データアナリストになるには？なるための順序や学習方法を解説！

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はじめに

この記事は「データアナリストへのなり方」に絞って解説します。

データアナリストの役割や仕事内容、年収、必要なスキルの全体像を先に知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

2026年8月6日

データアナリストとは？仕事内容・年収・必要なスキルをわかりやすく解説

データアナリストになるには？3 つのステップ

データアナリストになるには、大きく分けて「①必要な知識を身につける」「②実践経験を積む」「③転職・就職活動を行なう」の 3 ステップです。

この順番で進めることで、未経験からでも着実にデータアナリストに近づけます。

1. 必要な知識を身につける

データアナリストに必要な知識は大きく 3 つあります。

統計学の基礎は、データ分析の土台です。

記述統計と推測統計の違いを理解し、確率分布、仮説検定、回帰分析などの重要概念を学ぶ必要があります。

データベースの知識では、特に SQL を使ったデータ操作が必須スキルです。

基本的な SELECT 文や JOIN 文から始め、徐々に高度なクエリにチャレンジしていきましょう。

プログラミングスキルは、データ処理や分析に用いる言語の習得です。

特に Python と R は、データアナリストにとって重要なツールです。

データの読み込み、前処理、可視化、統計分析などの一連の流れを、これらの言語で実装できるようになりましょう。

あわせて、分析結果を伝えるためのデータ可視化（Tableau、Power BI、Excel、Looker などのツール）にも触れておくと、実務に近いスキルセットになります。

2. 実践経験を積む

知識を身につけたら、実践経験を積めることが理想的です。

データ分析プロジェクトに参加する

社内外のデータ分析プロジェクトに積極的に参加しましょう。

実データを使った分析に取り組むことで、データアナリストとしての実践的なスキルを身につけることができます。

プロジェクトの中で、課題の発見、データの収集と処理、分析の実行、結果の解釈と報告といった一連のプロセスを経験することが大切です。

ポートフォリオを作成する

自分が行なったデータ分析プロジェクトをまとめ、ポートフォリオを作成しましょう。

GitHub や Qiita を活用して、プロジェクトの概要、使用したデータ、分析手法、得られた知見などを公開することで、自分の実力をアピールできます。

ポートフォリオは、転職や就職活動の際に非常に役立ちます。

3. 転職や就職活動を行なう

実践経験を積んだら、いよいよ転職や就職活動です。

履歴書とポートフォリオを準備する

自分の経験やスキルを端的に伝える履歴書、職務経歴書を作成しましょう。

これまでに作成したポートフォリオを活用して、具体的な実績をアピールすることが重要です。

求人情報を探す

自分のスキルセットや希望に合った求人情報を探しましょう。

転職サイトやエージェントサービスを活用するのがおすすめです。

企業が求めるスキルや経験を確認し、自分の強みをアピールできる企業を見つけましょう。

企業研究を行ない、その企業の業務内容や社風を理解することも大切です。

面接対策をする

面接では、未経験者は特に自分の経験やスキル、データ分析に対する情熱を採用担当者にアピールすることが重要です。

想定される質問に対する回答を準備し、データアナリストとしての適性をアピールしましょう。

面接を通して企業の業務内容や社風を確認し、自分との適合性を見極めることも大切です。

キカガクキャリアでは、データアナリストを目指している人に求人内容の紹介や転職活動のアドバイスをしています。

データアナリストになるための勉強方法

データアナリストになるための勉強は、オンラインコース・書籍・コミュニティ・実データ演習の 4 つを組み合わせるのが効率的です。

体系的なインプットと実践的なアウトプットを並行して進めましょう。

1. オンラインコースを受講する

オンラインコースを受講することで、体系的に知識を習得できます。

Coursera、Udemy、DataCamp などのオンライン学習プラットフォームには、データアナリストを目指す人向けの質の高いコースが豊富にあります。

これらのプラットフォームを活用して、統計学、データベース、プログラミングなどの必要な知識を効率的に学ぶことができます。

オンラインコースでは、初心者から上級者まで、レベルに合わせた体系的なカリキュラムが用意されています。

講義動画、クイズ、課題などを通して、段階的にスキルを身につけることができます。

自分のペースで学習を進められるのも大きなメリットです。

2. 書籍や記事で自習する

書籍や記事を読むことで、自分のペースで知識を深められます。

まずはデータ分析の入門書を読んで、基礎的な概念や手法を理解しましょう。

『Python によるデータ分析入門 第3版』（オライリー・ジャパン、2023 年）や『R ではじめるデータサイエンス 第2版』（オライリー・ジャパン、2024 年）などの書籍がおすすめです。

