【2026年最新】データアナリスト必須スキル5選とUdemy最短学習順序

藍人（あいと）

こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はデータアナリストになるための学習ロードマップについて解説していきます。

本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。

データアナリストとは？将来性ある？

データアナリストとは？

データアナリストは、数字や記録（データ）を見て「何が起きているか」「次に何をすべきか」を分かりやすく示す仕事です。
会社の売上や広告の結果、アプリの使われ方などを整理して、判断材料を作ります。

たとえば、NetflixやYouTubeで「おすすめ」が出てくるのは、視聴データを分析して好みを予想しているからです。
また、楽天やAmazonで欲しい商品が見つけやすいのも、購入や検索のデータを活かしているからなんですね。
データが増え続ける今、活躍の場は広がりやすく将来性も高い職種です。

データアナリストの仕事内容

• 売上や利用状況の集計・見える化
  （例：コンビニで「どの商品が何時に売れるか」をまとめ、発注に活かす）
• 課題の発見と原因の調査
  （例：ECサイトでカゴ落ちが増えた理由を、画面の導線や送料表示から探る）
• 施策の効果チェック
  （例：広告やキャンペーンを変えた後、クリック数や購入率が上がったか確認する）
• 報告資料の作成と提案
  （例：上司や営業に「次はこの客層に力を入れると良い」と説明する）

データアナリストの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、やはり給料面は気になるのではないでしょうか。
データアナリストは、求人統計ベースで平均年収約740万円とされ、日本の平均給与（約450万円）を大きく上回る水準です[1]。
データで意思決定を前に進める役割だけに評価されやすく、収入面でも「目指したくなる」職種と言えます。

藍人（あいと）

2025〜2026年のトレンドとして、データ分析は「作業」から「意思決定と利益に接続する機能」へと期待値が上がっています。
生成AIの普及で、集計・簡易な可視化・SQLのたたき台作成は効率化しやすくなりましたが、KPI設計、データの定義統一、因果と相関の峻別、施策への落とし込みは引き続き人の価値が残りやすい領域です。
そのため今後は、分析力に加えて“事業課題を言語化し、関係者を動かす力（説明・合意形成）”まで備えたデータアナリストほど、市場価値が上がりやすいでしょう。

どうやったらデータアナリストになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する

まずは、データアナリストになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。

「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。

就職・転職活動を行う

データアナリストとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。

• 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
• 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

藍人（あいと）

初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。

転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。

フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

無料診断・面談でわかる3つのこと

• 年収査定： 最新データに基づいた、あなたの現在の適正年収
• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
• 非公開求人： 一般には出回らない優良案件

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データアナリストになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはデータアナリストという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。

実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。

まず、データアナリストに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。

効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？

結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。

書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。

独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ データアナリストになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）

学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)

データアナリストの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: データ分析の全体像と基礎用語（データの種類、指標、仮説、相関と因果など）を学び、簡単な分析の流れを理解する

まずは「データ分析って結局なにをする仕事？」を言葉で説明できるようになりましょう。

データの種類（売上、アクセス、アンケートなど）や指標、仮説、相関と因果の違いを押さえると、数字を見て迷子になりにくくなります。

たとえばAmazonの売上が伸びた理由を考えるときも、思いつきではなく「確かめる順番」で整理できるようになり、周りと差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• データの種類（定量・定性、時系列、カテゴリ）
• 指標（KPI）と目的のつながり
• 仮説の立て方（何を確かめたいか）
• 相関と因果の違い（勘違いしやすいポイント）
• 分析の基本プロセス（課題→データ→分析→示唆）

データ分析の全体像と基礎用語を学べる動画教材

「データ分析って結局、何から手を付ければいいの？」を最短で解決するのが本コース。データアナリストを目指すなら、**用語暗記より先に“分析の型（現状→要因→打ち手）”**を掴むのが近道です。

平均・相関・標準偏差などを、会議で説明できる言葉に落とし込みつつ、ワークで「何をどう見れば意思決定が動くか」を体に入れられます。たとえばAmazonの売上や、サブスク（Netflix等）の解約増を想定し、主観ではなく数字で提案する土台に。

