未経験からデータアナリストになる方法。外資系のIT企業に就職できたのでその方法を書きます

この記事では未経験からデータアナリストになる方法を、私自身の経験をベースに書いてみたいと思います。

データアナリストにジョブチェンジするのは、それなりに大変な道のりでしたが、私個人としてはこのキャリアを選択して大正解でした。理由は後述しますが、やはり金銭面でのメリットが大きいです。この記事の最後で具体的な年収の話もします！

データアナリストという仕事に興味のある方、転職・ジョブチェンジしようと考えている方にこの記事を読んで頂ければと思っています。

少しでも参考になれば幸いです。

社会人5年目でデータアナリストになった経緯

私がデータアナリストになった経緯を時系列で具体的に書いきます。

前職の話 – Pythonとの出会い –

前職ではWeb系の中小企業でデジタルマーケティングやWebディレクションを担当していました。

Excelを駆使して大量のデータを処理する業務があったのですが、Excelだと時間がかかるのでPythonを勉強して効率化を試みました。Pythonというプログラミング言語の存在はエンジニアの友人が教えてくれて、環境構築とかもその友達に教えてもらいました。

あとはこういった本で手を動かしながら学んでいきました。

従来からExcelで行っていたデータ処理をPythonで代替して効率化してくのは楽しい仕事でした。
プログラミングってすごい！と純粋な感動がありました。

業務効率化以外にも好奇心が湧いてきて、Pythonを使って社内のデータを色々と分析するようになりました。
もともとマーケの仕事をしていたので数字には強かったのですが、Pythonで大量のデータを短時間で処理できるようになってからはデータの集計・分析といった業務に一層磨きがかかり、社内でも一目置かれるようになりました。

データ分析に強い興味を抱くようになり、統計学を勉強し始めたのもこの頃だったと思います。

分析楽しい！年収上げたい！

この当時の年収が400万円程度だったので、もっと年収を上げたいと思っていました。
東京で一人暮らししてると年収400万円（月の手取り28万円ほど）ではカツカツ。
実際、マネーフォワードMEで当時の家計簿を見ると年間で4,000円しか貯金できていなかったです。

そんなわけで、データ分析への興味と年収を上げたいという想いで転職を決意しました。
データアナリストまたはデータサイエンティストのポジションで、年収は550万円~600万円が希望でした。

データアナリストへの転職体験談

転職サイトに登録

とにかく年収を上げたかったので、ビズリーチとAMBIに登録しました。年収の高い会社で働きたいなら、先ずはこの2つに登録しておくのはオススメです。

・ビズリーチ

・AMBI

登録すると多数の企業やエージェントからメッセージが来てびっくり。
Geekly（ギークリー）というエンジニアの転職に強いエージェントとの相性が良さそうだったので、担当者の方と面談してこちらの希望（データアナリストで最低希望年収は550万）を伝えると、いくつか求人を紹介してもらあることになりました。

※エージェントを使わなくても転職できると思いますが、未経験の職種に挑戦するなら使ったほうが良いです。エージェントとの面談を通して、どんな会社にどんなポジションが存在するのか具体的に知ることがでます。また、自分にどんなスキルが足りていないのかを客観的に把握することができます。
それから、何十件もの求人を紹介してくれて、職務経歴書や履歴書を送ってもらったり、日程調整してもらえるのはかなり時短になりますね。もちろん年収の交渉もしてくれます。

20社受けても書類選考で半分以上落ちる

Geeklyから紹介してもらった求人に応募を始めました。
事業会社がメインで、データアナリスト、データサイエンティストの求人です。

残念なことに半分以上が書類で落ちました。

理由は明示されませんでしたが、おそらく経験とスキル不足。
書類で落とされるのはかなり辛かったですが、数打ちゃ当たると思い、結局、Geeklyが持ってきてくれた求人のほぼ全て（約20社）に応募しました。

面接でも落ちまくる

書類選考を通過しても未経験なので面接で落ちることが多々ありました。
やはり落ちた理由は経験とスキルの不足。

もちろん、経験もスキルも足りていないのはわかっていたので、自分がこれまで勉強してきたことや、前職で身につけたPythonのスキル（と言っても簡単なデータの処理ができるぐらいで機械学習とかはさっぱり）を可能な限りアピールしました。

また、事業サイドの経験が長かったのでそこもアピールしました。
どうしてもデータ系の職種は技術寄りな人が多く、事業サイドのことがわかる私は希少性があると考えたからです。

