データ分析職への転職ガイド｜各職種の違い・選び方・要件を解説

データ分析職に将来性や魅力を感じているものの、各職種の違いや求められる要件などがわからず、足踏みしている方も多いのではないでしょうか。意思決定や業務改善を支援する重要な仕事ではありますが、職種の境界や役割などは外から見えにくいのが現状です。

本記事ではデータ分析職への挑戦を検討している方に向け、市場の動向から、職種の違いと選び方、求められる要件を解説します。転職へのロードマップや将来性、年収の目安なども紹介しているので、希望する職種を目指す際の指針としてご活用ください。

データ分析関連職の転職市場の動向

近年、DXの推進やIT技術の進歩により、データの収集が容易になりました。これに伴い、自社のデータを効果的に活用できるかが企業の競争力に大きく影響するようになり、分析領域を担う専門職のニーズも高まっています。

また、製造や金融、小売などIT以外の業界でも、戦略の立案や業務改善のために、高度な分析が求められるようになっています。その一方で、分析を担う人材の供給は追いついていません。

そのため、高度なデータ分析を担う人材は継続的に求められています。AIの進化により業務内容や役割は変化しつつありますが、一定水準以上のスキルを備える人材には安定したニーズがあると言えます。

データ分析に関わる各職種の整理

データ分析に関わる職種には、データサイエンティストとデータエンジニア、データアナリストなどのさまざまな種類があります。各職種の特徴と業務内容を整理したものは以下の通りです。

職種	特徴	業務内容
データサイエンティスト	課題の設定から分析、提案までを一貫して担当する	・高度な機械学習モデルや統計手法を活用・ビジネス課題に対する仮説検証や予測モデルの構築を行う
データエンジニア	分析基盤の整備と、データの加工を担う	・データの収集や保存、変換を行うデータ基盤の設計・構築や運用なども担う
データアナリスト	データを可視化・集計した上で、現状を把握する	・BIツールやSQLなどを活用し、課題の特定と改善の提案を行う

いずれもデータを扱う点は同じですが、業務の内容や方向性は異なります。自分に合った職種を見つけるためにも、それぞれの特徴は把握しておきましょう。

また、データエンジニアとデータサイエンティストの違いは、以下の記事で詳しく解説しています。違いをより深く知りたい方は、ぜひご覧ください。

→データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事・年収・向いている人で比較

自分に合うデータ分析職の選び方

各職種の違いは理解できたものの、どれが自身に合っているのか、希望に近いのかの判断に迷うという方も多いでしょう。

そこで次は、自分に合うデータ分析職を選ぶためのポイントをご紹介します。

実績・経験が活かせるか

スムーズに転職活動を進めたいなら、今の実績や経験が活かせる職種を選びましょう。一口にデータ分析職といっても、それぞれに求められるスキルや募集の要件が異なります。

例えば、データエンジニアでは、データ基盤を整備するスキルや関連業務の経験が必要となります。そのため、PythonやSQLを使ったデータ加工、データベースの設計などの経験があったほうが円滑に転職できます。

機械学習や統計を使った分析に加え、顧客のビジネス支援の経験もあるならデータサイエンティスト。日頃からデータを使って現状や課題を分析しているなら、データアナリストを目指しやすいでしょう。

自分が希望する働き方やアウトプットにつながるか

各職種の働き方と、アウトプットの性質を確認することも、重要な選定ポイントです。

職種	働き方	代表的なアウトプット
データサイエンティスト	課題設定の段階から顧客と関わり、コンサルティングに近い立ち位置で進める	予測モデルや分析結果に基づく提言
データエンジニア	顧客と直接関わる機会は少なく、基盤の整備が中心	データ基盤・パイプライン
データアナリスト	他部署や顧客から依頼を受け、分析結果の提示や改善提案を行う	分析レポート

このように、それぞれに顧客との関わり方や担当する範囲が異なります。またアウトプットも、提言やデータ基盤、レポートと形式が違います。深く考えずに決めるとミスマッチを招くため、どの職種が希望に近いかは考えておきましょう。