講師は受講生17万人超・レビュー4.5万件（評価4.1）。現役経営者の視点で、**“報告で終わらない分析”**に寄せてくれるのが差別化ポイント。2026年は生成AIで集計は速くなる分、仮説の立て方と因果の考え方が武器になります。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。前提知識なしでOKで、「データ分析の全体像と基礎用語」を押さえる入門として最適です。

「データ分析って結局、何から始めればいい？」そんな迷いを**“仕事で使える手順”に変える**初級編です。データの種類・指標・仮説、**相関と因果（たまたま？本当に効いた？）**など、会議で説明できる基礎用語が身につきます。

後半は講師が実際に受けた相談を元に、売上アップ／収益改善／顧客分析を“数字で考える”演習。たとえばアパレルやパン屋のケースで、Excelで集計→気づき→打ち手まで一連を体験でき、明日からの報告資料や施策提案に直結します。

講師は受講生5.5万人・レビュー1.7万件（評価4.1）。さらにAIとデータ分析、XLOOKUP追加などアップデート済みで、2026年の「生成AI×分析の下準備」にもつながります。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。統計学なしでも進められる入門設計で、「現場での使い方」を最短で掴みたい人向けです。

「データ分析の全体像をつかみたい」「相関と因果の違いで会議が止まる…」そんなデータアナリスト志望に刺さる講座です。
アニメーションで統計の基礎用語（指標・仮説・データの種類）を“仕事の言葉”で翻訳してくれるので、まず迷子になりません。

特徴は、概要→多変量解析→Python実装までの流れ。たとえばAmazonの購買データや、Netflixの視聴傾向を想像しながら「何を見て、どう判断するか」を整理でき、レポート作成や施策提案の説得力が上がります。
講師は受講生9.4万人・レビュー1.8万件（評価4.2）と実績も十分。2026年なら、学んだ流れを生成AIに「集計→要約→示唆出し」まで補助させると最短です。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。概念はやさしく入れますが、後半にPython実装があるため「手を動かして理解」する意欲がある人向けです。

STEP2: Excel/Googleスプレッドシートの基本操作（関数、ピボットテーブル、集計・整形）を習得し、小規模データを自力で扱えるようにする

全体像がつかめたら、次は手を動かして「小さなデータを自力でさばく力」をつけます。

ExcelやGoogleスプレッドシートは、多くの会社で今すぐ使える武器です。関数やピボットで集計できると、会議前に数字を整えるスピードが一気に上がります。

たとえば店舗別売上や問い合わせ件数をサッとまとめられるようになり、分析の土台作りで頼られる存在になります。

このステップで学ぶスキルや知識

• 基本関数（SUM、IF、COUNTIF、XLOOKUPなど）
• データの整形（空白、重複、表記ゆれの処理）
• ピボットテーブルでの集計と切り口変更
• 並び替え・フィルタ・条件付き書式の活用
• グラフの基本（見やすい棒・折れ線の使い分け）

Excel/Googleスプレッドシートでの集計・整形を学べる動画教材

「Excel/スプレッドシートで小規模データを自力で扱えるデータアナリスト」になりたいなら、この講座は**“集計ミスを減らす型”から身につきます。
SUMIFSやSUBTOTALなどの基本〜応用に加え、データ整形（ゆらぎ・入力規則）→ピボット→施策判断まで一直線。たとえばECの売上を「チャネル×商品×週」で切って、会議でどこを優先改善するか**を根拠付きで話せる状態に。

講師は受講生41万人・レビュー16万件、評価4.3。投資銀行〜事業責任者の実務視点で、**“現場で使える集計のチェック法”**が強いのが差別化です。
2026年は、下準備（整形・定義）を作れる人ほど生成AIの分析も速くなります。

藍人（あいと）難易度は【普通】。関数やピボットは初学者でも追えますが、ファネル/コホートなど“分析の考え方”まで扱うため、手を動かす前提の実務寄りです。

「Excel/スプレッドシートで小規模データを自力で回したい」データアナリスト志望なら、この講座は刺さります。
関数でゴリゴリ集計していた作業を、**ピボットテーブルで“数分で集計→切り口変更→ランキング化”**まで持っていけるのが最大の価値です。

