データアナリストになるために数学の知識は必要？【現役データアナリストが解説】

「データアナリストになりたいけど、数学の知識がないから不安」という悩みを持つ人は多いと思います。

また、文系出身でデータ分析に興味があるけど、どうすればいいか分からないという方もいるのではないでしょうか。

実は、データアナリストになるために高度な数学の知識は必須ではありません。基本的な統計学の理解と、データを扱うためのスキルを身につけることで、十分に活躍できます。

この記事では、データアナリストに必要な数学の知識や、おすすめの参考書を紹介します。また、数学が苦手な人でもデータアナリストになれる具体的なステップを解説します。

データアナリストに数学の知識は必要？

データアナリストになるために数学の知識は必要か、という疑問を持つ人は多いです。

結論から言えば、ある程度の数学の知識は必要です。しかし、数学が得意でなくても十分にデータアナリストとして活躍することができます！

以下に、その理由と具体的な数学の知識レベルについて説明します。

データアナリストに求められる数学の知識レベル

データアナリストに必要な数学の知識は、基本的な統計学や確率論に関するものが中心です。

具体的には、平均や標準偏差、相関係数などの基本的な統計指標を理解し、データの分布や傾向を把握するための知識が求められます。

これらの知識は、データを分析し、ビジネスの意思決定を支援するために不可欠です。

一方で、高度な数学の知識が必須というわけではありません。例えば、微分積分や線形代数といった大学レベルの数学は、データアナリストとしての業務においてはあまり使われないことが多いです。

重要なのは、データを適切に解析し、その結果を分かりやすく伝える能力です。そのため、数学の基礎をしっかりと押さえつつ、実務に直結するスキルを身につけることが大切です。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストは、似たような職種に見えますが、その役割や求められるスキルには違いがあります。

データアナリストは、主にデータの収集・分析を行い、ビジネスの意思決定をサポートします。一方、データサイエンティストは、より高度な分析手法や機械学習アルゴリズムを用いて、データから新たな知見を引き出す役割を担います。

具体的な違いとして、データサイエンティストには高度なプログラミングスキルや、機械学習・深層学習に関する深い知識が求められる点が挙げられます。

一方、データアナリストには、ビジネス理解やコミュニケーション能力が重視されます。つまり、データアナリストは、データを使ってビジネス課題を解決するための橋渡し役としての役割が大きいのです。

データアナリストに必要な数学・データ分析のおすすめ参考書3選

データアナリストとしてのキャリアを目指すには、適切な参考書を活用して必要な知識を身につけることが重要です。

ここでは、データアナリストに必要な数学やデータ分析のスキルを習得するためのおすすめの参考書を3つ紹介します。

『データ分析のリアル まるごとQ＆A』

『データ分析のリアル まるごとQ＆A』は、データ分析の基本から応用までを網羅した一冊です。

この本は、初心者がデータ分析の世界に足を踏み入れる際に抱く疑問を、Q&A形式でわかりやすく解説しています。

実際の現場で遭遇する問題やその解決方法について具体的な例を挙げて説明しているため、実務に即した知識を身につけることができます。

また、基礎的な統計学の概念やデータの可視化手法についても詳しく解説されているので、データアナリストとしての基本的なスキルを確実に身につけることができます。

『指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門』

『指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門』は、データを視覚的に表現するための技術を学ぶのに最適な一冊です。

データアナリストにとって、データの可視化は非常に重要なスキルです。

この本では、データをどのように視覚化するかだけでなく、その前段階として指標や特徴量の設計についても詳しく解説しています。

具体的な可視化手法やツールの使い方についても触れているため、実際のデータ分析プロジェクトで即戦力となる知識を得ることができます。

『統計学のための数学教室』

『統計学のための数学教室』は、データアナリストに必要な統計学の基礎をしっかりと学べる一冊です。

この本は、統計学の基本概念や手法を平易な言葉で解説しており、数学が苦手な方でも理解しやすい構成になっています。

具体的な例題を通じて、統計の考え方やデータの分析方法を学ぶことができます。また、統計学の理論だけでなく、実際のデータを使った分析手法についても詳しく説明しているため、実務に直結したスキルを身につけることができます。

なお、データ分析のおすすめ書籍については、以下の記事も参考にしてみてください！

【現役データアナリストが解説】数学が苦手な人がデータアナリストを目指すまでの3ステップ

数学が苦手でもデータアナリストになりたいと考える人へ、僕の経験をもとにした具体的なステップを紹介します。

以下の3ステップを実践すれば、あなたもデータアナリストとしてのキャリアを築くことができます。

Step1：転職エージェントにキャリア相談する【必須】

まず最初のステップは、転職エージェントにキャリア相談をすることです。転職エージェントは、あなたのスキルや経験に基づいて、適切な求人情報を提供してくれます。

また、履歴書や職務経歴書の作成支援、面接対策なども行ってくれるので、転職活動がスムーズに進みます。

エージェントの力を借りることで、転職成功の確率が大幅に上がるのです。

Step2：転職に必要なデータ分析スキルを身に付ける

次のステップは、データ分析スキルを身に付けることです。数学が苦手でも、基礎的な統計学やデータ分析ツールの使い方を学べば、問題ありません。

僕はまず、Excelを使ったデータ分析から始めました。その後、TableauやSQLといったデータ分析ツールを学び、データ分析の幅を広げました。

オンライン講座や書籍を活用することで、短期間で必要なスキルを習得することができます。また、実際にデータを扱うプロジェクトに参加することで、実践的な経験を積むことも重要です。

Step3：データアナリスト求人に応募する

最後のステップは、データアナリストの求人に応募することです。求人情報サイトや転職エージェントを通じて、自分のスキルや経験に合った求人を探しましょう。

僕の場合、転職エージェントの紹介で、データアナリストのポジションに応募し、無事に転職を成功させることができました。

面接では、自分の強みやこれまでに学んだスキルを具体的にアピールすることが大切です。また、ポートフォリオを作成して、自分がどのようなデータ分析を行ったかを示すことも有効です。

まとめ：高度な数学の知識がなくてもデータアナリストに転職できる！

データアナリストとしてキャリアアップを目指すなら、数学が苦手でも心配いりません。

本記事で紹介したように、基本的な統計学やデータ分析のスキルを身につけることで、十分に活躍することができます！

数学の知識がなくても、適切なステップを踏むことでデータアナリストとして成功する道が開けます。

特に、転職エージェントへの相談はキャリアアップの最初の一歩です。転職エージェントは、あなたの強みや適性を見極め、最適な職を提案してくれます。

また、履歴書の書き方や面接のアドバイスもしてくれるため、転職活動がスムーズに進みます。

多くの人が、数学の壁を乗り越え、データアナリストとして新しいキャリアを築いています。

自分の適性や市場の需要を理解することで、仕事に対する新しい見方が開け、毎日をより充実させることができるでしょう。

まずは、転職エージェントに登録して、あなたのキャリアを一新する一歩を踏み出しましょう。あなたの未来は、今ここから始まります。

データアナリストでキャリアに輝きを！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！