事業サイドの経験がわかるデータアナリスト・サイエンティストになりたいという方向性でマッチする求人を探し、なんとか内定までたどり着くことができました。

なんとか内定をGET

内定をもらったのは2社でした。
一つは日系大手企業のデータサイエンティスト職、もう一つは外資系IT企業のデータアナリスト職。
※外資系と言っても、もちろんGAFAMとかではないです。

どちらも業務内容は似たりよったりだったので、年収の高い方を選ぶことにしました。

日系大手の提示額がボーナス込みで550万円。
外資ITにそれを伝えると（実際に年収交渉してくれたのは転職エージェントですが）、600万円出すというので、外資ITに転職を決めました。

以上が、私がデータアナリストとして転職したときのおおまかな経緯です。

書類・面接ともにかなり落とされたので、かなり精神的に辛かったです。
やはり未経験だと門前払いされる会社も多く、一筋縄ではいかなかったですね。

次のセクションでは、上述の経験を踏まえ、未経験でもデータアナリストとして採用されるコツを書いてみます。

未経験でも採用される面接通過のコツ

外資系IT企業に転職してからは自分がHiring Managerとして新卒・中途あわせて100名近くの方を面接をしました。その中で、未経験であっても採用したくなる人に出会うことも少なくなかったです。

ここでは私の候補者・面接官としての両方の経験から、未経験でも採用される方法を考えてみたいと思います。

※未経験からデータアナリストに転職する方法は、以下の記事でも解説しています。

面接で必ず聞かれること（未経験に限った場合）

以下の2つは自分が受けた会社の面接でよく聞かれた質問であり、自分が面接官をする際に必ず聞いていた質問です。これらの質問に上手く答えられれば、面接通過の確率はグッと上がります。

①プログラミング経験の有無、SQLが書けるかどうか

私が面接する際は、何かしらのプログラミング言語を使った経験があり、苦手意識が無いことを確認していました（SQLが書ければ尚良し）。
実務で使ったことがなくても本やオンラインで学習していれば大丈夫だと思います。学習意欲が高いことをアピールするのも大事です。

また、趣味でアプリを作ったことがある、kaggleに参加しているなども好印象です。

ちなみに、NGな回答は「これから勉強します」です。
だったら今勉強してくださいって話ですよね。

基本的に面接では、未来の出来事を問われることはありません。あくまで過去の実績（学習なども含め）に焦点が当たるため、「これから〇〇する」という回答はあまり信頼されないと思います。

②何かしら課題を発見してアクションに繋げた経験

良い課題（イシュー）を見つけることはデータアナリストの重要なスキルの一つです。
そのため私が面接する際は、課題を発見するセンスや、見つけた課題をステークホルダーに適切に伝える力を重視していました。

具体的には、これまでの仕事の中で、自ら課題を発見してアクションに繋げた経験を聞いていました。課題発見のプロセスや、課題とアクションが整合しているかなどを深堀っていくことが多かったです。

また、候補者の方の説明が端的で、無駄に冗長でないことも重要です。
これは、データアナリストは分析依頼者や部署のリーダー・経営層と話す機会が多いため、ステークホルダーに対して適切なコミュニケーション（端的で要領を得ている）が求められると考えているためです。

逆に言えば、経験者で技術的に優れた方であっても、質問に対する回答が端的でない・無駄に話が長い方は採用を見送ることが多かったです。

面接でチェックされているポイント

これまでに書いたことと重複する部分もありますが、未経験のデータアナリスト候補者を面接する際にチェックされるであろうポイントを挙げます。

論理的かつスピーディな受け答えは必須

私が面接官をする際は、質問にスピーディかつ的確に回答できるかどうかを非常に重視していました。上述の通り、ステークホルダーとの適切なコミュニケーションができるかどうかを見極めるためです。

また、ロジカルさもある程度重視されると思います。
なぜなら、一般にデータ系職種の人々はロジカルである場合が多く、自分と似た人を採用する傾向があるためです。

ロジカルな会話は一朝一夕で身につけられるものでは無いですが、相手の問いにピンポイントで答えるように心掛ければ印象は良いはずです。

受けている企業のビジネス理解

これはデータアナリストに限った話ではないですが…
受けている会社（部署）が今現在どういう課題に直面しているのか、どういうKPIを持っているのか、分析すべきことは何なのか、などを事前に想像しておくと良いです。特に、どんな課題を持っているのか当たりをつけることは、データアナリストの重要なスキルです。逆質問の際に確認してみるのも印象が良いです。

