年収相場、将来性なども解説!データアナリストになるには何が必要?データアナリストとは?仕事内容や必要なスキル、向いてる人など

最終更新日:2022年6月29日

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データアナリストとはデータ分析によって、企業のビジネスにおける意思決定を支援する職種です。IoTやビッグデータの活用が進む企業において、活躍が見込まれる職種の一つと言えます。

この記事では、データアナリストへの転職を検討する方に向け、仕事内容や、混同されやすいデータサイエンティストとの違いを紹介し、年収や職業としての将来性、目指すために必要なスキルと資格について解説します。

1. データアナリストとは

データアナリストとは、企業のデータベースに蓄積される大量のユーザーデータや業務システムの実績などを集計・分析することで、ユーザーの行動や将来のニーズなどを解析・予測し、自社やクライアントが抱える課題の解決を支援するデータ分析の専門家です。高度な分析スキルはもちろん、分析結果をまとめるドキュメント能力や提案力も求められます。

まずは、データアナリストの具体的な仕事内容と、混同されやすいデータサイエンティストとの違いについて紹介します。

データアナリストの仕事内容

一言でデータアナリストといっても、その仕事内容は多岐にわたります。データマイニング(構築されたデータベースから情報を抽出し、パターンや相関を見出す技術体系のこと)などで得られた分析結果を、どのように業務で活かすかで「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分類できます。

コンサル型

コンサル型データアナリストは言葉のとおり、データ分析で得られた結果をもとに、課題解決のための現場施策のコンサルティングを行います。クライアントが抱える課題に対して仮説を立て、具体的な解決案の提案や、施策実施後の検証などを行います。主な活躍の場は、コンサルティングファームやマーケティング会社などが挙げられます。

エンジニア型

一方、エンジニア型データアナリストはデータ分析結果をもとに、サービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を行うことが主な業務です。プログラミングスキルを活かして、自らシステムの実装に携わることもあります。主な活躍の場は、Webメディアの運営企業やアドテクノロジー企業などが挙げられます。

「コンサル型」と「エンジニア型」には上述したような違いがありますが、これら2種類の業務領域に明確な線引があるわけではなく、求められる役割は企業によって異なります。一人のデータアナリストが両方の業務を務める場合もあるでしょう。

データアナリストに向いてる人

データアナリストはデータと向き合い、そこからビジネスに役立つことを見つけ出す仕事です。考え方も行動も常に論理的に行う必要があるため、論理的思考ができ、それに基づいた行動ができる人がデータアナリストには向いています。

また、データアナリストになる前に別の仕事をしていた場合には、現場業務の経験を生かせる場合があります。例えば、マーケティング領域の経験があれば、データの分析結果からマーケティングで役立つ仮説を立てやすいです。

さらには、データアナリストはデータから導いた傾向を企業のビジネスにつなげる役割でもあります。データの分析結果をまとめて、経営層にコミットするためには、ビジネスとして物事を捉えられる人が向いています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとよく混同される職種に、データサイエンティストがあります。結論から言うと、両者はともにデータ分析の専門家であり、厳密な線引は存在しません。しかし、具体的な仕事内容を見てみると、次のような違いがあります。

データサイエンティストは「データ分析モデルの構築」から携わる

データサイエンティストは、ビッグデータからビジネス上の課題を解決する上で必要な情報を切り出し、解決に向けてデータの加工・分析を行う職種です。企業課題を解決するための戦略を立案し、実行に必要なデータ分析と、その分析モデルの構築が主な仕事となっています。

例えば、機械学習モデルにおけるハイパーパラメータや特徴量の選び方を工夫したり、過学習しないように工夫したりするなど、ユーザーの行動に向き合うというより、データ分析の最適化を行うための業務というイメージを持たれるといいでしょう。これに対して、データアナリストは主に既存の分析モデルの中で、消費者の行動や規則性といったデータの分析をしています。すなわち、分析モデル(あるいはアルゴリズム)の開発者か利用者で、両者に違いが生じています。

