データ専門職を目指すために必要なスキル

はじめに

データ専門職としてやっていく中で、色々前提知識があると良いなーというのは確かです。
色々無駄なこともやりましたが最短距離と自分が実際にやってみて良かったと思ってる資格や技術を紹介したいと思います。

①Web解析士(初級) 重要度 ★★★★★

　Web関連のサービスやマーケティング担当の方は絶対取った方が良いと思う資格です。GoogleAnalyticsを実際に使ったトラフィックの解析から、計測の仕組み(※個人的に超重要)そして、KPIやKGIなど指標の事そして、メディアや最終的なレポーティングの説明までまですべて網羅しています。
　この内容をきちんと理解するだけで、世の中のちゃんとした基盤がない上で業務しているマーケティング従事者の8割(筆者概算)を知識で上回り、根拠をもって色々な提案や意見が言えるようになると思っています。
　その位強力で事例と共に学べる最適な資格だと思います。この中で学んだことはデータ分析にほぼ役立つため本当に無駄がありません。
　もちろんデータ専門職はWeb関連だけではないですが、今やWebを介さないサービスはほぼ皆無といってよいと思うので、重要度を高くしています。

②自分でWebページ作ってみる(HTMLもしくはCMS等) 重要度 ★★★★★

　HTMLを使って実際にページを作ってみると本当に理解が深まります。レイアウトや各機能含めて再現したいこととその難しさについて試行錯誤することが非常にスキルアップにつながります。
　更に非常に重要なのが計測を学ぶことです。Google Analyticsが無料であるため、タグを埋め込んで計測を実施してみましょう。上記したWeb解析士でも出てきますがWebビーコン方式を用いたページ単位の計測が理解でき、色々な情報を計測サーバーに送っていることを理解することと、更にクリック計測まで埋め込めたら言うことありません。
　なお、難しければWordPressの様なCMSを利用してっぽいものを作った後にソースコードを見てみるだけでも良いでしょう。
　Web計測の仕組みを知るには最適です。何なら本気でサービスを作ってしまう位でいいかも？※自分は何回も挫折しています。。。

③Tableau　重要度 ★★★★★

　高速PDCAを実現するデータ分析のBIツールTableauに関する学習です。このツールの凄いところは本当にどんな仕事にも使えるということです。何故なら関与度の差異はあれどデータを使わない仕事が基本的に無いからです。
　このツールが使えることのメリットを言葉で言い表すことが本当に難しいのですが、データ活用に関してこのツールができることのソリューション自体を知っておくことは非常に有益です。特に重要だと思う点は以下です。
　・可視化の重要性
　　データはそのままでは示唆を得ることができない。そのために
　　グラフや集計等による可視化が非常に重要であり、それを自由
　　自在に実現するツールであること

　・可視化からアクションへの直結
　　Tableauは自ら作成した可視化に対してそのままアクションに
　　つなげる事が可能。例えば分析で新規ユーザーが増えていることが
　　グラフ作成により分かったらそのままIDを該当箇所をクリックする
　　ことで抽出できる。そしてそのまま対象ユーザーの分析や施策など
　　次のアクションにつなげる事ができる。

　きちんと有料セミナー等に参加できて、LOD等まで駆使すれば色々な可視化が可能になるため、会社で使っている場合もしくはセミナーに参加できる場合は積極的に参加すると本当にいい経験になることでしょう。
　しかし本当に使わなきゃ身につかないツールのため、今までExcelでやっていた部分をTableauにしてみるなど無理してでも是非弄りたおしてください！
　いずれそのメリットを身をもって知ることができるでしょう。
　Prep等のデータ整形ツールも非常に使いやすいです。
　※無料のビデオトレーニングもあります。
　https://www.tableau.com/ja-jp/learn/training

