データアナリストとデータサイエンティストの違いや求められるスキル、年収も解説しますデータアナリストにおすすめの資格8選

最終更新日:2022年11月9日

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データアナリストは、データマイニングを行ってビッグデータを分析し、消費者の行動や将来のニーズなどを解析・予測する専門家です。分析結果を用いて事業課題を解決したり、サービスの改善に役立てたりするのが主な仕事です。

この記事では、転職に向けて資格の勉強をしようと考えているデータアナリストに向け、データアナリストが取得しておく業務に役立つ資格を中心に、求められるスキルや年収についても解説します。

データアナリストの資格を取得する意味とは

ビッグデータや人工知能の運用需要が拡大している現在、優秀なデータアナリストを求める企業も増加しています。しかし、データアナリストという職種はIT業界でメジャーな存在ではなく、ビッグデータやAIに注目されるようになって初めてその存在を知ったという企業や人事担当者も少なくありません。

そのため、これまでデータアナリストとしての経験がある方でも、自社が求めるスキルや経験が備わっているかを判断することは難しく、転職を希望している人にとっても客観的に証明することは簡単ではないのです。

そこで、データアナリストに求められる統計学やIT分野の専門的な資格を取得することで、共通のスキルレベルとして認識しやすくなります。データアナリストになるために必須の資格はありませんが、転職やキャリアアップの際にスキルレベルを客観的に証明する一つの方法として有効です。

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データアナリストに役立つ資格8選

ここでは、データアナリストの業務に役立つ資格を5つ紹介します。

1.統計検定

データ分析を行う上で、必ず必要となるスキルのひとつに統計学が挙げられます。総務省が後援している統計検定は、1~4級までそれぞれのレベルごとに幅広い知識や応用力、判断力があるかどうかを評価します。

概要・受験要項について

大学基礎課程で学ぶ内容が出題される2級以上の取得を目指すとよいでしょう。大学基礎科目レベルの知識や活用するための理解度が問われる2級では、マークシート形式で30~40問が出題されます。次の準1級では、適切なデータ収集方法の計画、立案、適切な統計的手法など、マークシート形式で20~30問、記述問題が5~10問、論述問題1題の出題となっています。

資格取得に役立つ書籍

『完全独習 統計学入門』(小島 寛之、ダイヤモンド社)
統計学を学んだことのない初心者向けのテキストとなっています。基礎から身につけたいという方向けですので、この本で学んだことを元にして更にレベルの高いテキストや問題集に挑戦するとよいでしょう。

『日本統計学会公式認定 統計検定 公式問題集』(日本統計学会、実務教育出版)
統計検定は、「3級・4級」「2級」「1級・準1級」とレベル別の公式問題集が出版されています。自分の受検するレベルの問題集を選び、繰り返し問題を解くことで試験合格を目指しましょう。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

統計検定を取得していれば、膨大なデータ群の中から客観的に傾向を判断し問題を解決に導くスキルを証明できます。

また、ビッグデータをもとにAIが分析するシステムを開発する際も、この結論を導き出すにはどのようなデータが必要なのか、という課題を解決しなければなりません。誤ったデータをもとにAIが分析をしても、当然のことながら正確な結果を導き出すことはできないのです。

統計学検定を保有していると、AIを用いたシステム開発でどのようなビッグデータが必要なのか、専門的な見地からアドバイスや業務の支援ができるため、さまざまな開発現場において重宝される人材となります。

2.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の多くが取得している、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」の試験内容は、データアナリストとして活躍する上でも役に立ちます。

概要・受験要項について

情報システムの技術者から利用者まで、ITに関わる全ての人が活用できる試験として実施されています。IT製品やソフトウェアに関する知識だけではなく、情報技術の総合的な知識や技能を身につけるのに役立ちます。まずは基礎知識を身につけるために「基本情報技術者試験」を受験し、その後に「応用情報技術者試験」の合格を目指すとよいでしょう。

