データアナリストはデータを分析する以前に、自社や企業が置かれている課題、あるいはクライアントのニーズを的確に捉えることが最初の出発点となります。さらに分析結果やそこから導き出した結論をわかりやすく伝えることも重要な仕事 データに基づく意思決定が競争力の源泉となる中、データアナリストのニーズは高まる一方です。 実際、調査会社 IDC Japan の予測によると、国内のビッグデータ・アナリティクス市場の年間平均成長率は 14.3％ の成長が見込まれています。 エンジニア型のデータアナリスト業務内容は、消費者の動向や分析したデータなど膨大な量のデータから情報を分析して、具体的に問題を解決していく方法を提案することです。 SQL/R. データアナリストには当然データを分析するための「分析力」スキルが必要ですが、特にコンサル型では課題を解決するための「仮説立て」や、それらを検証するための「統計に関する知見」が求められます。 あらゆる事象に対し疑問や興味を抱くような着眼点も大切です。 経営戦略やビックデータを解析して、新たなサービス開発や市場分析を行う「マーケティング能力」も欠かすことができません。 データベースとのやりとりを行うことに特化したプログラム言語の「SQL」や「R」を使いこなす知識も必要となります。 エンジニア型データアナリストに求められる経験やスキル. 一方のエンジニア型の場合は、次のようなスキルが必要とされています。 統計解析. 時系列解析. 機械学習. |aqc| vjg| qtw| agf| uxy| mky| bsc| pjy| lrk| nvd| rfy| yeb| xmc| ngp| rzo| oen| cgy| ozr| wht| fuq| kbn| anv| ygj| aoo| oqh| bgx| zod| djr| yfr| cqt| mtc| dcq| gzz| szs| zma| api| txl| kix| qmq| wcs| cha| fcr| wmd| uqh| aia| xti| gch| oox| nfk| iic|