はじめに
現代社会ではデータの価値が急速に高まっており、データアナリストとデータサイエンティストという職業が注目されています。これらの専門家は、企業が蓄積した膨大なデータを活用し、ビジネスの意思決定を支援する重要な役割を果たしています。しかし、多くの人々はまだ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十分に理解していないかもしれません。本記事では、この2つの職業の違いを詳しく解説し、それぞれが担う役割や求められるスキルについて掘り下げて説明します！
データサイエンティストとデータアナリストの基本理解
データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータを扱うプロフェッショナルですが、その役割や必要なスキルには違いがあります。まずは、それぞれの職業について基本的な理解を深めてみましょう！
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、ビッグデータを解析し、新商品やサービスの開発、業務プロセスの改善などに貢献する専門家です。彼らの主な業務内容は以下の通りです。
- 分析目標の設定：ビジネス上の課題を明確にし、データ分析の目標を設定します。
- データの前処理：生データを整理し、分析に適した形式に変換します。
- モデリング：機械学習や統計モデルを構築して、有益な情報を抽出します。
- 効果検証とモデル改良：分析結果を基に効果を検証し、必要に応じてモデルを改良します。
これらの活動を通じて、企業が競争力を高めたり、新しい価値を創出したりする手助けをしています。特に、多くの企業が進めるデジタルトランスフォーメーション（DX）でも重要な役割を果たしています。
データアナリストとは
一方で、データアナリストは、データ収集から報告まで一連の工程で活躍し、企業が意思決定する際に有益な情報提供者として働きます。彼らの主な業務内容は以下になります。
- データ整理と分析：膨大な企業内データを整理し、分析用に適切な形式へ変換します。
- 統計手法や機械学習アルゴリズム使用：有益な情報抽出によって企業意思決定支援します。
- レポート作成とプレゼンテーション：分析結果をわかりやすく可視化して関係者へ報告します。
このようにして、企業がより良い意思決定ができるようサポートしています。彼らは特にビジネス寄りであり、可視化やレポーティングにも重点があります。
以上から分かるように、どちらも重要な役割ですが、その仕事内容や求められるスキルには違いがありますね！次では、この違いについてさらに詳しく見ていきましょう。
データサイエンティストとデータアナリストの共通点
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱うプロフェッショナルであり、企業や組織のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する重要な役割を担っています。ここでは、彼らの共通点について詳しく見ていきましょう。
DX推進のキープレイヤー
データサイエンティストとデータアナリストは、企業や組織におけるDX推進の中心的な存在です。DXとは、デジタル技術とデータを活用してビジネスモデルや業務プロセスを革新し、競争力を高める取り組みです。例えば、データサイエンティストは機械学習やAIを駆使して予測モデルを構築し、新たな知見を提供します。一方で、データアナリストは収集・整理・可視化されたデータを基に意思決定を支援します。両者ともに、企業が競争力を向上させるために欠かせない役割を果たしています。
必要な分析スキルと専門知識
両職種には、専門知識と高度な分析スキルが求められます。具体的には以下のようなスキルが必要です：
- プログラミング：PythonやRなどの言語で前処理や分析作業を行います。これらの言語はクレンジングからアルゴリズム適用まで幅広く使用されます。
- データベース操作：SQLで必要な情報を抽出し、管理する能力が求められます。
- 統計学：記述統計や推測統計などの基礎知識が不可欠です。平均値や標準偏差、回帰分析なども理解していることが望ましいです。
- 分析ツール：TableauやPower BIなどのBIツールで可視化し、わかりやすいレポート作成ができることも重要です。
フリーランスとしての可能性
この2つの職種はフリーランスとしても多く活躍しています。例えば、「フリーランスHub」には、多数の案件があります。フリーランスとして働くことで、多様なプロジェクトに関わりながら経験値を積むことができます。また、自分自身で報酬設定ができるため、高収入も期待できますよ！
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データアナリストは似たような職種に見えますが、実際には求められるスキルや役割に明確な違いがあります。ここでは、その具体的な違いについて詳しく説明します！
スキルの違い
共通スキル
両者には共通して必要とされるスキルがあります。これらはデータ分析の基礎となるもので、どちらの職種にも欠かせません。
データベースとSQL
データベース設計やSQLを使ったデータ抽出・集計のスキルは基本中の基本です。例えば、企業の売上データをSQLで抽出し、月別売上推移を分析することができます。
分析用プログラミング言語
PythonやRなどのプログラミング言語は、データ前処理や分析、可視化に広く利用されます。例えば、Pythonでデータクレンジングを行い、その後機械学習アルゴリズムを適用することが可能です。
統計学の基礎知識
記述統計や推測統計の知識は、データ傾向を理解し結果を解釈するために重要です。例えば、回帰分析で売上と広告費の関係性を調べて最適な広告費配分を提案することができます。
データアナリストに求められるスキル