資格取得に役立つ書籍

『ニュースペックテキスト 基本情報技術者 2022年度 (情報処理技術者試験)』(TAC情報処理講座・根岸 良征、TAC出版)
オールカラーでわかりやすく試験の頻出論点を解説したテキストです。試験の重要ポイントが網羅的に掲載されているので、一冊で要点を効率的に理解することができます。基礎的な部分から説明されているので、初心者の方にも適しているでしょう。

『令和04年【下期】基本情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集 (情報処理技術者試験)』(山本 三雄、技術評論社)
過去問3回分が紙面に収録されているほか、平成23年春~30年春までの問題と解説のダウンロード版もついています。とにかく過去問を解き、問題に慣れておきたいという方に適した問題集です。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

情報処理技術者試験にもさまざまな試験区分が存在しますが、いずれもITの分野に特化した試験であるため、基礎的または応用的なITスキルが身についていることを証明できます。

データアナリストは本来、データ分析や統計の分野を専門とする職種ですが、AIやビッグデータの需要の高まりを受けてIT分野と密接な関わりをもつようになりました。実際の開発現場に入ったときに、プログラマーやシステムエンジニアとスムーズなコミュニケーションをとるためにも、情報処理技術者試験を取得しITの知識を身につけておくと即戦力として活躍できます。

3.オラクルマスター

日本オラクル社が定めるデータベース認定試験で、情報処理系の資格では知名度の高い資格の一つです。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。

概要や受験要項について

オラクルデータベースの基礎管理レベルに匹敵するBronzeは、データベース管理者の登竜門といわれています。データベースの内部構造など、最低限理解しておきたい範囲の資格ともいえるでしょう。SQL試験とDBA試験の2つに分かれており、両方とも合格することで「オラクルマスターBronze」を取得することができます。

資格取得に役立つ書籍

『オラクル認定資格試験対策書 オラクルマスタースタディガイドシリーズ』(エディフィストラーニング、SBクリエイティブ)
オラクルマスターには、レベルや試験の種別ごとに公認の試験対策書が出版されています。問題には丁寧な解説がついているので、繰り返し問題を解き、わからない部分は解説を読み込むことで理解度を深めることができるでしょう。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

オラクルマスターを取得することによって、データベースを扱う技術者に求められる基礎知識から運用管理、SQL、セキュリティなどのスキルを証明できます。ブロンズからゴールドまでのランクが存在しますが、データアナリストであればシルバー以上のランクを保有しているのが理想的といえるでしょう。データベースを管理する責任者やマネージャークラスになると、ゴールドレベルの高い知識が求められることもあります。

4.OSS-DB技術者認定試験

オープンソースデータベースに関する技術、知識を有することを認定するIT技術者認定資格です。データベースシステムの設計から運用ができるレベルのSilver、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レベルのGoldの2つに分かれています。

概要や受験要項について

RDBMSやSQLの知識をはじめ、オープンソースデータベースの基礎知識、データベースの運用管理といったスキルを証明するSilverは、約50問をコンピュータベーストテストで行います。実務経験や資格保有条件がなく、2週間から1ヶ月程度の学習で合格を目指すことが可能です。

資格取得に役立つ書籍

『OSS教科書 OSS-DB Silver Ver2.0対応』(福岡 博・笠原 辰仁・藤井 雅雄、溝川 一彦(監修)、翔泳社)
OSS-DB技術者認定試験のSilver受検者向けの公認テキスト。「解説」「練習問題」「模擬問題」の3段階で学習することができるので、効率的に試験勉強がしたいという方に向いています。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

OSS-DB技術者認定試験を保有していると、オープンソースデータベースに関する知見を証明できます。シルバーは小規模なデータベースシステム、ゴールドであれば大規模なデータベースシステムの構築に関わるスキルが証明できるほか、運用管理およびトラブルシューティングを担うことも可能です。

5.データスペシャリスト試験(DB)

データスペシャリスト試験はIPAが認定している国家試験のひとつです。データベースシステムを運用するエンジニアや管理者、ネットワークやサーバーなどのインフラを担うエンジニアを対象とした試験ではありますが、ビッグデータとの関連性も深いことからデータアナリスト向けの試験としても注目されています。

関連記事:データアナリストとデータサイエンティストの違いは?

