大学生がデータアナリストを目指すなら何年生から動く？学部別のスタート地点と在学中の準備

職種別採用で分析職に応募する

Web系企業や大手の事業会社の一部では、データ分析職やデータサイエンス職を新卒の段階から職種別に募集しています。選考ではSQLやPythonの基礎、統計の理解度を確かめる課題が出ることもあり、在学中の学習の成果がそのまま問われます。募集人数は少なめなので、早い時期のインターンが実質的な選考の場になっているケースも見られます。

総合職で入社してから分析部門に配属される

マーケティング部門や経営企画部門の中で分析を担う形も一般的です。入社時点で配属先は確約されないものの、営業や販売企画で現場の数字に触れた経験が、後に分析職へ移るときの強みになることがあります。配属の希望を伝えるうえで、学生時代に分析に取り組んだ実績は説得力を持ちます。

分析支援会社やコンサルティング会社で経験を積む

他社の分析を受託する会社やITコンサルティング会社では、さまざまな業界のデータに触れられます。案件ごとに業界が変わるため、早い段階で幅広い経験を積みたい人に向いています。一方で、分析結果が実際の施策にどう使われたかまで追いにくい面もあります。

情報系や理工系の学生

プログラミングや数学の下地があるため、ツールの習得では有利です。補いたいのは、ビジネス上の課題を言葉にする経験です。分析の手法が正しくても、「売上を上げるために何を見ればよいか」という問いが立てられなければ、現場では評価されにくくなります。

経済学部や経営学部の学生

計量経済学や統計学の授業で、回帰分析などの考え方に触れている人も多いはずです。マーケティング論や会計の知識は、売上や利益のデータを読むときにそのまま役立ちます。足りない部分は、SQLでデータを取り出す実践と、Pythonなどでの処理の経験です。

心理学や社会学など人文系の学生

アンケート調査の設計や心理統計の授業は、データアナリストの実務とつながりが深い分野です。質問の作り方ひとつで回答が偏ることを知っている人は、データの偏りに敏感になれます。卒業論文で調査データを扱うなら、その分析過程を就職活動で説明できるよう記録しておくと武器になります。

1年生から2年生は基礎を固める時期

大学の統計学の授業を落とさずに理解することが、最もコストの低い準備です。並行して、Excelで平均やばらつきを計算し、グラフにする練習を重ねておきましょう。余裕があれば、SQLの基本構文であるSELECT、WHERE、GROUP BYを使って集計できるところまで進めておくと、後の学習がかなり楽になります。独学の進め方はデータアナリストの勉強を独学で進める手順に詳しく、教材の選び方で迷ったときの参考になります。

3年生は実データに触れて成果物を作る時期

夏から冬にかけて行われるインターンシップは、分析職の実態を知るよい機会です。1日や数日の短期型は企業理解が中心で、実際のデータを扱う機会は限られます。数か月単位の長期インターンであれば、社内のデータを使って集計やレポート作成を任されることもあります。

インターンに参加できない場合でも、官公庁が公開している統計データや、Kaggleのような分析コンペのデータを使ってレポートを作ることはできます。「人口の推移と商業施設の出店数の関係を調べた」のように、問いと結論が一目で分かる形にまとめておくと、面接で話題にしやすくなります。

4年生は卒業研究を分析の実績に変える時期

卒業研究でデータを扱うなら、仮説の立て方、データの集め方、検証の結果を、専門外の人にも伝わる言葉で説明できるよう準備しておきましょう。研究テーマが分析と直接関係なくても、実験データの整理や文献の比較で工夫した点は、データを扱う姿勢として評価されることがあります。

在学中に十分に身につけられること

統計の基礎、SQLとPythonの基本操作、グラフで伝える力、公開データを使った分析レポートの作成は、学生でも十分に到達できる範囲です。アルバイト先の売上や来客数の傾向を店長に報告してみるなど、身近な場面で練習する方法もあります。分析系のアルバイトの探し方や時給の傾向はデータアナリストのバイト事情で扱っているので、働きながら経験を積みたい人は目を通しておくと選択肢が広がります。

実務に入ってから学ぶほうが早いこと

企業ごとのデータ基盤の構造、業界特有の指標、社内の意思決定の流れなどは、入社してからでないと分かりません。顧客の個人情報を含む本番データの扱い方や、分析結果をもとに予算を動かす判断も、経験者の指導のもとで身につけていくものです。学生のうちは、こうした部分を先回りして覚えるより、基礎を確実にしておくほうが入社後の伸びにつながります。

資格の数を増やすことが目的になってしまう

統計検定やITパスポート、基本情報技術者試験などは、基礎知識の証明として一定の意味があります。ただ、資格を3つ4つと並べても、データを使って何を明らかにしたかが説明できなければ、分析職の選考では差がつきにくいのが実情です。資格は1つか2つに絞り、残りの時間を成果物づくりに回すほうが効果的です。

ツールの操作練習だけで満足してしまう

オンライン教材の演習問題を全部解いても、自分で問いを立てる練習をしていなければ、実務の入り口で戸惑うことになります。演習の後には、同じデータで「自分ならどんな疑問を確かめたいか」を書き出す習慣をつけておきましょう。

データサイエンティストとの違いを整理しないまま応募する

求人によっては、機械学習のモデル開発が中心の職種と、ビジネスの意思決定を支える分析が中心の職種が、似た名前で募集されていることがあります。応募先がどちらを求めているかを確かめずにエントリーすると、面接で話がかみ合わなくなります。職務内容の欄で、使用ツールや成果物の例を必ず確認してください。