例えば、ある事業の売上に課題があった場合、データアナリストはデータ分析の知見を活かし、売上改善のための施策提案や施策実施後の効果分析を行い、マーケターやプロジェクトマネージャーなど他職種のメンバーの意思決定を支援します。これに対して、データサイエンティストは売上を伸ばすための戦略を立案した上で、これに必要な技術を開発し、データ分析や課題解決のための提言などを行います。

関連記事:
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストとは?役割や必要なスキルを解説

2. データアナリストの年収・給料

データアナリストの年収は、所属する企業や担当する業務領域によって大きく異なります。レバテックキャリアが公開しているデータサイエンティスト・データアナリストの求人・転職情報を参照して平均的な年収を算出してみました。

2022年2月23日時点で職種「データサイエンティスト」の求人・転職情報は385件が公開されています。カテゴリとして、データアナリストとデータサイエンティストをあわせたものですので、こちらをベースとして、30件を抽出し、年収の最低額と最高額の中間値の平均値をとり平均年収を予測しました。

算出された平均年収は766万円となりました。データサイエンティストを含めたデータですが、他のエンジニア職と比較しても高い年収を得られる職種となっています。また、最高年収が1000万円、2000万円という求人・転職情報もあり、高スキルの場合には非常に高い年収を望むことが可能です。

3. データアナリストの将来性

データアナリストの仕事は、政府が掲げる各産業でのDX推進において重要な役割を担っています。その一方で、業務を担当できる人材は少なく需要に対して供給が足りていない状態が続いており、データアナリストとして必要なスキルを身につければ「将来性は高い」と言える職種です。

経済産業省が2019年に発表した「IT人材需給に関する調査」の結果によると、日本におけるIT人材の需給ギャップは、2030年には最大で約79万人まで拡大すると予測されており、今後ますます人材不足が深刻化すると見込まれています。

出典:経済産業省情報技術利用促進課2019年4月発行「IT人材需給に関する調査」P.20より

また、同調査では、ITの活用は様々な産業の生産性向上や、人口減少時代の社会課題を解決する鍵になるとも報告しています。なかでもAIやビッグデータを使いこなし、第四次産業革命に対応した新しいビジネスを創出・拡大できるような高度 IT人材の需要は、ますます高まると予想されています。データアナリストもその一員として、今後の日本社会にとって必要不可欠な存在です。

レポーティング業務(データ分析だけの仕事)はBIツールに奪われる

データ分析の活用領域では、合理的、効率的であることが求められ、AIの活用も行われる分野です。効率化の一端として、ツール拡張・改善が進められており、データ分析の中でも定型的なレポーティング業務は、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールによって自動化されることが予測されます。

同様に定型的業務やツールにより代替可能な業務は減少していく傾向があるため、ツールに代替できない解析スキルや提案スキルを身に着ける必要があります。

「データアナリストはやめとけ」と言われる理由

売り手市場である職種であるにも関わらず、「データアナリストはやめとけ」という声がインターネット上では聞かれるのも事実です。これは前述の「レポーティング業務(データ分析だけの仕事)はBIツールに奪われる」という理由のもと、将来性が不安視されていることに起因します。

従来BIツールはデータアナリストやデータサイエンティストなど、データの扱いに長けた人物が業務に活用する目的で使われることが多いツールでした。しかしツールの進化に伴い、より使いやすくなったことでデータ分析にそこまで詳しくない人でも気軽にデータの解析ができるようになっているという現状です。

今後、データアナリストの価値は分析作業ではなく「いかに利活用するか」という部分にシフトしていくことが予想されます。そのため、データ分析が好きだからデータアナリストを目指す、という動機に対しては「データアナリストはやめとけ」という声が挙がるのも理解できる範疇です。

データアナリストのキャリアパス

データアナリストとして活躍する場合に、目指すべきキャリアパスについて記載します。

マネジメントとしてのキャリア

データアナリストが目指すべきキャリアパスの一つが、データ分析チームをマネジメントするポジションです。データ分析に関する戦略の策定を行い、データの分析対象の策定、チームを組んでの組織的な対応を取りまとめる立場であり、プロジェクトマネジメントのスキルが必要となります。