概要や受験要項について

試験は午前Ⅰ(50分)、午前Ⅱ(40分)、および午後Ⅰ(90分)、午後Ⅱ(120分)の4部で構成され、午前はいずれも多肢選択式、午後は記述式の問題が出題されます。主にデータベースシステムに関する高度な知識を問う問題が多く、2018年度の合格率は14.4%と極めて難易度の高い試験です。毎年10月の第3日曜日に実施されます。

資格取得に役立つ書籍

『徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和2年度 徹底攻略シリーズ』(株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月)
データスペシャリスト試験対策に有効な教科書と問題集が一緒に掲載されている書籍です。最新の技術動向に合わせてAIやビッグデータなどに関するトピックも網羅しているほか、単語帳アプリや書籍の内容もPDFファイルとして無料でダウンロードできます。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

データスペシャリスト試験に合格することで、データベースシステムの構築や管理をするうえで求められる総合的なスキルを証明できます。たとえばビッグデータの解析にどのようなデータが必要なのかを定義した後で、それを日常業務のフローに落とし込むためには効率的に運用できるデータベースシステムの構築が求められます。

本来であればデータアナリストではなくデータベースエンジニアの業務領域ではあるのですが、データスペシャリスト試験を保有していれば自らシステムを構築でき、業務の幅も広がっていきます。

6.Python3 エンジニア認定データ分析試験

プログラミング言語Pythonに関する知識を証明する資格です。Pythonはデータ分析やAIの開発で使われるプログラミング言語であるため、データサイエンティストとしては身につけておきたい技術の一つです。

概要・受験要項について

試験は全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで実施されます。試験の所要時間は60分であり、全40問の選択式問題です。

資格取得に役立つ書籍

『Python エンジニア育成推進協会監修 Python3 スキルアップ教科書』(辻真吾、小林秀幸、鈴木庸氏、細川康博)
Pythonエンジニアとしてスキルアップを目指したい人に向けて、Python3が本格的に学べるテキストです。データサイエンティストとして必須の知識が一冊にまとめられている上、本試験を運営している団体が監修しているため、効率よく学ぶことができます。

この資格が証明できるデータアナリストのスキル

本試験に合格することで、Pythonを使って専門的な仕事ができる人材としてアピールが可能です。データ分析や機械学習に特化したライブラリ、関数を使用することができるため、AI開発エンジニアよりも分析官として、よりデータアナリストの仕事に特化したスキルを保有していることが証明できます。

7.G検定・E資格

G検定・E資格はどちらもAIに関する試験です。G検定はジェネラリスト向けの試験であり、AIや機械学習の基本的な知識が問われます。一方、E資格はAIを実装するエンジニア向けの試験であり、高度な数学や統計学の知識が出題されます。

概要・受験要項について

G検定は受験資格不要で誰でも受験できます。E資格には「JDLA認定プログラム」(※2)を試験日の過去2年以内に終了していることが求められます。JDLA認定プログラムとは、ディープラーニングやE資格に関する通信教育のようなものであり、さまざまな団体により実施されています。

資格取得に役立つ書籍

『徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集』(小縣信也、斉藤翔汰)
業界の第一人者が監修した、丁寧で分かりやすい解説が特徴のテキストです。出題傾向を徹底的に分析して模擬問題を収録しているため、効率よく勉強が進められます。

『深層学習教科書ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)公式テキスト』(猪狩宇司、今井翔太、江間有沙、岡田陽介、工藤郁子)
試験運営団体が監修したテキストです。基本的なことから重要なことまで、分かりやすく解説されています。章末に付属している問題を解きつつ理解が深められるのもポイントです。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