④プログラミング　重要度 ★★★★★

　私は元々約7年間エンジニアでしたが、昔ながらの派遣SIerみたいな仕事でした。思い出は昔ながらのパカパカ携帯をひたすら朝から晩まで弄ってテストして報告を繰り返すみたいな仕事ばっかりでした。
　なのでC言語だけは研修でやりましたが、直接プログラミングする仕事は殆ど就いたことがありません。
　しかし、それでも広告代理店やその他IT企業で働く際に、非常に役に立っています。断言しますが一ランク上の自らのスキル・キャリアアップを目指すのであればデータ専門職はもちろんマーケターも絶対やっておくべきです。
　少し表現が難しいのですが、理由としてはプログラムが魔法の様に動くものではなく、全て命令を埋め込んで作られているものを肌で実感することが出来るからです。
　その中にはプログラムで実現しやすいものもあれば、難しいものもたくさんあります。実際にプログラミングを実施していればある程度その部分を把握した上で色々な提案や、意見することが可能です。
　そしてプログラムでやりたいことがすぐに作れて動くことは稀です。その試行錯誤を経験しているかどうかも含めて非常に重要なスキルにつながってきます。
　具体的には以下のようなスクールとかで集中的かつ本格的に学ぶのがよいでしょうが
　TECH CAMP：https://tech-camp.in/briefings/lp04/
　中々そのような時間をとることは難しいと思いますので、おすすめは自分の興味あるサービスが何で出来ているか調べて、その本を見て一通りプログラミングしてみることです。
　私はそれでLaravelというフレームワークの本を一通りやりましたが、とても勉強になりました。参考までに載せておきます。
　https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798052588.html

⑤機械学習をかじる　重要度　★★★

　筆者が繰り返しているループ「よし！機械学習やるで！！！」⇒オライリー書籍購入⇒3章位で挫折⇒「よし！機械学習もう一回今度こそやるで！！」⇒以下同様

　なかなか数学力も含め非常に理解が難しいです！マジでハードル高い。訳のわからん数式がいっぱい出てきます笑。
　ここからは筆者の持論なのですが、実際にかじっているだけでも色々な場面で役立ちます。
　例えば色々な予測やモデリング等の実際の方法が分かりますし、その手法や決まり事も学ぶことができます。
　今やすごい時代でDataRobot等のツールが機械学習モデル作成自体はボケーっとしてるだけでやってくれます。なので機械学習をチューニングできるだけの知識さえあれば良いとも思っています。
　ただ私見だとデータサイエンティストとしての仕事の分野になってくるため、アナリストとは必ずしも一致しないスキルとなり、業務活用という点ではまだまだその段階に至っていない企業も多く、使う場面が限定的なため星を下げています。
　とはいえアナリスト志望の方も舐めるだけでも全然違いますのでやりましょう笑

⑥統計検定　重要度 ★★★

　結局統計も大きなデータからサンプルを取り出して傾向を見るという手法のため、使う個所が限られてきますが、前述した機械学習や膨大なデータを扱う昨今の事情を鑑みると、勉強してみる価値は高いです。
　ただそこまで直接的に業務に使用する場面が私は少ないので重要とは思いつつ必要性があるかという点で少し星を下げています。

⑦基本情報技術者　重要度 ★★

　エンジニアの登竜門とされる国家資格。私も会社に取らされました笑。
　コンピューターや色々なシステムの仕組みとシステム開発の工程や実際のプログラミングやアルゴリズムまでが学べます。プログラミング等は非常に重要なのですが、データ分析上全ての仕組みまで学ぶ必要があるかというと不要な情報を勉強してしまう懸念もあるため、星を落としていますが、有効な資格の一つだと思います。

⑧アプリ計測SDK導入　重要度 ★

　今や人々の生活に欠かせないアプリ。私はアプリマーケティングの専門だったので広告計測ツールでおなじみのAppsFlyerやadjust等のSDKを実装してみました。
　すごく簡単なアプリを作って、各種ボタンなどを押したときにトラッキングコードを仕込み計測までできれば十分です。
　実装を通じてアプリの計測の仕組みを知ることができます。個人的に知っていることは凄くメリットなのですが、専門的すぎるのかなと思い星を落としています。

また随時アップデートしていきますが、良かったら参考にしてみてください。