データアナリストになるには

• SQLなどのツールでデータベースや表計算ファイルからデータを抽出する
• 重複、欠損、不統一な形式を修正してデータを整える
• 主要な指標を追跡するレポートやダッシュボードを作成する
• 傾向を分析し、変化に対する簡単な仮説を検証する
• 同僚に分析結果を発表し、追加の質問に答える

• ジュニアデータアナリスト
• レポーティングまたはビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト
• オペレーションまたはマーケティングのアナリスト
• データアナリストのインターンまたは新卒トレーニー

• 数式、検索関数、ピボットテーブルを含め、表計算ソフトを使いこなせるようになりましょう。Excelテストに挑戦してみてください。
• データベースを照会するためにSQLを学び、SQLテストでレベルを確認しましょう。
• 本当のパターンと偶然のばらつきを見分けられるよう、統計の基礎を学びましょう。
• 公開データセットで練習し、わかったことを説明する短いレポートを書きましょう。
• 小さなポートフォリオで成果を示し、データ分析テストで中核スキルを証明しましょう。
• CV作成ツールで作ったCVで、使えるツールと測定可能な成果を強調しましょう。

無料テストで証明するか、それぞれのガイドを読んでみましょう。

• データ分析無料テストガイド
• 統計無料テストガイド
• SQL無料テストガイド
• Excel無料テストガイド
• Python無料テストガイド
• 分析無料テストガイド
• クリティカルシンキング無料テストガイド

• 米国向けレジュメ
• 英国・欧州向け履歴書
• 湾岸諸国向け履歴書
• 研究職向け履歴書

• Excel Skills Employers Expect: Basic to Advanced

プログラミングの知識は必要ですか？

初級レベルでは必ずしも必要ではありません。多くのジュニア職では、主に表計算、SQL、可視化ツールを使います。Pythonなどの言語を学ぶと、特に大規模なデータセットや自動レポートを扱う際に、後々役立つことが多いです。

データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか？

アナリストは通常、レポートやわかりやすい分析を使って、何が起きたのか、なぜ起きたのかを説明することに重点を置きます。データサイエンティストは、予測モデルの構築や機械学習に取り組むことがより多いです。職名は重なり合う部分があり、業務内容は雇用主によって異なります。

仕事に就いていなくても経験を積むにはどうすればよいですか？

公開データセットを使う、学生団体や地域の組織のためにボランティアでデータを分析する、あるいは現在の職場でレポートを改善するといった方法があります。各プロジェクトについて、問い、手法、結果を説明しましょう。