プレイヤーとしてのキャリア

データアナリストがプレーヤーとしてキャリアを高める場合には、より領域を広めてデータサイエンティストを目指すキャリアパスが一般的です。データ分析を行うためにデータを収集、蓄積、加工するデータモデリング、機械学習を用いたプログラムの作成といったスキルが必要となりますが、活躍できるシーンは大幅に増やすことが可能です。

副業→フリーランスとしてのキャリア

一つの選択肢として、フリーランスを目指す方法もあります。現在の売り場市場の状況を活用し、データアナリストを必要とする相手とコネクションを作り、プロジェクトごとのアサインを行うフリーランスとしての活躍が見込めます。フリーランスとなる場合には、データ分析に対する提案などのスキルも必要となってくるでしょう。

また、フリーランスとして独立する前の試金石として「副業にチャレンジする」という選択肢もあります。正社員人材の中でもコロナ禍を経て副業への意向が全体的に強まっており、週末や平日夜で稼働できるような副業案件も増えてきています。

4. データアナリストになるには

データアナリストを目指す上で特別な資格は必要ありません。しかし、データの収集スキルや分析能力や幅広いIT知識、論理的思考力などが求められます。ここでは、未経験からの転職可能性、求められるスキル及び役立つ資格を紹介します。

未経験からデータアナリストへの転職は可能なのか

未経験から目指す場合、ITエンジニアやマーケター、コンサルタントなどの関係職種からの転職と、全く異なる分野からの転職では状況が異なります。

ITエンジニアやマーケティング経験者は比較的転職しやすい

現職がITエンジニアやコンサルタント、マーケターの場合、自身が保有しているスキルやこれまでの経験を業務に活かしやすいため、転職成功の確率も高まるでしょう。その場合、ITエンジニア経験者はマーケティングの知識を、コンサルタントやマーケター経験者はプログラミングなどのITスキルを身につけたほうがいいでしょう。

一定以上のスキルを習得できれば、他分野からの転職も可能

一方、全く異なる分野からデータアナリストを目指したいと考えている方もいるでしょう。基本的に、どのような職種からでもデータアナリストになることは可能です。

ただし、中途採用では即戦力としての活躍が期待されるため、実務未経験であっても一定以上の知識・スキルが求められるでしょう。就職活動に備え、プログラミングスキルや統計学の知識、データ解析ツールの使い方などを身につけたほうが、転職活動をスムーズに進められます。

また、まずはマーケター、リーサーチャーへの転職を目指し、データの収集や分析、施策提案の経験を積んでからデータアナリストへとキャリアチェンジする方法もあります。

30代,40代未経験の転職難易度は非常に高い

一般的に、未経験者採用は今後の成長に期待したポテンシャル採用であることがほとんどなので、30代未経験からデータアナリストを目指すのは非常に難易度が高いです。それでも挑戦したい場合は、実務経験者と同レベルのデータ解析スキルやプログラミングスキルを習得した上で、スキルを証明するための成果物を作成しましょう。

最近ではデータ分析のコンペティションであるKaggleなどで実力を示すことも可能です。ただし、20代と比較して採用基準が高く、これらのスキルを習得するには比較的長い時間がかかるため、目指すのであれば1日でも早く学習を始めることをおすすめします。

新卒、第二新卒でデータアナリストを目指すには

ポテンシャルを重視する新卒採用では、専門スキルがない状態でもデータアナリストとして就職することは可能です。大学で数学や情報科学など理系分野を専攻したほうが有利ではありますが、文系分野でも計量経済学や心理統計学などがあるため、データアナリストを目指すことも可能です。

若手の育成体制が整っている大手企業の場合、採用側は実務に直接活かせるスキルよりも、物事の考え方に適性があるか、学習意欲があるかなど、今後活躍できる素質を持っているかどうかで判断する傾向にあります。