どのようなキャリアパスを描けるか

データ領域の仕事であっても、将来つながりやすいキャリアは異なります。データサイエンティストからであれば、よりコンサルティングに近い職種やデータ分析組織のリーダーなどが目指せます。

データアナリストなら、マーケティングや経営戦略への展開も可能です。データエンジニアの場合は、データ基盤設計の上流ポジションへの移行も考えられます。ご自身の選択や努力次第で変えられる部分も多いですが、つながりやすいキャリアが違う点は留意しておきましょう。

各職種への転職に求められる要件

選び方を把握したら、次は自身が希望するデータ分析職にどのような要件が求められるかを確認しましょう。各要件を把握すれば、行動や学習の方向性が明確になり、遠回りするリスクを低減できます。

本章では、各職種への転職に求められる、一般的な要件をご紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストへの転職には、データ分析や機械学習などの専門知識が求められます。加えて、PythonやSQLなどの実務経験も必要です。

また、選考にあたっては分析結果をわかりやすく伝えるスキルや、データ分析を通して課題を解決した実績があるかなども見られます。実務経験の年数は企業によって異なりますが、1年～3年程度が定められているケースが多いです。

なお、未経験歓迎の募集もありますが、一定水準以上のPythonやSQL、統計のスキルが求められます。そのため、この職を目指す際は実務や学習を通して、実践的なスキルを身につけておくことが望ましいです。

データエンジニア

データエンジニアの転職にはPythonやJavaなどによる開発経験、SQLを使ったデータベース設計や抽出の経験が求められます。また、クラウドに関連するポジションの場合は、AzureやAWSを利用したデータ基盤の開発や運用の経験が要件に定められています。

経験年数については、1年～2年以上を定める組織が多いため、IT業界で経験を積んでいるなら比較的目指しやすいでしょう。データ・IT領域が完全未経験の場合、転職ルートはほぼ存在しないのが現状です。そのため、完全未経験から目指すなら、一旦別の組織や部門で実務経験を1年～2年程度積むのが現実的です。

データアナリスト

SQLを活用したデータの抽出・操作スキル、IT領域での実務経験などがデータアナリストの転職に求められる要件です。また、経験者向けの募集では、BIツールの実務利用経験や統計の基礎知識、コミュニケーション能力なども求められます。

歓迎要件にはマーケティングやビジネスに関する知識、データを活用して業務を改善した経験、AIツールの利用経験などが挙げられています。多くの募集でデータ活用の基礎知識とIT領域の実務経験が必要とされるため、転職を希望するなら他の職種と同様にスキルと実績を得ることが近道です。

分析屋が募集しているポジションと求める人材

分析屋は東証プライム市場上場のSHIFTグループに所属する、データ分析の専門会社です。丁寧なコミュニケーションと共感、そして合理的な手法を組み合わせたデータ分析を提供しており、顧客の意思決定と課題解決を支援しています。

現在分析屋が募集しているポジションの一例はこちらです。

職種名	主な必須要件
データサイエンティスト（中堅向け・正社員）	・データ分析と機械学習に関する専門知識/実務経験・コミュニケーションとデータ可視化のスキル・データ分析を通じてビジネス課題を解決した経験
データエンジニア（若手向け・正社員）	・IT業界における実務経験（2年以上目安）・SQLを用いたリレーショナルデータベースの設計、またはデータ抽出の実務経験・Python、Java、PHPなどを用いたバックエンドの開発、またはバッチ処理の実装経験 ※上記のいずれか一つを満たすこと
データアナリスト（若手向け・正社員）	・IT業界における実務経験（2年以上目安）・社内システムやアプリの開発/設計/プログラミングの実務経験・PythonやSQLを用いた実務経験 ※上記のいずれか一つを満たすこと

入社時にPythonやSQL、BIツールなどの研修が受けられるのはもちろん、入社後も学び続けられる環境が整備されています。また、経験を積めば、高度な業務や上流工程を担う職種へのステップアップも可能です。

