データアナリストとデータサイエンティストの違いについて悩む人は多いです。
どちらの職種もデータを扱うため、データアナリストとデータサイエンティストは似た職種というイメージを持つ人も多いですが、実際は明確な違いがあります。
今回の記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いや向いている人の特徴などについて紹介していきます。
データアナリスト、データサイエンティストそれぞれの概要は以下の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。
目次
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データサイエンティストの違いは主に下記2つです。
- 仕事内容
- 必要なスキル
仕事内容が異なる
データアナリストとデータサイエンティストは仕事内容に違いがあります。
データアナリストは、データ分析を行い、そのデータを利用して顧客の課題特定や解決方法の提案をすることが主な役割です。
データの整理や可視化に焦点を当てており、定量的に解決策を提供する業務を担っています。
そのため、データアナリストは、マーケティングや人事、顧客サポートなど、特定のビジネス部門に所属する場合が多いです。
一方、データサイエンティストは、予測モデルや機械学習モデルなどより高度な技術を駆使してデータ分析を行い、未来の予測やビジネス上の課題の解決策を提供し、さらに課題解決への支援を行うことが主な役割です。
そのため、データサイエンティストはデータ分析の専門家として扱われ、複雑な問題に対する解決策の提供が期待されます。
必要なスキルが異なる
データアナリストとデータサイエンティストで必要なスキルは異なります。
データアナリストは、ExcelやBIツールなどを駆使してデータを整理して可視化し、分析するスキルが必要です。
Excelは、関数やピボットテーブルを活用してデータの分析や可視化ができるため、データアナリストの業務に役立ちます。
また、BIツールはクライアントが見やすい資料を作成できるため、質の高いプレゼンを行うために欠かせないスキルです。
一方、データサイエンティストは、機械学習やデータマイニングなどのより専門性の高いスキルが必要になります。
未来の予測や課題解決の提案には大量のデータを分析する力が求められ、高度な数学的知識を身に付けておくことが重要です。
また、プログラミングやアルゴリズムなど、エンジニアとしてのスキルがあれば、データの高速処理が期待できます。
習得するには難易度が高いスキルも多いためデータサイエンティストになるためには長期的な学習が求められます。
データアナリストとデータサイエンティストに向いている人の特徴
データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストとして活躍するためには、数学的思考能力や統計学の知識があり、データ分析に必要なスキルを持っていることが重要です。
また、問題解決能力やロジカルシンキング能力が高く、データを洞察する力のある人が適しています。
データアナリストは、データベースやエクセルなどの基本的なツールを使いこなせることが必須であると同時に、PythonやR言語などのプログラミング言語を利用したデータ分析もできる必要があります。
また、データアナリストはビジネス部門やマーケティング部門、IT部門など様々な部署との調整が求められることがあります。
そのため、柔軟な対応力やチームワーク能力、プロジェクトマネジメントのスキルの習得が重要です。
コミュニケーション能力やビジネス理解も必要になるため、幅広い知識や技術を身に付けている人がデータアナリストに向いています。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストとして活躍するためには、コンピューターサイエンスや統計学などの高度で専門的な知識を持ち、データ分析の手法やアルゴリズムを理解していることが必要になります。
また、データ分析に必要な膨大な量のデータを処理するために、ビッグデータ技術やクラウドコンピューティングに精通していることが望ましいです。
データサイエンティストは、データの分析結果から予測や洞察を得ることが求められるため、問題解決能力やクリティカルシンキング能力が高い人が向いています。
さらに、ビジネス戦略に合わせたデータ分析結果を示し、結果を説明できる、コミュニケーション能力やビジネス理解も重要です。
データアナリスト・データサイエンティストと類似職種との違い
データアナリストやデータサイエンティストは、データを扱う職種として一般的に知られていますが、その他にもデータを扱う職種が存在します。
それぞれの職種で異なるスキルや専門知識が必要であり、職種に応じた適性も必要になります。
それぞれの職種の違いを明確にし、自分に合った職種を選ぶことが重要です。
データエンジニアとの違い
データエンジニアは、データアナリストやデータサイエンティストと同様にデータを扱います。
主にデータ基盤の構築やデータの収集、加工、ストレージなどの基盤整備に携わることが多いです。
分析や課題解決のための提案などは行わず、データ分析のためのインフラ構築を行う点がデータアナリスト・データサイエンティストと異なります。
なお、データエンジニアになるためには、ビッグデータの取り扱いやストリーミングデータの処理、分散処理システムの構築などの知識や業務経験が必要です。
データアーキテクトとの違い
データアーキテクトは、企業内でのデータ戦略やデータ管理などの領域で活躍する専門職です。
データソースの統合やデータ品質の管理、データセキュリティの確保、データの保管場所の決定などの業務を担当し、使用者がデータを活用しやすいように整えています。
データアーキテクトは企業のデータ整備全般に携わる役割を担っており、分析や課題解決を行うデータアナリストやデータサイエンティストとは異なります。
アクチュアリーとの違い
アクチュアリーは、確率や統計等の手法を使って、データから将来のリスク等を分析・評価する仕事を担っています。
主に保険や年金に関わる課題解決や商品開発を行っており、データ分析を行う業界が絞られています。
リスク分析に重きを置いている点がデータアナリストやデータサイエンティストと異なります。
また、アクチュアリーとして活動するためには難易度が高い試験に合格する必要があり、高い学習能力が求められる職種です。
データアナリストやデータサイエンティストの将来性は高い
今回の記事では、データアナリストやデータサイエンティストの違いや向いている人の特徴などについて紹介してきました。
データアナリストとデータサイエンティストの仕事は現代ビジネスにとって必要不可欠であり、需要は年々高まっています。
また、データアナリストやデータサイエンティストは、金融や医療、小売、エネルギーなど、あらゆる業界で必要とされています。
データアナリストやデータサイエンティストの需要は今後も高まることが予想されるため、データ分析や機械学習に関して学習し、将来に向けてスキルアップすることが重要です。
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