G検定を受けておくことで、ビジネスパーソンとして高いデジタルリテラシーを保有していることがアピールできます。AIをビジネスに活用することができたり、デジタルの力を用いて変革を起こす企画を考えたりする力になるのが特徴です。E資格は、エンジニアとしてディープラーニングが実装できることを示し、内部で行われる数学的な計算の理解も十分にあると証明することができます。

8.アクチュアリー資格試験

「保険数理士」や「保険数理人」とも呼ばれる「アクチュアリー」になるための資格試験です。なかでも、1次試験の「数学」では、確率・統計・モデリングといったデータサイエンティストの業務に必須の専門知識を磨くことができます。

概要・受験要項について

第一試験は、「学校教育法による大学を卒業した者または試験委員会が大学を卒業と同等の資格試験受験に必要な基礎的学力を有すると判断した者」なら誰でも受験することができます。

第二試験は、第一試験の全科目に合格した日本アクチュアリー協会の準会員しか受けることができません。ほとんどの科目において合格率が10%代とかなり低い傾向にあり、問題の難しさがうかがえます。専門的な勉強を続けてきた大学生が受験しても難しいため、合格にはかなりの勉強量が必要だといえるでしょう。

資格取得に役立つ書籍

『アクチュアリー試験 合格へのストラテジー 生保数理』(MAH、西林信幸、寺内辰也、山内恒人(監修))
アクチュアリー試験の勉強に苦戦している若手社員を募り、受験研究会を立ち上げた著者のテキスト。難しい試験の概要や学習方法、解法のポイントなど、独学では習得しづらいポイントも網羅されています。

この資格で証明できるデータアナリストのスキル

アクチュアリーになると、確率論や統計学など数学的な手法を駆使し、将来の不確実性を評価することができる専門家として名乗ることができます。さまざまな統計データを収集し、それらを使って業務にあたることができるため、データアナリストの仕事内容にも役立ちます。

重宝されるデータアナリストになるには

データサイエンティストはITや数学、統計学などの専門的なスキルが要求される高度な仕事です。これらの専門知識を学習することに抵抗を感じない人は、自ら進んで専門知識を身につけられるでしょう。

しかし重宝されるデータサイエンティストになるためには、専門知識を身につけているだけでは不十分です。なぜなら、今後の技術の発展に伴い、専門知識が要求される仕事の多くはAIが代替すると言われているからです。

それではデータサイエンティストはこれからどうすれば良いのでしょうか。

答えの一つは、専門知識に加えて、様々な業界知識を持ち、ビジネス課題を解決できる能力を身につけることです。現状では、これらの能力を発揮して、自社やクライアントのビジネス上の問題点を把握して解決するための行動が起こせるデータサイエンティストは限られています。

AIやビッグデータの進化にともない、データサイエンティストは注目される仕事となりました。しかしだからと言って全てのデータサイエンティストが将来も生き残れるとは言えません。データサイエンティストとして単純なエンジニアになるのではなく、ビジネスを理解し課題を解決できる人材になることで、データサイエンティストとして重宝される人材となれるはずです。

ITの進化に伴って随時スキルセットの更新を図る

ITの進化に伴いスキルセットを更新し続けることは、データサイエンティストとして仕事を続けるうえで避けることはできません。それでは更新しなければスキルセットとはどのようなものでしょうか。これから詳しく解説します。

データアナリストに必要なスキルセット

一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「2021年度版スキルチェック&タスクリスト公開」(※3)によると、データサイエンティストのスキルセットには「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つがあると説明されています。具体的には以下の通りです。

・ビジネススキル
ビジネス課題とその背景を理解し、整理しながら解決に導く力

・データサイエンススキル
情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力

・データエンジニアリングスキル
データを意味のある形に整え、システムに実装し、その運用までをこなす力

これらのスキルは時代の流れや技術の進化により変化していきます。現在、身につけている技術が将来も活かせるとは限りません。特にITの進化は顕著であるため、それにともなってデータサイエンティストは、随時スキルセットの更新を図り続けることが求められます。