特徴は、Section1の**「5分でTop10/ワースト10をダッシュボード化」**から入って、Section2までで“明日から実務投入”に必要な最短だけを先に渡してくれる設計。会議前の売上集計、営業別の成績表、EC（Amazon/楽天）みたいな商品別分析でも効きます。

講師は評価4.3、受講生15.8万人・レビュー6.6万件と信頼の根拠も十分。2026年なら、ピボットで形を作ってから生成AIに「示唆の言語化」を手伝わせるとさらに速いです。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。PC操作ができればOKで、まず“集計の型”を最短で身につけたい人向けです。

「データアナリストを目指すけど、まずは小規模データを自力で集計・整形できる武器が欲しい」ならこの講座。Googleスプレッドシートを、セル入力→関数→グラフ→VLOOKUP→フィルター→ピボットテーブルまで一気に固められます。

現場では、SalesforceやEC（例：Shopify）のCSVを受け取り、会議用に「数字が読める形」に直す作業が頻出。ここを最短で越えると、報告が速い人＝信頼される人になれます。受講者2.1万人・レビュー3563件（評価4.2）の実績も安心材料。2026年は生成AIに「関数の式案」を出させ、最後の整形判断をあなたが担うのが強いです。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。PC基本操作ができればOKで、関数・ピボットまで“仕事で使える入口”を作れる入門向けです。

STEP3: SQLの基礎（SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY、集計関数）を学び、データベースから必要なデータを抽出・集計できるようにする

スプレッドシートで扱えるようになったら、次は「もっと大きいデータ」を取りに行きましょう。

多くの企業データはデータベースに入っているため、SQLが使えると必要な情報を自分で取り出せます。待ち時間が減り、仕事が速くなります。

たとえばNetflixのようなサービスの視聴ログを想像すると、条件で絞って集計する力がそのまま価値になります。分析の自由度で周りに差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• SELECTとWHERE（必要な列だけ・条件で絞る）
• JOIN（複数の表をつなげて全体像を作る）
• GROUP BY（カテゴリ別にまとめる）
• 集計関数（COUNT、SUM、AVG、MAX/MIN）
• 並び替え・件数制限（ORDER BY、LIMIT）

SQLでの抽出・集計の基礎を学べる動画教材

「SQLの基礎を固めて、DBから必要データを自力で抜き出したい」データアナリスト志望に刺さる1本です。
分析は結局、“使える形のデータを作れる人”が強い。会議前に「売上×地域×月」の集計をサッと出せるだけで、意思決定のスピードが変わります。

本講座はBigQueryを使い、SELECT/WHERE/JOIN/GROUP BY〜集計までを実データでハンズオン。NetflixやAmazonのような大量データを扱う現場でも通る「まずSQLで絞ってからPythonへ」の流れを、最短で体に入れられます。
さらに読みやすく保守しやすいクエリを重視しているので、引き継ぎが多い会社ほど効きます。

講師は評価4.3、レビュー約1.2万・受講生6.2万人の現役データサイエンティストで信頼の根拠も十分。生成AI（ChatGPT等）でクエリ案を出しつつ、自分で正誤判定できるSQL基礎が身につきます。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。前提条件なしでゼロから始められ、実務で使えるSQLまで一直線です。

「SQLの基礎を固めて、必要なデータを自分で抜き出したい」データアナリスト志望に最短ルートの一本です。
SELECT/WHERE/JOIN/GROUP BYと集計関数を、データベースの仕組みから順に学べるので、会議前に「売上が落ちた店舗は？」「原因は客単価？来店数？」を自力で集計→根拠ある報告が可能に。

世界18万人受講の定番コース翻訳版で、講師365 Careersは受講生372万人・レビュー114万と信頼の根拠も十分。最後はTableauで可視化まで触れるため、Excel集計止まりから一歩抜け出せます。2026年は生成AIでSQL下書きを作り、正しいクエリを検証できる人が強いです。

