Let's dive in and check them out one by one.

さっそく、ひとつひとつチェックしていこう。

Being a data analyst is all about analyzing data to help make better business decisions.

データアナリストとは、より良いビジネス上の意思決定を行うためにデータを分析することである。

You'll need to get good at various skills from math and programming to data handling and visualization.

数学やプログラミングからデータの扱い方や視覚化まで、さまざまなスキルを身につける必要がある。

Let's jump in.

さあ、飛び込もう。

First up, you need a solid foundation in mathematics and statistics.

まず第一に、数学と統計学のしっかりした基礎が必要だ。

This is crucial because data analysis relies heavily on these principles.

データ分析はこれらの原則に大きく依存しているため、これは極めて重要である。

Focus on understanding basic concepts like mean, median, standard deviation, probability, and hypothesis testing.

平均値、中央値、標準偏差、確率、仮説検定などの基本概念の理解に重点を置く。

Spend about a month or two getting comfortable with these topics.

これらのトピックに慣れるのに1、2ヶ月はかかる。

Next, you need to get really good at Excel.

次に、エクセルを使いこなす必要がある。

Excel is a powerful tool for data analysis and many companies still rely on it.

エクセルはデータ分析のための強力なツールであり、今でも多くの企業がエクセルに依存している。

Learn how to use functions, pivot tables and charts.

関数、ピボットテーブル、チャートの使い方を学ぶ。

Spend about two to three weeks mastering Excel as it's a fundamental skill for any data analyst.

エクセルはデータアナリストにとって基本的なスキルなので、2～3週間かけてマスターしよう。

After Excel, you should get comfortable with SQL.

エクセルの次はSQLを使いこなすこと。

SQL stands for structured query language.

SQLは構造化問い合わせ言語の略。

It's a simple language we use for managing and querying databases.

データベースの管理とクエリに使うシンプルな言語だ。

Learn how to write queries to access, organize, and analyze data.

データにアクセスし、整理し、分析するためのクエリの書き方を学びます。

SQL is pretty simple and you can get a decent grasp of it in about a month or two.

SQLはとてもシンプルで、1～2カ月もあればきちんと理解できるようになる。

Next, you need to get the hang of Python.

次に、Pythonのコツをつかむ必要がある。

It's a versatile language that's widely used in data analysis.

データ分析に広く使われている汎用性の高い言語だ。

Focus on learning the basics of Python, including libraries like Pandas and NumPy.

PandasやNumPyなどのライブラリを含む、Pythonの基礎学習に重点を置く。

You will also hear about R, that's another language used in data analysis.

データ分析に使われるもう一つの言語であるRについても聞くだろう。

However, if you're starting out, it's best to stick with Python first and think about learning R later.

しかし、これから始めるのであれば、まずPythonに固執し、Rの学習は後で考えるのがベストだ。

Spend about a month or two getting the hang of Python.

1、2ヶ月かけてPythonのコツをつかむ。

You should also learn Git, that's a version control system we use to track changes to our code and collaborate with others.

Gitも学ぶべきだ。Gitはバージョン管理システムで、コードの変更を追跡し、他の人と共同作業するために使うものだ。

Git has a ton of features, but you don't need to learn all of them.

Gitにはたくさんの機能がありますが、そのすべてを学ぶ必要はありません。

Think of it like the 80/20 rule, 80% of the time you use 20% of Git's features.

80/20の法則のように考えてください。Gitの20%の機能を80%の時間で使うのです。

So one to two weeks of practice is enough to get up and running.

だから、1～2週間の練習で十分間に合う。

By the way, to help you on this journey, I've created a free supplementary PDF that breaks down the specific concepts you need to learn for each skill.

ちなみに、この旅の助けになるよう、各スキルについて学ぶべき具体的なコンセプトをまとめた無料の補足PDFを作成した。

You can find the link in the description.

説明文にリンクがあります。

Also, I have a bunch of tutorials on this channel and complete courses on my website if you're looking for structured learning.

また、体系的な学習をお望みなら、このチャンネルにたくさんのチュートリアルがあるし、私のウェブサイトには完全なコースもある。

Again, links are in the description.

繰り返すが、リンクは説明の中にある。

Next, focus on data collection and preparation.

次に、データ収集と準備に集中する。

This means gathering data from various sources and cleaning it up.

これは、さまざまなソースからデータを集め、それをクリーンアップすることを意味する。

So it's ready for analysis.

だから分析の準備はできている。

Learn how to use Python libraries like Pandas to manipulate and clean data.

PandasのようなPythonライブラリを使用してデータを操作し、クリーンアップする方法を学びます。

Spend about a month or two on this.

これに1、2ヶ月は費やす。

Once your data is clean, you need to visualize it to spot patterns and communicate results.

データがきれいになったら、それを視覚化してパターンを見つけ、結果を伝える必要がある。

Learn how to use Python libraries like Matplotlib and Seaborn.

MatplotlibやSeabornなどのPythonライブラリの使い方を学ぶ。

Also, check out business intelligence tools like Tableau or Power BI.

また、TableauやPower BIのようなビジネス・インテリジェンス・ツールも要チェックだ。

They are widely used for creating interactive and shareable dashboards.

インタラクティブで共有可能なダッシュボードを作成するために広く使用されている。

Power BI is especially cool because it's getting more popular and since it's a Microsoft product, it works great with other Microsoft tools you might be using.

Power BIは特に人気が高まっており、マイクロソフトの製品であるため、あなたが使っている他のマイクロソフト・ツールとの相性も抜群です。

Spend about a month or two on data visualization.

データのビジュアライゼーションに1、2ヶ月を費やす。

Now, while not essential for every data analyst role, having a basic understanding of machine learning can be a plus.

すべてのデータアナリストの職務に必須ではありませんが、機械学習の基本的な理解を持っていることはプラスになります。

Machine learning involves teaching computers to make predictions based on data.

機械学習は、データに基づいて予測を行うようコンピューターに教えることである。

If you're interested, spend a month or two learning the basics of machine learning, including Python libraries like TensorFlow and Scikit-learn.

もし興味があれば、TensorFlowやScikit-learnのようなPythonライブラリを含む機械学習の基礎を1〜2ヶ月かけて学んでほしい。

Now, as you advance, you might encounter situations where you need to work with massive data sets.

さて、昇進するにつれて、膨大なデータセットを扱う必要がある場面に遭遇するかもしれない。

That's where big data comes in.

そこでビッグデータの出番だ。

Big data is all about handling and processing huge amounts of data quickly.

ビッグデータとは、膨大な量のデータを素早く扱い、処理することだ。

Tools like Hadoop and Spark are super handy for this.

HadoopやSparkのようなツールは、このような場合に非常に便利だ。

Spend a month or two getting familiar with these tools.

これらのツールに慣れるのに1、2ヶ月はかかる。

So if you dedicate three to five hours every day, you can follow this roadmap and pick up all the skills you need to apply for an entry level data analyst job in about 8 to 16 months.

つまり、毎日3時間から5時間を費やせば、このロードマップに従って、約8カ月から16カ月でエントリーレベルのデータアナリストの仕事に応募するために必要なスキルをすべて身につけることができる。

If you have any questions, please let me know in the comments below and I'll do my best to answer you right here or in my future videos.

何か質問があれば、下のコメント欄で教えてください。ここか今後のビデオでお答えできるよう最善を尽くします。

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