自ら考え、行動できる土壌も整っているので、データ分析の領域で自分らしく活躍したい方は、ぜひご応募ください。

→分析屋の中途採用の募集要項・その他の分析職の募集を見てみる

転職までのロードマップ

転職では実務経験とスキルが求められますが、戦略的に準備を進めれば希望の職に就くことも十分に可能です。

本章では、転職希望者向けにロードマップをご紹介します。

スキルと実績の棚卸し

データ分析職への転職にあたり、まず実施したいのが自身のスキルと実績の棚卸しです。得意な領域や、これまでの業務経験を振り返り、可視化しましょう。

事前に整理することで、希望職種への転職に不足している経験や、学ぶべき領域を明確化できます。データの収集や加工、数字に基づいた業務改善といった、転職時のアピールに役立つ経験の棚卸しができる点もメリットです。

不足するスキルを学習や実務で補う

現状の棚卸しを行ったら、次は足りないスキルや経験を補うための行動を起こすステップです。プログラミングや統計に関する知識は、個人的な学習でも一定水準身につけられます。より体系的に学びたいなら、Pythonエンジニア認定試験や統計検定、DS検定の合格に向け学習を進めると良いでしょう。

経験については、リーダーや上司に希望職種に近い領域の業務を一部任せてもらったり、関わったりできるよう希望を伝えるのがおすすめです。本格的に実績作りに励みたいなら、希望するデータ分析職に関連する経験が積める環境に移ることも選択肢に入ります。

気になる組織にアプローチ

募集の必須要件を満たせる見込みがたったら、求人サイトやWeb検索を活用し、希望する職種を募集している組織を探します。気になる募集が見つかったら、指定された内容に沿ってエントリーしましょう。

エントリーのメッセージや応募書類の作成にあたっては、募集要項をしっかりと読み込むことが重要です。あわせて、スキルのアピールにつながる成果物を用意しておけば、自身の強みや応募ポジションとの適合性を具体的に示せます。

データ分析職への転職に関するFAQ

データ分析職への転職にあたって、気になりやすい点を整理しました。転職への不安や疑問を解消したい方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析職に将来性はありますか？

データ利活用のニーズは年々高まっているため、データ分析職は将来性にも期待できる職種だと言えます。一方で、AIの登場により仕事の内容や役割が変化しつつあります。

実際、AIの進化によりデータの集計や可視化、基本的な分析などは大きく効率化できるようになりました。そのため、今後はコミュニケーションやビジネス課題の理解、成果へのコミットといった、人ならではの能力がより重視されることが考えられます。

年収はどのくらいですか？

データ分析職の年収の目安は以下の通りです
・データサイエンティスト：450万円～700万円
・データエンジニア：若手350万円～600万円、中堅600万円～800万円
・データアナリスト：若手350万円～600万円、中堅450万円～700万円

なお、収入はスキルのレベルや実績によって変化し、自律的に主要業務を完遂できる人材や高度スキルを持った人材ならより高い年収を目指せます。

転職には資格が必要ですか？

データ分析職への転職では、資格の取得は絶対条件ではありません。実際の選考でも、スキルや成果物、実績、人柄などが重要視されます。

一方で、その分野の体系的な知識や学習を継続する姿勢は、転職時のアピール材料となります。先に挙げた統計検定やDS検定などであれば基本的にプラスに働くため、余裕があるなら取得を目指すと良いでしょう。

→関連記事：データエンジニアにおすすめの資格とは？効率的な勉強法も解説

データ領域への転職を目指すなら、まずは目標職種を決めよう

データ分析を担う仕事には、データサイエンティストやデータエンジニア、データアナリストなどさまざまな種類があります。それぞれに業務の内容が違うほか、求められるスキルやキャリアパスなども異なります。

ミスマッチを防ぎ、希望とするキャリアを形成するためにも、まずは目標職種を決めましょう。その上で、求められる要件を把握し、努力と経験を積み重ねれば転職にも近づけます。

また、分析屋では、研修や実務を通じてスキルアップできる環境が整っています。データ分析職への転職に興味がある方は、ぜひ以下のページで、どのような募集があるか確認してみてください。

→分析屋の中途採用の募集要項を見る

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