未経験からデータアナリストを目指す！1年間の学習ロードマップ【おすすめ本・面接対策キーワード付き】

この記事の目的

2016年からデータ分析を行なっているKarmeと言います。データアナリストとして、Python・SQLを用いたデータ分析や、マーケティング施策の効果検証、統計モデルを用いた分析などに従事してきました。

データアナリストになりたいけど、何から勉強すれば良いのか分からない、PythonやSQL、統計学など、どの程度まで理解しておけば良いのか分からない、、という方も多いと思います。
特に未経験で中途で就職を希望している場合は面接で聞かれたことに対して答えられる知識が何か？ということを知って対策することが重要です。

そこで今回は、未経験からデータアナリストを目指す方に向けて、1年間の学習ロードマップを作成しました。

※本記事は、未経験からデータアナリストを目指す方に向けた学習の参考資料であり、就職・転職やデータアナリストとしての採用を保証するものではありません。実際に求められるスキルや採用基準は、企業や職種によって異なります。

この記事でわかること

• データアナリストの種類と主な業務

• データアナリストに必要なスキルと習得レベル

• 1年間の学習スケジュール

• 各分野のおすすめ本・学習サイト

• 就職・転職に向けて理解しておきたいキーワード

この記事でわからないこと

• 個々の専門用語の詳しい解説

• PythonやSQLなどの具体的な操作方法

• 統計学や数学の公式・定理の詳しい解説

単におすすめの教材を紹介するだけではなく、何を、どの順番で、どの程度まで学習すれば良いのかが分かるようにまとめています。

また、データアナリストといっても業務内容は幅広いため、まずは必要な基礎知識を一通り学び、そこから自分の興味や得意な分野を伸ばしていくことを想定しています。

なお、今回のロードマップは、未経験からデータアナリストを目指すための業務の内容の紹介と習得すべき基礎知識のまとめを目的としており、機械学習などの専門的な内容は必要に応じて紹介する程度にとどめています。

なぜ有料で公開しているのか？

今回の記事を無料で公開していない理由についても、少し書いておこうと思います。

データアナリストを目指す方は多いですが、私が得た実務経験を元に今回そのような方向けに記事を作成しました。そのため、こうした情報を誰でも見られる形で公開することには、少し抵抗がありました。

今回は情報をある程度限定し、本気でデータアナリストを目指している方に届けたいと思い、有料で公開することにしました。

独学で効率よく学習を進めたい方にとって、少しでも参考になる内容になっていれば幸いです。

それでは以下本編です↓

データアナリストの種類と主な業務