また、データアナリストとして就職することにこだわらず、他職種での選考も視野に入れるとよいでしょう。マーケティング職は一般的にユーザーのデータを扱うことが多いため、業務内で分析を行うこともあります。関係職種の経験を積んでからキャリアチェンジすることも十分に可能です。

データアナリストになるための勉強方法

データアナリストになるためのスキル習得方法では独学とスクール・講座を利用する方法があります。また、独学をする場合のオススメ書籍・参考書についても記載します。

独学

データアナリストになるためのデータ分析に関するスキルは独学でも学ぶことが可能です。特にPythonを使ったデータ分析の学習では、Webサイトや書籍などのコンテンツが充実しているため、PCとインターネットを用意すればすぐにでも始めることができます。

スクール・講座

プログラミングや数学・統計学に関する学習は独習では難しいと考える場合、スクールや講座を利用してスキル習得を行う方法もあります。コストはかかりますが、スクールやオンラインスクール、講座等を利用することで、講師による解説と問題が発生した場合のサポートを得ることができます。

おすすめ書籍・参考書

データ分析について独学での学習を行うのにおすすめの書籍を紹介します。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

「ビジネスで活かせるデータ分析の進め方」をテーマに、前知識がなくとも習得できる独自の方法論(フレームワーク)を用いたデータ分析の方法が解説されています。ツールだけに頼らないデータ分析人材になりたいという人におすすめの本です。

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonによるデータ分析では、先人の作ったNumby、pandasといった数学・科学計算用のライブラリを活用します。本書はpandasの開発者によって記されており、基本的なデータ分析の行い方をレクチャーしてくれます。開発環境、手順とリンクして記載されているため、実際に手を動かしながら理解を深めることができます。

5. データアナリストに求められるスキルセット

続いて、未経験者がデータアナリストを目指す上で身につけるべき知識とスキルを紹介します。

数学、統計学の基礎知識

データアナリストとして活躍するには、大学基礎レベルの数学知識が必要とされています。特に統計、確率、微分積分、線形代数はそのまま業務で活かせるため、知識を深めるといいでしょう。

データ分析の基礎となる統計学の知識を重点的に身につける必要があります。統計学を学ぶことで、データ集計や可視化の技術、検定手法、サンプルの抽出方法などのスキルも習得できます。

データベースの知識

データアナリストは、データベースの中にある膨大な量のデータと向き合います。分析基盤環境の構築や適切なデータ活用のためには、データベースに関する知識が必要不可欠です。データ抽出には不可欠なSQLの知識はもちろん、レプリケーションなどのパフォーマンスに対する知識も習得しておきましょう。

ロジカルシンキング

データ分析のみならず、課題解決のための施策考案もデータアナリストの重要な仕事です。そのため、物事を体系的に整理し、論理的に考えるロジカルシンキングも意識的に身につけましょう。ロジカルシンキングができれば、複雑な課題を適切に分解し、結論にたどりつく筋道を矛盾なく設計することができます。

分析ツールを扱うスキル

統計的手法を用いて効率よくビッグデータを分析するには、複数のツールを使いこなす必要があります。まず入門向けとして、Webサイト上のデータを手軽に抽出できるOctoparseやParseなどのWebスクレイピングツールを使いこなせるとよいでしょう。さらに、ビッグデータの分析を手助けするTableauやQuickSightなどのデータ可視化ツールなどの使い方もマスターしておくことをおすすめします。

Pythonなどのプログラミングスキル

データ分析をもとにした施策の提案にとどまらず、自ら手を動かして開発に携わるデータアナリストもいます。PythonやR、SQLなどの言語スキルを習得したり、GCPやAWSなどのパブリッククラウドに慣れ親しんでおくと、活躍の幅が広がります。

6. データアナリストに役立つ資格と各難易度

データアナリストに必須の資格はありませんが、資格の取得は知識やスキルを身につける上でも役に立ちます。まずは以下に紹介する資格から、取得を目指してみましょう。

関連記事:【2021年版】データアナリストにおすすめの資格8選|その勉強方法をご紹介!