共通スキルに加えて、特に可視化やレポーティング能力が求められます。
Excelスキル
Excelは数千～数万件程度のデータ分析によく使われます。ピボットテーブルで地域別売上傾向を簡単に把握することができます。
BIツール操作
TableauやPower BIなどBIツールでビジュアル化しダッシュボード作成も重要です。これにより関係者へ効果的に結果を伝えることができます。
資料作成とプレゼンスキル
PowerPointなどでわかりやすく資料作成しプレゼンテーションする能力も必要です。経営陣への報告時にはこのスキルが大活躍します！
データサイエンティストに求められるスキル
高度な解析技術や機械学習モデル構築能力が特に重視されます。
機械学習フレームワーク利用
TensorFlow, Keras, PyTorchなどで予測モデルや分類モデル構築します。顧客購買履歴から次購入商品予測モデル構築もその一例です。
大量データ高速処理
Hadoop, Sparkなど分散処理フレームワークで大量データ高速処理します。この技術で短時間内高精度モデル構築可能になります！
役割と仕事内容の違い
データアナリストの役割と仕事内容
主としてデータ収集・整理・可視化担当し企業意思決定支援します。具体的には以下業務があります：
- データ収集と整理：企業内各所から必要な情報収集し整形。
- 可視化：BIツール使ってわかりやすくビジュアル化。
- レポート作成とプレゼン：結果まとめて関係者へ報告。
データサイエンティストの役割と仕事内容
高度解析技術駆使してビジネス課題解決貢献します！具体的には以下業務があります：
- 前処理とクレンジング：欠損値異常値処理して整形。
- 機械学習モデル構築：適切アルゴリズム選定し予測・分類モデル構築。
- 評価改良：精度評価し必要なら改良実施。
平均年収の違い
国や企業によって年収差あります！例えばアメリカでは：
- データサイエンティスト平均年収：約1764万円
- データアナリスト平均年収：約1091.1万円
日本ではほぼ同水準ですが今後差拡大可能性あり： - 日本での平均年収
- データサイエンティスト：約694万円
- データアナリスト：約696万円
以上から、自分興味キャリアプラン考慮してどちら目指すか検討しましょう！
データサイエンティストとデータアナリストに向くタイプ
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを扱う専門職ですが、それぞれに適した人のタイプには違いがあります。以下で、両者に向いているタイプについて詳しく説明します。
データサイエンティストに向くタイプ
データサイエンティストに向いている人は、次のような特徴を持っています。
- 業界やビジネス課題への関心：ビジネスの問題解決にデータを活用するため、業界やビジネスの動向に興味がある人が適しています。例えば、製造業では製造プロセスの最適化や品質管理に関心があることが重要です。
- データ分析への強い興味：データの解析やモデリングを行うため、PythonやRなどを使って新しい知見を発見することに喜びを感じる人が向いています。
- プログラミングへの関心：PythonやRなどのプログラミング言語でデータ処理やモデリングを行うため、プログラミング好きな人が適しています。
- 幅広い知識習得への意欲：統計学から機械学習、ビジネス知識まで幅広い分野の知識が求められるため、新しい技術や手法を学び続ける意欲がある人が向いています。
- 高いコミュニケーション能力：分析結果をわかりやすく伝える必要があるため、高いコミュニケーション能力も重要です。経営陣へのプレゼンテーションなども求められます。
データアナリストに向くタイプ
一方で、データアナリストに向いている人は次のような特徴があります。
- データ分析への興味：ExcelやBIツールでデータ可視化し、ビジネス意思決定を支援することに喜びを感じる人が適しています。
- 地道な作業にも耐えられる忍耐力：大量のデータ整理など地道な作業も多いため、そのような作業にも耐えられる忍耐力が求められます。
- 統計学の知識：平均値や標準偏差、回帰分析など基本的な統計手法を理解し、傾向分析できることが重要です。
- プログラミングへの関心：SQLなどでデータベースから情報抽出するスキルも必要となる場合がありますので、この分野にも興味があると良いでしょう。
- 資料作成とプレゼンスキル：PowerPointなどで分析結果をまとめて報告する能力も求められます。経営陣へプレゼンテーションできるスキルも大切です。
それぞれ異なる特性とスキルセットがありますので、自分自身の興味・関心と照らし合わせてみてください！
キャリアパスと資格
データアナリストとデータサイエンティストのキャリアパスや取得すべき資格について詳しく解説します！
データアナリストからデータサイエンティストへの道
データアナリストとして経験を積んだ後、データサイエンティストに転身する人が増えています。その理由を見ていきましょう。
共通するスキルセットの活用
データサイエンティストとデータアナリストは、統計学やプログラミング、分析手法など多くの共通点があります。これらの基礎知識を持つデータアナリストが機械学習やAIに関する新たなスキルを習得すれば、比較的簡単にデータサイエンティストとして働けるようになります。さまざまな業界で培った幅広い視点も、新しい職場で大いに役立つでしょう。
高まるデータサイエンティストの需要
ビッグデータやAI技術の急速な普及により、特に日本ではハイレベルなスキルを持つデータサイエンティストが不足しています。このため、キャリアチェンジは市場価値を高める絶好のチャンスです。年収アップも期待できますよ！
データアナリストに有利な資格
次に、データアナリストとしてキャリアを築くために有利な資格について紹介します。
統計検定
