＜ピックアップ＞Beginner tips to becoming a data analyst

もうすぐ新しい年を迎えるにあたって、来年は新たにスキルを身につけて、キャリアアップをしようと考えている方も多いだろう。もしあなたが、数字を扱うことや代数学が得意であればデータアナリストを目指してみるのもいいかもしれない。

こちらの記事でも紹介したように、データの量はどんどん増していて、それを巧みに扱えるデータサイエンティストやデータアナリストの需要も同時に増している。

では、未経験者がデータアナリストになりたい場合、重要になることはどんな点だろうか？ The Next Webでそのヒントが紹介されていたので、一部紹介したい。

• 前のめりに学ぶ意欲：あらゆる職種に共通することだが、自ら積極的に学んでいく意欲は必須だ。データアナリストは、企業のデータを分析して、それをもとにインサイトを示すわけだが、それは企業の将来にも大きな影響を与える。「テクニカルな部分だけでなく、事業の人間的な側面も含めて理解する必要がある」とビジネスアナリストのCurtis Silver氏はコメントする。
• あらゆるツールを使いこなす：データ分析に役立つツールは数多く存在する。Chrome Web Scraperのようなデータ抽出に使える拡張機能から、Outwit HubやImport.io..などなど。既存のツールで役立ちそうなものを、使いこなせるようになることが重要。
• 基本を重視する：データ分析の基礎をしっかりと固めてから、徐々に難しいことにトライするべき。Tableau SoftwareのシニアテクニカルエバンジェリストのAndy Cotgreave氏は「成功するためには、まず基礎を理解するべき。適切な書籍を読むことが最良の方法」と助言している。
• とにかくたくさん練習する：基礎を身につけたあとは、とにかくたくさん練習すること。常に数字を新しく、チャレンジングな方法で分析していくことでスキルアップすることができる。オープンソースのサイトには、材料がたくさんある。
• 他者に助けを求める：独学で学んでいくことも大事だが、同じようにデータアナリストを目指している仲間とともに学ぶことで、やる気を維持、向上することができる。将来的な仕事の機会にもつながるかもしれない。積極的に学習コミュニティやミートアップに参加してみると良いはずだ。

今やオンラインで学べるソースは豊富に存在するし、学習コミュニティも多く存在する。いかに既存の利用可能なものを使って、吸収していくかは個人の意欲にかかっているが、逆にそれをマスターできれば、新たに生まれていくテック関連の職で大きな機会を得られるのではないだろうか。

via. The Next Web