統計検定®

統計検定®」は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。4級~1級まで5つのレベル(準1級含む)および統計調査士、専門統計調査士が設けられており、データ分析における基礎的な知識から、データ解析を遂行するために必要な統計専門力まで幅広く評価されます。統計学で得られる知識はデータ分析に欠かせないものなので、取得しておいて損はないでしょう。

難易度の目安として、求められるスキルレベルは下記です。

4級:身の回りの表やグラフを読み取り、それらを用いて論理的な議論ができる
3級:高等学校の必履修科目である数学Ⅰの「データの分析」相当の統計内容の知識と実際にそれらを身近な問題解決に活かすことができる統計的問題解決力
2級:大学基礎科目レベルの統計学の知識
準1級:実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力
1級:定量的なデータ解析に深くかかわるような大学での専門分野修了

情報処理技術者試験

プログラマーやシステムエンジニアなどのITエンジニア向けとして著名な、情報処理技術者としての知識や技能を認定する国家試験です。基礎的なスキルを認定する「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」では、情報技術の背景として知るべき原理や基礎となる知識・技能について幅広く出題されます。データアナリストに向けても、プログラミングやIT技術の利用に関するスキルを示せる有用な資格です。

例えば、基本情報技術者試験はITエンジニアのエントリレベルの能力が必要とされる資格であり、対象範囲も広いため、IT職種未経験者では一般に200時間程度の学習時間が必要とも言われています。

ORACLE MASTER

情報処理系のベンダー資格では知名度の高い資格の一つです。商業用データベースとしてNo.1のシェア(※)を誇るOracle Databaseの管理スキルを証明する資格です。入門レベルのBronzeをはじめ、Silver、Gold、Platinumまで4段階の積上げ式の資格となっています。さらに、SQLスキルに特化した「Silver SQL」の資格も設けられています。

(※)参考:db-engines「DB-Engines Ranking - Trend Popularity」

2020年1月以降から新たな資格体系としてORACLE MASTER2019が採用されています。今の時代のデータベース技術者に必要なスキルが再検討され、スキルアップの指針として活用しやすい新資格体系です。

難易度の目安となるスキルレベルは下記です。

Bronze:DBの基礎知識
Silver:日常の運用管理と基本的なSQL操作
Gold:データベース管理者(DBA)。マルチテナント環境に対応し、バックアップ、リカバリ、インストールについても知識が必要です。Oracle18c、19cでの新規追加機能についても理解する必要があります。

OSS-DB技術者認定試験®

OSS-DB技術者認定試験は特定非営利活動法人エルピーアイジャパンが主催する、オープンソースデータベースに関する技術と知識を認定する資格です。認定は2つのレベルに分かれており、データベースシステムの設計・開発・導入・運用スキルを認定するSilverと、大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングができることを認定するGoldの2つに分かれています。Goldを受験するには、認定日から5年以内に「OSS-DB Silver」を保有している必要があります。

公式サイトによると、学習期間はGold、Silverともに「一般的な学習期間の目安としては2週間~1カ月程度です。」とされています。

データベーススペシャリスト試験(DB)

データベーススペシャリスト試験はIPAの情報処理技術者試験の一つで、名前の通りデータベースに関するスキル・知識を証明できる資格試験です。データベースを活用して業務を行うデータサイエンティストにとっても、専門的分野の高いスキルを示せる資格となります。

情報処理技術者試験の中でも高度情報処理技術者試験にカテゴリされており、合格率も15%前後と難関の試験です。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会により運営される資格です。2020年春からスタートとなった新しい資格です。基礎構文に加え、「データ分析」「数学」「ライブラリ(pandas)」など実際の開発業務で頻繁に使用される知識が出題されます。こちらも全40問で正答率70%が合格ラインです。Pythonを使った、実践的なデータ分析のスキルを示せる資格です。