入門書を通して、データ分析の全体像を掴むことができます。

データ分析の最新トレンドや Tips を学ぶには、ブログ記事や、エンジニアに関する知識を共有するためのサービスである Qiita などが役立ちます。

著名なデータアナリストのブログや、データ分析関連のタグがついた記事を定期的にチェックすることで、常に最新の情報を取り入れることができます。

3. コミュニティに参加する

コミュニティに参加することで、他のデータアナリストとつながり、情報交換ができます。

データ分析関連の Meetup やカンファレンスに参加し、業界の動向を知り、ネットワークを広げましょう。

参加者との交流を通して、データアナリストとしてのスキルや考え方を磨くことができます。

カンファレンスでは、最新の事例や手法を学ぶこともできます。

4. 実データを使った演習を行なう

実データを使った演習を行なうことで、実践的なスキルを身につけられます。

Kaggle などのデータ分析コンペティションに参加する

Kaggle などのデータ分析コンペティションに参加し、実データを使った分析にチャレンジしましょう。

コンペティションでは、与えられた課題に対して、他の参加者と競い合いながら分析モデルを構築します。

他の参加者のコードを読むことで、新しい手法やアイデアを学ぶことができます。

オープンデータを使って分析プロジェクトを行なう

政府や自治体、企業が公開しているオープンデータを使って、自主的に分析プロジェクトを行ないましょう。

実データを使った分析を通して、データの前処理、可視化、モデリングなどの一連のプロセスを経験することができます。

分析結果をまとめ、ブログ記事や Qiita に投稿することで、自分の実力をアピールすることもできます。

未経験・30 代からデータアナリストになるには？

未経験や 30 代からでも、データアナリストになるためのステップは同じ「知識の習得 → 実践経験 → 転職・就職活動」の 3 つです。

これまでの社会人経験で培った業界知識やビジネス理解は、データを課題解決につなげるうえでデータアナリストの強みになります。

学習の進め方は、本記事で紹介したオンラインコースや書籍でのインプットと、Kaggle やオープンデータでの実践を並行するのが基本です。

スキルを客観的に示したい場合は、統計検定 2 級以上や Python3 エンジニア認定データ分析試験、G 検定などの資格を活用するのも有効です。

未経験からの転職では、ポートフォリオで「実データを分析して結論を出した経験」を示せるかどうかが大きな差になります。

最速で学びたい方：キカガクの長期コースがおすすめ

プログラミング経験ゼロの初学者が、最先端技術を使いこなすAIエンジニアを目指せるサポート体制が整っています。まずは無料説明会で、キカガクのサポート体制を確認しにきてください。

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よくある質問

アナリストになるには何から始めればいいですか？

まず統計学の基礎・SQL・プログラミング（Python・R）の 3 つの知識の習得から始めましょう。

知識を身につけたら実データでの分析経験を積み、ポートフォリオを作成してから転職・就職活動に進むのが基本の順序です。

データアナリストになるにはどんな勉強が必要ですか？

統計学・データベース（SQL）・プログラミング（Python・R）が学習の柱です。

Coursera、Udemy、DataCamp などのオンラインコースや入門書で体系的に学び、Kaggle やオープンデータを使った演習で実践力を鍛えるのが効率的です。

未経験・30 代からデータアナリストになれますか？

なれます。

ステップは未経験でも同じ「知識の習得 → 実践経験 → 転職・就職活動」の 3 つで、これまでの社会人経験で培った業界知識やビジネス理解はむしろ強みになります。

ポートフォリオで実データの分析経験を示すことが重要です。

データアナリストになるには資格が必要ですか？

資格は必須ではありませんが、統計検定 2 級以上や Python3 エンジニア認定データ分析試験、G 検定などは知識の体系化とスキルの客観的な証明に役立ちます。

資格の学習を通じて必要な知識を効率的に習得できるメリットもあります。