統計検定は統計知識とその応用力を評価する資格です。1級から4級まであり、自分のレベルに合ったものから挑戦すると良いでしょう。この資格は客観的な傾向判断や問題解決能力を証明し、仕事で大いに役立ちます。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は国家試験であり、情報技術全般について総合的に評価されます。基本情報技術者試験（FE）や応用情報技術者試験など、多様な区分がありますので、自分の目標に合わせて選びましょう。
オラクルマスター
オラクルマスターはデータベース管理スキルを証明する認定試験です。BronzeからPlatinumまで4つのレベルがあり、それぞれ異なる深度で知識と技能が求められます。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験はオープンソースデータベース関連の知識と技能を証明します。商用DBとの連携にも優れており、企業から重宝される人材になれますよ！受験区分にはSilverとGoldがあります。
データスペシャリスト試験（DB）
この試験は、高品質なデータベースシステムの運用・開発・保守能力を評価します。インフラ系エンジニアとして必要な知識と技能が問われるため、この資格も非常に有益です。
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では、Pythonによる基本的なデータ分析方法について学べます。Pythonは現在最も人気あるプログラミング言語の一つで、多岐にわたる分野で活躍できます！
G検定・E資格
G検定・E資格はAIおよびディープラーニング関連の知識と技能を証明します。G検定は一般的なAI活用リテラシーを示し、E資格は開発・実装能力までカバーしています。
アクチュアリー資格試験
この資格は将来予測やリスクマネジメント能力を証明します。主に保険や年金業界で重要視されており、高度な確率論や統計モデリング技術が求められます。
以上、多くの選択肢がありますので、自分自身の興味やキャリアプランによってどちらか適した職種へ進むことが重要です！
よくある質問
データアナリストはやめたほうがいいって本当？
データアナリストの仕事に対して「やめたほうがいい」と言われる理由はいくつかあります。以下にその主な理由を挙げてみます。
- 多岐にわたる業務とプレッシャー：データの収集、整理、分析だけでなく、その結果を視覚化し、関係者に報告することも求められます。これにはデータ分析以外のスキルも必要で、プレッシャーを感じることがあります。
- 単調な作業が多い：データの前処理や整理など、地道で時間のかかる作業が多いです。このような作業には忍耐力が求められます。
- 期待と現実のギャップ：企業の意思決定をサポートする重要な役割ですが、その重要性が理解されていないこともあります。そのため、期待される成果と実際の業務内容との間にギャップを感じることがあります。
- コミュニケーションスキルが必須：分析結果をわかりやすく伝えるためには、高いコミュニケーションスキルが必要です。特に技術的な内容をビジネス用語に翻訳して説明する能力が求められます。これが苦手だと大変です。
データアナリストの年収はどれくらい？
データアナリストの年収は経験やスキル、勤務地によって異なります。以下は一般的な範囲です。
- 日本の場合：求人サイト「求人ボックス」によれば、日本国内での平均年収は約699万円。また、Indeedでは約589万円とされています。これらから、日本では600万円程度が平均と言えそうです。
- アメリカの場合：アメリカでは平均年収がおよそ930万円（8万4,000ドル）となっています。一方で、データサイエンティストになると平均年収は約1,790万円（16万2,000ドル）にも達します。
日本全体の平均年収がおよそ461万円であることを考えると、データアナリストとして働くことで比較的高い水準の給与を得ることができます。また、経験やスキル次第ではさらに高い年収も目指せます！
データアナリストに向いている人ってどんな人？
データアナリストとして成功するためには以下の特徴を持つ人が向いています。
- データ分析への興味：データを扱う仕事なので、強い興味や好奇心が必要です。新しい知見を発見する喜びを感じられる人ならピッタリ！
- 忍耐力：地道な作業も多いため、それに耐えられる忍耐力が求められます。
- 統計学の知識：統計学について理解していることは必須です。例えば平均値や標準偏差など基本的な統計手法について知識があると良いでしょう。
- プログラミングへの関心：SQLなどプログラミングスキルも重要です。特にデータベースから情報を抽出する能力は欠かせません。
- 資料作成・プレゼンテーション能力：分析結果をわかりやすくまとめて報告できる能力も必要です。PowerPointなどで資料作成し、それを基にプレゼンテーションできる人ならなお良し！
以上から、自分自身に合ったキャリアパスとして検討してみてください！
おわりに
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詳しくお話ししてきましたが、いかがでしたか？どちらの職種も企業の意思決定を支える重要な役割を果たしていますが、それぞれ求められるスキルや役割には違いがあります。
データアナリストは、データの収集・整理・可視化を通じて企業の意思決定をサポートします。一方で、データサイエンティストは機械学習や統計モデルを駆使してビジネス課題の解決に貢献します。
自分の興味やキャリアプランに応じて、どちらの職種を目指すかを考えることが大切です。また、必要なスキルや資格を取得し続けることで、データアナリストやデータサイエンティストとしてのキャリアを築いていくことができます。
最後に、これからデータアナリストやデータサイエンティストとしての道を考えている方は、自分に合った学習方法や資格取得について検討してみてください。データ業界は日々進化しており、新しい技術や手法を学び続けることが成功への鍵となりますよ！