ITSS(ITスキル標準)ではスキルレベル1に相当し、Pythonを普段から利用しているITエンジニアには難しくない難易度です。

G検定・E資格

G検定・E資格は一般社団法人 日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングの検定試験です。ディープラーニングを活用する人材育成を目的としており、事業担当者向けの試験(G検定)とエンジニア向けの資格(E資格)に分類されています。人工知能の定義や機械学習・ディープラーニングの具体的手法が学べる試験となっており、データアナリスト、データサイエンティストの業務領域とも深いかかわりがあります。

難易度について目安となる情報として、G検定は対象のスクールの学習時間が30時間程度となっています。E資格では学習動画が約30時間程度であり、それに加えて試験対策、プログラミング演習があるため200時間程度が必要と考えられます。

関連記事:E資格の難易度、試験内容、受験条件を徹底解説

アクチュアリー資格試験

公益社団法人日本アクチュアリー会により運営されるアクチュアリー資格試験は、保険業界の高度専門職「アクチュアリー」になるための資格試験です。試験内容には「数学(確率・統計・モデリング)」が含まれており、データアナリストにとっても重要なスキルを示すことができます。

全体に難易度は高く、会員となるための全教科合格まで『過去に資格を取得した方々の平均的な受験年数は、準会員が資格取得まで入会時より約5年、正会員が約8年です』と公式サイトのFAQに記載されています。

7. データアナリストの転職市場

2022年6月現在、レバテックキャリアのデータアナリストの公開求人件数は約150件ほどです。そもそもの企業文化としてITリテラシーの高いベンチャー企業や、DX推進を進めているメーカーなどからの求人が出ています。

数年前と比較すると、採用は落ち着き「新たにデータ解析部署を新設する」というニーズよりも「データ解析部署を増員する」というニーズが増えている印象です。とはいえ求められるスキルセットが高いのは変わらず、完全未経験でもエントリー可という求人は非常に稀です。

データアナリストの転職求人例

レバテックキャリアに公開されている求人・転職情報よりデータアナリストの求人の例を記載します。

◆IT・通信
自社SaaSを用いたビジネス

【業務内容】
◆自社で運営する業務プラットフォームSaaSのデータアナリスト・データサイエンティスト
・SaaSに関するデータ分析を行い、経営的意思決定の高速化、合理化を行う
・データ分析とビジネス課題発見
・ビジネス課題に対する施策の提案
・施策の指標策定
・施策の実績評価とフィードバック

【求められるスキル・経験】
・データ分析業務従事経験2年以上
・SQLによるデータの抽出/集計
・仮説に基づいた課題解決を行う統計学的アプローチ

【想定年収】
600~900万円

【勤務地】
東京都

未経験OKの転職求人例

未経験からのデータアナリストの求人・転職の例を記載します。

◆IT・通信
電子機器の組込・制御プログラム開発など

【業務内容】
◆データアナリスト・データサイエンティスト
・6か月の研修ののち、データアナリスト・データサイエンティストとして活躍する人材を募集
・顧客、協業企業とデータの分析およびそれを活用したシステムの開発
〇自動運転AIおよび支援システム
〇ドライブレコーダー動画分析システム
〇タクシー・バスの需要予測システム

【求められるスキル・経験】
・プログラム開発経験1年以上
・データ分析に対する強い興味
・技術習得に熱心
・コミュニケーションスキル

【想定年収】
400~500万円

【勤務地】
愛知県

データアナリスト・データサイエンティストの求人・転職情報>

8. まとめ

IoTによるデータの収集やビッグデータを持つことが一般的になってきた企業にとって、その活用となるデータ分析は経営戦略上の重要な位置を占めています。データドリブンな意思決定を実現するためにも活躍が期待される職種が、データアナリスト・データサイエンティストです。

データアナリストの主な仕事は蓄積されたデータから、統計学的な手法を用いて有用な傾向を導き、企業のビジネスのかじ取りを支援することです。このためには基礎となる数学・統計学の知識、プログラミングスキル、論理的思考などが必要なスキルとなります。

データアナリストは未経験でもポテンシャル採用やマーケターなどの前職の経験を生かした転職が可能です。その際にはスクールやオンラインコース、書籍などを用いてスキルを身に着けることが前提となります。

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