なぜ今「データアナリスト」なのか？30代が注目する理由
デジタル化の加速と“データ活用人材”の需要
近年、あらゆる業界で「データに基づいた意思決定」が当たり前になりつつあります。マーケティング、営業、商品開発…どの部署も感覚ではなく「数値」で語ることが求められる時代です。
実際に経済産業省の調査でも、データを扱える人材の不足は深刻とされています。特に、「ビジネスの現場を理解しながら、データを使って提案できる人」のニーズは急上昇中です。
つまり、“データアナリスト”はITだけでなく、あらゆる業界で求められているポジションなのです。
30代のキャリア転機と「未経験転職」への追い風
20代後半〜30代は「このままでいいのか？」とキャリアを見直すタイミングでもあります。特に営業職では、
- 数字に追われる働き方に疲れた
- 成果が属人的で評価が不安定
- もっと“市場価値”の高いスキルを持ちたい
といった悩みを抱える方も多いのではないでしょうか？
実は今、30代での「未経験職種への転身」が珍しくない時代になっています。副業解禁やリスキリング支援も増え、“30代未経験”はもはやハンデではなくなってきているのです。
営業職の経験がデータ分析に活きる理由とは？
データ分析というと「理系じゃないと無理」「プログラミングできないと無理」と思われがちですが、それは誤解です。
むしろ、「現場の課題感」や「顧客理解」がある営業経験者こそ、データアナリストに向いているといえます。
30代・営業職がデータアナリストを目指すべき3つの理由
① ビジネス理解×コミュニケーション力は“即戦力”になる
データ分析は「数字を読むこと」ではなく、「数字から“伝えるべきこと”を導く仕事」です。
営業職で培った、
- クライアントのニーズを汲み取る力
- 部門間をつなぐ調整力
- 数字を元に提案する力
はそのまま、データアナリストとしての強みになります。
② 定量的な提案力が“分析力”として昇華できる
営業資料を作成する際、「売上データ」や「反響数」などをExcelで集計して分析すること、ありますよね？
それも立派な“データ分析の入口”です。
例えば、SQLでデータを抽出し、Pythonでグラフ化するスキルが加われば、「より高度な分析ができる営業経験者」＝希少価値の高い人材へと進化できます。
③ 「顧客視点」を活かせるデータ分析の現場とは？
近年、ユーザー体験を分析・改善する「UXリサーチ」や「マーケティングデータ分析」など、顧客視点を必要とする分析職が増加中です。
営業で実際に顧客の声を聞いてきたあなたの視点は、まさに現場が求める“リアルな判断軸”として活かせます。
未経験からでも目指せる！必要なスキルと学習ロードマップ
必要な基礎スキル（Excel、SQL、Pythonなど）
「データアナリスト」と聞くと、高度なプログラミングが必要と思われがちですが、実際は段階的に学べば文系・未経験でも十分到達可能です。
まずは、以下のスキルから習得するのが基本のステップです。
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スキル |
内容（初心者向け） |
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Excel |
ピボットテーブル、VLOOKUP、IF関数などの集計・分析 |
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SQL |
データベースから必要な情報を抽出する言語（SELECT文など） |
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Python |
データ処理・グラフ作成に使われる汎用プログラミング言語 |
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Tableau等BI |
分析結果を視覚的に伝えるダッシュボード作成ツール |
営業職でExcelに触れてきた方であれば、【「数字に強い」「集計に慣れている」】というベースがすでにあるため、スムーズに入りやすいのも特長です。
営業出身者に最適な学習順序とは？
営業経験を活かしながらデータアナリストを目指すなら、【“いきなりPython”より“業務課題ベース”】のアプローチがおすすめです。
たとえば：
- Excelで売上データをピボットで可視化
- SQLでデータベースから顧客属性を抽出
- Pythonで施策ごとの成果をグラフで分析
こうした「ビジネス視点→データ活用」まで一連の流れを体験することで、スキルが実務に直結しやすくなります。
ポートフォリオ作成の重要性と活用法
未経験からの転職では、【「実務がないこと」より「何ができるかを見せられないこと」】がネックになります。
そこで効果的なのが、自作のデータ分析レポートやダッシュボードを“ポートフォリオ”としてまとめることです。
