米国でデータアナリストになる方法は？ 完全ガイド

データ分析は町の話題であり、間違いなく2021年に最も人気のあるキャリアです。非常に多くの人々がデータアナリストになることの利点について議論し始めて以来、若者はこの分野についてもっと知りたがっています。 Pythonとデータサイエンスの初心者であれば、upGradのデータサイエンスプログラムは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

他の職業と同様に、キャリアを開始するために習得しなければならない一連のスキルがあるため、データアナリストになるための旅に出る前に知っておくべきすべてのことを見てみましょう。 私たちはあなたのすべての質問をカバーし、あなたにこの仕事のプロフィールを全体的に見るためにここにいます。 データ分析に関する情報が満載のこの記事をざっと読んで、十分な情報に基づいて決定を下してください。

データアナリストの役割

企業はデータアナリストを雇って、大量のデータを収集、処理、分析します。 これらの専門家は組織の門番であり、利害関係者がビジネス上の意思決定を行うためのデータを理解するのに役立ちます。 データ分析の助けを借りて、いくつかの事実と傾向を特定することができます。 データの評価を通じて問題を解決し、質問に答えることで、企業の収益を向上させます。 そのため、データから結論を出した後、分析に関するレポートを作成し、経営陣に提示します。

仕事内容

データアナリストは、さまざまな部門のデータベースとシステムの保守と設計、ダッシュボードの作成、プログラミング、Tableauやビジネスインテリジェンスソフトウェアなどのツールの使用を担当しています。 ほとんどのデータアナリストは、経営陣、ITチーム、またはデータサイエンティストと協力して、ビジネスの洞察や傾向の発見のためにデータを収集またはクリーンアップします。

データアナリストの責任

データアナリストは、データベースとデータシステムの保守を担当します。これには、コードのエラーやその他の問題の修正も含まれます。 一次および二次ソースからのデータを再編成して、読みやすくします。 データアナリストは、統計ツールを使用してデータを理解し、会社にとって価値のある傾向やパターンに注意を払います。 それとは別に、彼らは人々と協力し、データガバナンスのための新しいポリシーを開発し、システムの変更を提案します。

データ分析になるためのステップ

データアナリストになる方法について疑問に思っている場合は、 以下の手順を実行して、それがあなたにとって正しいキャリアパスであるかどうかを判断するためのより明確な図を取得してください。

• あなたのキャリアとしてデータ分析を検討するために最初に必要なことは、数学、統計学、コンピューターサイエンス、または他の同等の分野の学位です。 ただし、心理学、経済学などの他の分野で学士号/修士号を取得してフィールドに入ることができます。
• データ分析の仕事に必要なスキルを学びます。 これらのスキルについては、今後さらに詳しく知ることができます。
• あなたのスキルの証拠を持っていることが重要です。 したがって、認定を提供するソースから学ぶか、ポートフォリオで使用できるいくつかのプロジェクトを実行することを検討してください。
• この分野の初心者として、ブレークスルーを生み出すための最初の仕事を得る必要があります。 学習部分を完了したらすぐに、エントリーレベルのデータアナリストの仕事を探し始めます。
• 最後に、データ分析の修士号を取得して、キャリアを新しいレベルに引き上げます。 修士号は、より良い雇用機会とより高い賃金を約束します。

データアナリストに必要な資格とスキル

1.プログラミング言語

プログラミング言語は、データの視覚化、統計分析、データ収集、およびデータクリーニングのデータ分析で使用されます。 データアナリストが知っている最も一般的な2つのプログラミング言語は、SASとRです。これらの言語に習熟できる複数のブートキャンプ、Youtubeビデオ、およびコースがあります。

2.データの視覚化

データ分析の重要な部分はデータの視覚化です。ここでは、適切なグラフの使用法と対象者のスケールについて知る必要があります。 このスキルは時間とともに発達し、技術者以外のスタッフを含むすべての人がデータの結果を理解した場合にのみ、自分が成功したと見なすことができます。

3.データのクリーニング、マイニング、および変更

データアナリストは、データをクリーンアップし、プログラミング言語を使用してすべてを処理する必要がある場合があります。 このようなシナリオは、専門家がデータベース内にきちんと保存されていない非構造化データを収集する必要がある場合に発生します。

