データアナリストの勉強は独学でも可能？進め方と挫折しないコツ

独学が注目される理由

学習費用を抑えやすく、自分のペースで進められる点が魅力です。仕事や家事と両立したい会社員や主婦の方、学生の方にとっても、時間の融通が利きやすい学び方です。

独学で身につくことと身につきにくいこと

集計の考え方、基本的な統計、表計算やSQL、可視化ツールの操作は独学でも習得できます。一方、実際の業務データの扱い、依頼者との要件整理、結果の伝え方は、経験の場が少ないと伸ばしにくい部分です。

表計算と基本の統計から始める

最初は、表計算ソフトで集計や並べ替え、ピボットテーブルを使える状態を目指します。同時に、平均、中央値、ばらつきといった基本の統計用語を理解すると、後の学習が楽になります。統計の理解度を確かめたい場合は、統計検定2級のような資格の出題範囲を、学ぶ内容の目安にする方法もあります。資格の位置づけはデータアナリストに役立つ資格で紹介しています。

SQLでデータを取り出す力をつける

実務では、データベースから必要なデータを取り出す場面が多くあります。SQLの基本構文を学び、条件で絞る、結合する、集計するという操作を練習用のデータで繰り返してください。

可視化とPythonに広げる

グラフを作って伝える力を鍛え、必要に応じてPythonでの分析にも挑戦します。順番として、まず表計算とSQLで答えが出せるようになってからで遅くありません。

小さな分析を完成させる

公開データから問いを立て、分析して結論を書くまでを一本仕上げます。題材には、政府統計の総合窓口であるe-Statで公開されている人口や物価などの統計を使うと、出典を明示した成果物にしやすくなります。成果物はポートフォリオとしての見せ方を意識して形にすると、転職や副業にも使いやすくなります。分析の進め方の型はデータアナリストのメソッドで解説しています。

ケーススタディとして見る会社員の学習例

あくまで一般的なモデルケースです。事務職の会社員が、平日は一日〇〇分、週末に〇時間ほどを学習に充て、〇か月で表計算と基礎統計、さらに〇か月でSQLの基本を学ぶという進め方が考えられます。進捗には個人差があり、誰もが同じ期間で習得できるわけではありません。

立場別の考え方

学生は、授業の統計と並行して独学を進めると理解が深まります。転職を考える方は、独学に加えて実務に近い課題に取り組み、成果物を作ることが重要です。独学での進め方や転職までの全体像は、データアナリストになるための道筋が参考になります。

始める前に確認したい項目

始める前に確認したい項目と、確認しておく理由を整理すると、次のようになります。

目標と時間を言葉にしておくと、教材選びで迷いにくくなります。

独学で十分な範囲と専門家の助けが必要な範囲

基礎知識の習得や練習問題は独学で十分に進められます。一方、統計的な検定の正しい使い方や、実務での個人情報の扱いなどは、経験者のレビューや専門家の助言を受けると安全です。個人情報を含むデータを生成AIなどの外部サービスに入力する場合は、個人情報保護委員会の生成AIサービスの利用に関する注意喚起等で、利用目的の範囲内かを十分に確認することなどが求められている点も押さえておきましょう。

教材を増やしすぎて進まなくなる

書籍や動画を次々に買い足すと、一冊も終わらないまま時間が過ぎがちです。まず一冊を最後まで終えてから次に進む方が、定着しやすくなります。

知識の習得だけで手を動かさない

読むだけの学習は、実務で使える力に変わりにくいです。学んだ内容は、その日のうちに小さなデータで試すと理解が深まります。

独学だけで就職できると思い込む

独学で身につけた知識だけで、採用が決まるとは限りません。実績の示し方や応募先の選び方も影響するため、成果物と経験の両面から準備することをおすすめします。

注意点とリスク

ネット上の情報には、古い手法や誤りが含まれることがあります。複数の情報源で確かめ、公的機関や書籍の情報も参考にしてください。