実際にWawiwa講座の受講生は、最終課題として自分でテーマを設定し、データ収集〜分析〜レポート提出までを行います。
これにより、「実務未経験だけどこれだけできる」を客観的に証明する武器になります。
Wawiwaのデータアナリスト講座が30代転職に最適な理由
「実務直結型」カリキュラムの強み
Wawiwaの講座は、世界20か国以上で導入されている実務特化型のカリキュラム。単に知識を詰め込むのではなく、「ビジネスの現場で実際に求められるスキル」を段階的に習得していきます。
特徴的なのは、実案件を模した演習や、最終的に自分のテーマでポートフォリオを完成させるプロジェクト学習。
これにより、「やってきたことがそのまま職務経歴書に書ける」「即戦力人材としてのアピールができる」といったメリットがあります。
専属メンターのサポートで挫折しにくい
30代未経験にとって大きな壁の一つが「一人だと途中で挫折してしまうこと」。Wawiwaでは、現役データアナリストがメンターとして学習を個別にサポートします。
わからない箇所をすぐ質問できたり、進捗に合わせたアドバイスをもらえたりするので、モチベーションを保ちながら学びを続けることができます。
実際、受講者のAさん（30代・営業職出身）はこう語っています：
「メンターのサポートが手厚く、仕事と両立しながらでも挫折せずに学べました。最終課題で作ったポートフォリオが転職活動でも武器になりました。」
営業出身の受講者Aさんの体験談【一次情報】
AさんはIT業界の法人営業として8年間働いた後、Wawiwaの講座に参加。分析は未経験でしたが、営業数字や顧客データに触れていた経験を活かし、見事3ヶ月でポートフォリオを完成させ、マーケティング分析を担当する企業へデータアナリストとして転職成功しました。
このように、「営業力×分析力」の組み合わせが、30代キャリアチェンジの強力な武器となっているのです。
未経験からの転職成功に向けてやるべき3つの準備
自己PRとキャリアの棚卸し
自分が「どんな課題をどのように解決してきたか」を洗い出すことで、分析職で活かせる“問題解決力”や“提案力”が見えてきます。
営業時代に使っていたExcel資料や数字ベースの報告書なども、実は立派なアピール材料になります。
分析スキルを証明するポートフォリオ
未経験者がアピールできる最大の武器は、**成果物（ポートフォリオ）**です。
転職活動では、履歴書や面接だけでなく「これが私の分析スキルです」と見せられる資料があることで、採用担当の印象も格段にアップします。
スキルと実績をつなぐ転職戦略の立て方
重要なのは、「今の自分のスキルレベル」でどのポジションを狙うか戦略を立てること。
- 初めはアシスタントからでもデータに関われる仕事を選ぶ
- マーケや営業のデータ分析から入る
- 副業や業務委託で経験を積む
といった“段階的なキャリア設計”が鍵です。
まとめ｜30代からの“軸ある転職”を叶えるために
「年齢の壁」よりも「行動するか」が未来を変える
30代未経験でのキャリアチェンジは、確かに勇気がいります。しかし、今行動しなければ5年後、10年後も同じ不安を抱えたままかもしれません。
営業経験は、数字に強く、人と向き合う力を持つ“最強の土台”。
そこにデータ分析というスキルを掛け合わせれば、「営業もわかる分析職」＝企業が本当に欲しい人材になれるのです。
まずは第一歩。“学ぶ場”を選ぶことから始めよう
知識ゼロからでも、段階的に学べる環境を選ぶことで、キャリアの景色は一気に変わります。
その第一歩として、実務に直結する講座選びは最重要ポイント。
資料請求・無料説明会はこちらから
Wawiwaデータアナリスト講座では、未経験からのキャリアチェンジを支援するための資料と無料オンライン説明会を実施中です。
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Wawiwaデータアナリスト講座に関するよくある質問
本当にプログラミング未経験でも大丈夫ですか？
はい、Wawiwaの講座は「未経験から実務で通用する力をつける」ことを前提に設計されています。基礎から順を追って学べるカリキュラムなので、文系出身・IT未経験の方も安心して取り組めます。
働きながらでも受講できますか？
はい、多くの受講者が本業と並行して受講しています。週10〜15時間の学習時間を想定しており、オンラインで柔軟に受講できる点も好評です。
どんなポートフォリオが作れるの？
自分でテーマを設定して、データ収集〜分析〜レポート作成まで一通りを行います。これにより、企業への提出や面接時に「これが私の分析力です」と示すことができます。
受講後に本当に転職できますか？
もちろん100％とは言えませんが、実際に30代・営業出身の受講者が転職に成功した事例もあります。転職支援のサポートもあり、実践力のあるスキルとポートフォリオが転職活動での強い武器になります。