以上が面接通過のコツです。
未経験だからといって門前払いされることもありますが、（後述するのスキルを身に付けておくことも含め）きちんと対策すればデータアナリストとして転職することは十分可能だと思います。

※未経験でも面接に通りやすい人の特徴を、以下の記事でまとめています。実際に管理人が面接官として100名上の方と面接してきた経験にもとづいています。

採用されるにはSQLやPythonは勉強しておくのがベター

未経験からデータアナリストを目指すなら、「SQL・Python・統計学」の3つはある程度まで習得しておいた方が良いでしょう。

もちろんこの3つで十分というわけではないし、会社によってはSQLさえ書ければOKという場合もあるかもしれません。あくまで私が観測した範囲と、採用・チーム作りをしていた経験からこの3つを挙げています。

SQL

BI系のデータアナリストであればSQLを書かない日はない（現に私がそうだった）ため、習得しておくとアドバンテージになります。

まったくの初級者であれば、まずはUdemyで初級者向けの講座をいくつか受講してみると良いと思います。
2,000円ぐらいから販売している講座もありますし、1万円以上する講座でもキャンペーン中は1,000円台まで割引されていたりするので、安いタイミングで買っておくのがおすすめです。

SQLの基本的な構文（WHERE, GROUP BYなど）が書けるようになったら、この本で実践的な書き方を習得すると良いです。
移動平均やヒストグラムなど、日々の業務でよく使うコードの書き方を学べます。

Python（またはR）

会社/職種によってはデータアナリストでもPythonを使わない場合もありますし、バリバリ使う場合もあります。
（私はかなりビジネスサイド寄りのデータアナリストだったためPythonの使用頻度はそれほど多くなかったです。）

とはいえ、使えるに越したことはないですね。
まったくの初級者であれば、Udemyで入門講座を受講してみましょう。データサイエンスや機械学習の講座よりは、Pythonを用いた業務効率化をテーマとした講座のほうがPythonの使い方だけを学べるので初学者にとってハードルが低いと思います。

Pythonの基本がある程度わかってきたら、自身の興味に応じて統計学、機械学習などをPythonを使って勉強してみましょう。大きな書店に行って、興味がありそうな本を2,3冊買って読んでみると良いですね。

私の場合は以下の本を買って機械学習の勉強をしました。

（ゼロから作るDeep Learningは途中で挫折しました）

Udemyの講座もかなり充実しているので、いくつか買って受講してみると良いです。

統計学

どの程度の統計学の知識が求められるのかは会社によってバラバラです。
特に、未経験からデータアナリストやデータサイエンティストになる場合はなおさら。

そのため、何をどこまで勉強すべきかはどんなデータアナリスト・サイエンティストになりたいかに依存すると思います。

その上で、あくまで初学者向けということであれば、書店にある一番簡単そうな確率・統計の本を2,3冊買ってきて、手を動かしながらじっくり読むことをおすすめします。例えばこんな本とか。同じような本を2,3冊やれば基礎の基礎は身につくと思います。

次のステップとしては、東大出版の統計学入門（通称：赤本）を読みましょう。もし理系の大学を卒業しているのであれば赤本から始めても大丈夫だと思います。

未経験でデータ系職種に転職する場合、赤本以上の知識を求められることは稀かと思います。
赤本のあとは自身の興味や専門性に任せて好きな分野を開拓すると良いでしょう。

統計学の独学方法に関しては、以下の記事で詳しく書いています。よかったら読んでみてください！

その後、年収はどれぐらい上がったか？

データアナリストとして転職した後の話をします。

前述の通り、年収400万円のWeb系中小企業からデータアナリストとして外資系IT企業に転職し、年収は600万円に増えました。その外資系IT企業には3年ほど勤めたのですが、その間に昇進昇格もあり、退職する際の年収は1,000万円を超えていました。（どんな点が評価されて年収が上がったのかはまた別の記事に書こうと思います）

現在は独立してフリーランスとして活動しています。ありがたいことにいくつかの企業からお仕事をもらうことができて、今年の年収は1,500万円~2,000万円ほどになりそうです。フルリモート可能な案件も多いため、時間と場所の制約を受けずに働くことができるのも素晴らしい点ですね。

私個人の経験によるもので再現性があるかはわからないですが、データアナリストは年収1,000万円超えを目指せてかつ独立してフリーランスになる選択もできる職種なので、興味のある方は未経験でもチャレンジしてみてください！

以下の記事では、データアナリストが年収2,000万円を目指す方法を、私の経験をベースに具体的に書いています。ぜひ読んでください！

長くなりましたが以上です。