4.データベースクエリ言語

データアナリストは、現場で必要とされる知識を照会するための確かな知識を持っている必要があります。 したがって、データアナリストは、SQLや、PL / SQL、PostgreSQL、T-SQLなどの他のバリエーションで最も一般的な言語のいくつかを使用します。

5.SQLデータベース

データアナリストは、分析に役立つデータストレージを使用してさまざまなテーブルから情報を抽出します。 SQLは、リレーショナルで構造化データを含むそのようなデータベースの1つです。

6.データウェアハウジング

データウェアハウスは、データを検索および管理するためのクエリ言語とともに使用されます。 データアナリストは、複数のソースを使用してこれらのデータウェアハウスを作成し、通常はバックエンド部門で作業します。

世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

7.機械学習

機械学習は、ほとんどのデータアナリストの仕事に期待されるスキルではありませんが、武器庫にある優れたスキルです。 データアナリストが機械学習に熟練している場合、彼らは非常に価値のある専門家になります。

8.コミュニケーションスキル

あなたがプログラミング、レポートの作成、データの分析に優れているが、あなたの発見を伝えることができない場合、会社はあなたのスキルからどのように利益を得るでしょうか？ したがって、効果的でスムーズなコミュニケーションは、データを説明する必要があるため、データアナリストにとって不可欠なスキルです。

9.批判的で創造的な思考

データアナリストは、企業の理解を深めるために、データと事実を提示し、新しい質問を提起する必要があります。 したがって、データを分析し、創造的な見通しを考えるには、分析的で創造的な思考が不可欠になります。

データ分析ツール

• Tableau ：このツールは、データの集計と分析に役立ちます。 視覚化の作成とともに、すべての人に異なるダッシュボードを作成することにより、データアナリストを支援します。
• Github ：認定プログラムに参加しておらず、能力を証明するための有効な方法が必要な場合。 Githubでいくつかのプロジェクトを作成すると、プロジェクトの構築と共有に役立つプラットフォームであるため、ポートフォリオを設定するのに役立ちます。
• AWS S3 ：クラウドコンピューティングサービスが台頭しており、そのうちの1つがAWS（Amazon Webサービス）です。 データアナリストはこれを使用して、大量のデータを保存および取得します。
• Google Analytics ：GAまたはGoogle Analyticsは顧客志向であり、データアナリストは顧客データを簡単に理解できます。 これらのデータセットは、ランディングページでの召喚状（CTA）の改善に役立ちます。
• Jupyterネットワークシステム：Jupyterノートブックは、データアナリストによるコードのテストと実行に使用されます。 技術的でないバックグラウンドを持つ人々は、マークダウン機能のために、よりシンプルなバージョンのJupyterを好みます。

仕事の見通し

変化は唯一の不変のものであり、すべてのデータアナリストは、その役割が日々進歩しているため、変化に備える必要があります。 経験豊富なデータアナリストは、データアナリストからデータサイエンティストに変身します。

市場調査アナリストと経営アナリストは、それぞれ18％と11％成長する2つの職業です。 データアナリストの役割は、すべての産業セクターで重要になりつつあり、組織の不可欠な部分となっています。 企業や個人がデータを大量生産し続けるにつれて、データアナリストの需要は今後数年間増加し続けるでしょう。 2026年までに、世界のデータ分析市場は28.9％のCAGRで成長し、 132,903.8百万米ドルの収益を生み出すと予想されています。

結論

データアナリストは、世界中でこれらの専門家の需要があり、今日最も高収入の仕事の1つです。 企業は利益を上げるためにこれらの個人を厳格に雇用しているため、これはデータアナリストになる絶好の機会です。 必要なすべての適切なスキルと資格を取得したら、「データアナリストの仕事を得る方法」などの質問について心配する必要はありません。 または「どうすればデータアナリストとして働き始めることができますか？」 オファーがあなたの玄関先をノックして来るからです！ 学士号を取得して就職した後は、修士課程データサイエンスコースに登録する必要があります。 これにより、同時代の人々よりも優位に立ち、新しい機会をもたらすことができます。 リバプールジョンムーア大学のデータサイエンスの修士号またはビジネス意思決定のためのデータサイエンスのプロフェッショナル証明書プログラムは、専門的な取り組みを続けながらスキルアップしたい志願者にとって2つの優​​れた選択肢です。