藍人（あいと）難易度は【易しい】。データベースが何かから始まる入門構成で、予備知識ゼロでも手を動かせば理解できます。

データアナリストを目指すなら、「欲しい数字を自分で取りに行ける」SQLは必須です。
この講座はOracleを使い、SELECT／WHERE／JOIN／GROUP BY／集計関数の土台を、DML（検索・追加・更新・削除）まで一気に固められます。

たとえば「店舗別売上をまとめて、会議の資料に入れる」「EC（Amazonのような）で購入データを集計して施策を考える」——そんな“現場のデータ抽出”が最短で再現できます。Oracle 21c XEで学ぶので、企業で多いDB環境に寄せた実戦感も強み。
講師評価4.4、レビュー3,337、受講生20,199人は信頼の根拠です。2026年は生成AIにSQLを下書きさせ、正しい抽出条件を自分で検証できる人が強いですよ。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。タイトル通りゼロから始められ、PC操作ができればSQLの基本を順序立てて習得できます。

STEP4: 統計の基礎（分布、平均・分散、標準偏差、検定の考え方、回帰の入門）を学び、結果を正しく解釈できるようにする

データを集められるようになったら、「その結果をどう解釈するか」が次の勝負どころです。

統計の基礎を学ぶと、平均との差やばらつきを正しく理解でき、たまたまの変化に振り回されにくくなります。

たとえば広告の成果が上がったように見えても、偶然かもしれません。検定や回帰の考え方があると、説明が説得力を持ち、意思決定の場で信頼されます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 分布のイメージ（ヒストグラム、偏り）
• 平均・分散・標準偏差（ばらつきの理解）
• 外れ値とデータのクセ（見落としやすい罠）
• 検定の考え方（差があると言っていいか）
• 回帰の入門（何が影響していそうかを見る）

統計の基礎と結果の読み解きを学べる動画教材

データアナリストを目指すなら、「平均・分散は分かるけど、検定の結果をどう解釈していいか不安」で止まりがち。そんな人に刺さるのが本コースです。
分布→区間推定→仮説検定までを、数式を最小限にして図解でつなげるので、「ニュースの調査結果」や「A/Bテストの勝ち負け」を言葉で説明できる力が付きます（会議で“それ偶然では？”に即答できる）。

講師は数学指導20年以上、評価4.6／レビュー2024／受講生1.2万人超。つまずきポイントを先回りして潰す設計なので、統計本を何冊も回り道するより最短ルートです。
※Excel/R演習や回帰の実装は扱わないため、学んだ後は生成AI＋表計算で手を動かすと現場に直結します。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。四則演算レベルから入れますが、区間推定・仮説検定まで踏み込むため、初心者は「動画→練習問題」をセットで進めるのが前提です。

「平均・分散って結局、仕事でどう使うの？」とモヤっとしているデータアナリスト志望に刺さるのが本講座。分布・標準偏差・検定の考え方・回帰入門までを**ゼロから“解釈できる力”**に落とし込みます。たとえばEC（Amazon）やサブスク（Netflix）のABテストで「差が出た＝成功」と早合点しない判断軸が手に入るイメージです。

強みは理論→Python適用を往復できる構成。会議のKPI報告で「なぜそう言えるのか」を数字で説明でき、分析の説得力が上がります。講師は米国現役DSで評価4.8／レビュー1万件超と信頼性も十分。Docker＋JupyterLabで環境を揃えられ、2026年は生成AIにコード補助を任せつつ“解釈”に集中できます。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。統計は数学不要で入門ですが、Python実装はNumpy/Pandasなど基礎が前提。理論だけ先に進めると最短です。

データアナリストで差がつくのは、数字を出す速さより**「その結果を正しく解釈できる力」**です。たとえば会議で「平均が上がりました」に対し、ばらつき（分散・標準偏差）や分布まで説明できると、施策の説得力が一段上がります。

本講座は統計検定3級相当を、数式を“なぜ出てくるのか”から逃げずに解説。検定の考え方や回帰入門まで、Excel集計の次に必要な「判断の土台」を作れます。
一方でR/Python演習はなしなので、実務の自動化（生成AI＋Python等）は別講座で補完すると最短です。