※3 データサイエンティスト協会「2021年度スキル定義委員会活動報告&2021年度版スキルチェック&タスクリスト公開」(2022年10月19日アクセス)

データサイエンス関連の講座で学ぶ

資格以外でデータサイエンスを学ぶ方法として、オンラインで公開されている講座を活用する方法があります。

データサイエンス関連講座(Udemy)

Udemyはオンラインで動画を使って学習できるWebサイトです。データサイエンスに関する体系的な知識が書籍1冊分程度のコストで学習できます。データサイエンスだけでなく、PythonやR、統計学など関連する分野の講座も多数開講されています。

データサイエンティスト養成講座(データサイエンティスト協会)

データサイエンティスト協会が提供しているデータサイエンティスト養成講座は全8回のカリキュラムでデータサイエンスを学べる講座です。データサイエンティストのスキルセットの1つであるデータサイエンス力を見習いレベルから独り立ちレベルまで引き上げることを目標としています。主にPythonを使った本格的なモデル作成を学びます。

データサイエンス分野のオンライン講座(gacco)

データサイエンス分野のオンライン講座はmoocプラットフォームの1つであるgaccoが公開している講座です。受講登録は無料で、第1週から第5週までの講座が用意されています。1週あたりの受講想定時間は3時間となっており、分析や予測の概念、手法、活用場面などを学習できます。

データアナリストとデータサイエンティストとの違い

データアナリストとデータサイエンティストを比較すると、データサイエンティストの方が業務の幅が広いです。データサイエンティストはデータ収集、分析、企業への提案すべての業務を担当する場合が多いです。

一方で、データアナリストはデータの収集や分析のみ行う場合や、企業への提案をベースとして提案に必要なデータ収集、分析のみを行う場合などがあります。提案中心のデータアナリストをコンサル型、データ分析中心のデータアナリストをエンジニア型と呼ぶ場合もあります。

データサイエンティストの方が業務の網羅率が高く、データアナリストの上位職と言えます。

データアナリストの平均年収

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も異なります。レバテックキャリアが公開しているデータアナリスト求人を見てみても、年収の幅は300~900万円と幅が広い傾向にあります(2022年10月現在)。

近年、データアナリストの仕事はIT業界において重要なポジションと位置付けられているものの、業務を担当できる人材が少ないため人材需要は高い傾向にあります。ハイレベルなデータマイニングスキルを身につけることで、高年収を得ることも可能でしょう。

また、人材価値を向上させるためにもPythonやRといった機械学習と関連性の深いプログラミングスキルを身につけることが重要であり、他のデータアナリストとの差別化にもつながります。

データアナリストの求人例

次に、実際にレバテックキャリアで公開されているデータアナリストの求人例を見てみましょう。今回はコンサルティングに特化した求人と、データサイエンティストのようなエンジニアとして募集されている求人それぞれの例をピックアップしてみました。

コンサル型

【想定年収】
500~800万円
【業務内容】
・ビッグデータの分析、および各部署と連携しながら問題の提起と解決
【求められるスキル・経験】
・SQLまたはPythonの開発経験1年以上
・統計学スキル

エンジニア型

【想定年収】
600~900万円
【業務内容】
・データ分析基盤の設計・構築および運用
・データ処理アプリケーションの開発
・データ分析業務の効率化、自動化
【求められるスキル・経験】
・SQLServer、MySQLでの設計経験
・自ら課題を発見できる方
・ロジカルに問題解決できる方

データアナリストの将来性

これからデータサイエンティストを目指す人にとって、データサイエンティストが将来性のある職業なのかどうかは気になるところです。データサイエンティストが注目される理由と、需要状況について具体的に解説します。

データアナリストの需要状況

みずほ情報総研株式会社が2019年3月に公表した「IT 人材需給に関する調査 調査報告書」(※6)によるとAIやビッグデータ、IoTなどの新しいビジネスの担い手となるIT人材を「先端IT人材」と捉えており、今後のIT需要の伸び率に応じた、先端IT人材の人材数と人材不足数を試算しています。