講師情報の客観データ（評価・レビュー数）が提示されていない点は、購入前にUdemy上で確認しましょう。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。前提は中学数学レベルですが、数式をしっかり扱うため「雰囲気で理解」より一段深く学びたい人向けです。

STEP5: 可視化とレポーティング（Tableau/Power BIなど、グラフ設計、ダッシュボード、伝わる分析ストーリー）を学び、意思決定につながるアウトプットを作れるようにする

最後は「分析して終わり」から脱却して、相手が動ける形にまとめる力を身につけます。

TableauやPower BIで見える化し、伝わる順番でストーリーを作れると、分析が意思決定につながります。

たとえば日々の売上やユーザー数をダッシュボードで見せられれば、上司や営業がすぐ打ち手を考えられます。アウトプットの質で評価が大きく変わるステップです。

このステップで学ぶスキルや知識

• グラフ設計（棒・折れ線・散布図の使い分け）
• ダッシュボードの基本（見る順番・一貫性）
• Tableau/Power BIの基本操作（フィルタ、集計、共有）
• 分析ストーリー（結論→根拠→次のアクション）
• レポートの型（1枚サマリ、定例報告、注釈の書き方）

可視化とレポーティング（意思決定につなげる）を学べる動画教材

「Tableau/Power BIで見た目は作れたのに、会議で刺さらない…」そんなデータアナリストの悩みを、**“評価される可視化のプロセス”から解決する講座です。
やみくもにグラフを量産せず、目的（意思決定）→データ準備→見せ方→報告→定常運用まで一直線。たとえばAmazonやコンビニの売上推移でも、「何を変えるべきか」**が伝わるダッシュボード設計に寄せられます。

強みは生成AI×Excel×Tableauで、作図や説明文たたき台を効率化し、2026年の現場で求められる「速く回す」型を作れる点。
講師はコンサル歴10年以上、受講生2.1万人・レビュー5,081件・評価4.1と実務目線の信頼材料も十分です。

藍人（あいと）

難易度は【易しい】。初心者向けに「失敗しない手順」から学べるので、可視化で評価される最短ルートです。

「Tableauは触れるけど、意思決定につながるダッシュボードが作れない…」を最短で抜け出す実践講座です。
本コースは“機能の暗記”ではなく、ビジネス課題→分析→見せ方→説明の流れを事例で追体験。会議の週次レポートや営業KPI、店舗別の売上推移など、AmazonやUberのように「数字で運用する」現場の型が身につきます。

ハンズオンでビューを一緒に作るので、そのまま自社データに置き換えて使えるのが強み。JOIN/UNION、LOD、予測、ダッシュボードまで扱い、Tableau Server/Cloud（Explorer以上）にも対応。
講師はTableau JEDIで、評価4.4・レビュー476・受講生2771人という信頼材料も十分。2026年は生成AIで要約はできても、伝わるグラフ設計は人の武器です。

藍人（あいと）

難易度は【難しい】。中級向けで、関数・LODや結合など“躓きやすい実務論点”まで踏み込むため、Tableauの基本操作経験がある人ほど最短ルートになります。

「会議で“この数字、結局どう判断する？”」と詰まる人ほど刺さる講座です。Tableauのインストール→データ接続→グラフ設計→ダッシュボード化までを一気通貫で学べるので、分析結果を意思決定につながる資料に変えられます。

さらに地図・ランキング・パラメーター・アクションなど、現場で「見せ方」を差別化する機能も網羅。売上をExcelで眺めるだけから、たとえば**Amazonのような“見て分かる画面”**に近いアウトプットへ。2026年なら、作ったダッシュボードの要点を生成AIで要約し、報告文まで高速化できます。
※講師実績やレビュー等の客観データが不明な点は要確認。

藍人（あいと）

難易度は【普通】。触るのが初めてでも進められますが、LOD関数など“使いこなし要素”も出るため、手を動かして定着させる前提のコースです。

まとめ：データアナリストへの第一歩を踏み出そう

本記事では、データアナリストになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、データアナリストとしてのスキルを身につけていくことができます。

ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

藍人（あいと）

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。