これによると、企業やIT人材本人がIT需要の構造の変化に応じてスキル転換する「IT需要連動型」を想定し、将来の生産性上昇率として過去の平均的な生産性上昇率である0.7%を採用した場合、2030年では先端IT人材数が350,742人に対して、先端IT人材不足数が383,903人と推定されています。2020年時の試算では、先端IT人材数が122,473人、先端IT人材不足数が62,295人とされており、今後の10年で、先端IT人材数も先端IT人材不足数も大幅に増加すると予想されています。

先ほど紹介したように、国内でのデータサイエンティストの育成環境は整ってきているものの、2020年時点で、データサイエンティストを含めた先端IT人材は不足しており、さらに今後10年でさらに人材の不足数が増加することが懸念されています。

※6 みずほ情報総研株式会社「IT人材需給に関する調査 調査報告書」(2022年10月19日アクセス)

関連記事:データサイエンティストの将来性について - 10年後はどうなる?

なぜ今、データアナリストが注目されるのか?

データサイエンティストはデータの分析と活用のスペシャリストです。現代はインターネット、センシング技術、デジタルデバイス、通信機器などが発達した高度情報化社会であり、企業はさまざまなデータを蓄積・分析することでサービス開発や改善、経営戦略につなげています。

このようなデータの活用には専門的な知識とスキルが必要です。高い技術力を持つデータサイエンティストは、IT業界だけでなく様々な企業や業種に求められています。

日本ではこのようなデータサイエンティストの需要増加に応じて、データサイエンティストの育成を目的とした大学学部の新設が進んでいます。例えば滋賀大学では2017年に日本国内で初めてのデータサイエンス学部を設置しました。翌年には横浜市立大学がデータサイエンス学部を設置しており、2022年10月現在では、約50校の大学でデータサイエンスを学べる学部が設定されています。

アメリカの大手求人情報検索サイト「Glassdoor」による「50 Best Jobs in America for 2022」では、データサイエンティストが第3位にランクインしています。基本給も約12万ドルであり全職種の中で高い給与水準となっていることがわかります。

このようにデータサイエンティストは日本だけでなくIT先進国のアメリカでも注目されている職種です。それでは実際のデータサイエンティストの需要状況がどうなっているのか、次で紹介します。

データアナリストに関するQ&Aはこちら

データアナリストに関するよくある質問とその回答をご紹介します。

Q1.データアナリストとは、どのような職種?

データアナリストは、データの収集、分析を行う職種です。分析した結果をもとに、企業に提案を行う場合もあります。ビッグデータ活用への注目度が高まると同時に、データアナリストへの注目度も高まっています。

Q2.データアナリストに役立つ資格は?

統計検定や情報処理技術者試験などが挙げられます。また、オラクル社のデータベース認定試験であるオラクルマスターや、OSS-DB技術者認定試験なども役立ちます。

Q3.データアナリストの平均年収は?

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も異なります。レバテックキャリアが公開しているデータアナリスト求人を見てみても、年収レンジは300~700万円と幅が広い傾向にあります(2022年10月現在)

Q4.データアナリストが高年収を得るためにはどうすれば良い?

データアナリストの仕事はIT業界において重要なポジションと位置付けられているものの、業務を担当できる人材が少ないため人材需要は高い傾向にあります。ハイレベルなデータマイニングスキルを身につけることで、高年収を得ることも可能でしょう。

まとめ

統計検定をはじめとしてデータアナリストに求められる資格はさまざまなものがあります。特に近年ではAIやビッグデータの普及にともないIT分野との関連性が高まっていることから、データベースをはじめとしてIT関連のスキルを証明する資格も重視されるようになっています。

この資格を保有していなければデータアナリストになれない、といった必須の資格はありませんが、客観的にスキルや知識を証明できることで転職活動やキャリアアップにおいて有利に働くことは間違いないでしょう。今回紹介した資格を参考にしながら、自分自身の強みをさらに磨いていってみてはいかがでしょうか。

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