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は、どちらもデータに基づいて意思決定を行う重要な役割を担っています。ただ、その仕事内容や求められるスキルには明確な違いがあります。

データアナリストは主に既存のデータを分析し、ビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供することに焦点を当てる仕事です。一方でデータサイエンティストはより高度な統計学や機械学習の知識を駆使し、複雑なデータモデルの構築や予測分析をします。データアナリストが「何が起きたか」を説明するのに対して、データサイエンティストは「なぜ起きたか」「今後何が起きるか」を予測し、より深い分析と戦略的な提案をします。データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容について、より詳しく見ていきましょう。

テクフリでフリーランス案件を探してみる

データアナリストの仕事内容

データアナリストの主な仕事は、企業内外の様々なソースから収集されたデータを分析してビジネス上の意思決定に役立つ情報を抽出することです。具体的な業務内容には以下のようなものがあります。

• データ収集と整理：様々なソースからデータを収集し、分析に適した形に整理します。
• データクレンジング：不完全または不正確なデータを特定し、修正または除外します。
• 統計分析：基本的な統計手法を用いてデータの傾向や関係性を分析します。
• レポート作成：分析結果を分かりやすいグラフや図表にまとめ、経営陣や他部門に報告します。
• ダッシュボード作成：リアルタイムでデータを可視化するダッシュボードを設計・実装します。
• アドホック分析：特定の問題や質問に対応するための一時的な分析を行います。

データアナリストはSQLやExcelなどのツールを使いこなし、ビジネス上の問題に対する解決策を提案する役割も担います。データ分析スキルだけでなく、ビジネス知識やコミュニケーション能力も求められる仕事だと覚えておきましょう。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、データ分析の範囲を超えてより高度な技術を駆使した予測モデルやアルゴリズムの構築が中心となります。主な業務内容は以下の通りです。

• 高度なデータ分析：機械学習やディープラーニングなどの先端技術を駆使し、複雑なパターンや関係性を発見します。
• 予測モデルの構築：過去のデータを基に将来の傾向を予測する数理モデルを開発します。
• アルゴリズム開発：特定の問題を解決するための独自のアルゴリズムを設計、実装します。
• 大規模データの処理：ビッグデータを効率的に処理するためのシステムやプロセスを構築します。
• AI/MLの実装：人工知能や機械学習モデルを実際のビジネスプロセスに組み込みます。
• 研究開発：新しいデータサイエンス技術の研究や、既存手法を改善します。

データサイエンティストは、PythonやRなどのプログラミング言語を駆使し、複雑な分析タスクを遂行します。また、ビジネス課題を深く理解し、データサイエンスの知見を活用して革新的なソリューションを提案する役割も担っています。データサイエンティストには、高度な統計学や機械学習の知識に加え、プログラミングスキルやビジネス洞察力が求められるといえるでしょう。

テクフリでフリーランス案件を探してみる

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル

データアナリストとデータサイエンティストには、それぞれ異なるスキルが求められます。データアナリストは、データの収集、整理、分析に重点を置き、ExcelやSQLなどのツールを駆使してデータを扱います。一方でデータサイエンティストには、機械学習や統計学の深い知識が必要であり、PythonやRなどのプログラミング言語を用いて複雑なアルゴリズムを開発・実装するスキルが求められます。

データサイエンティストには、より高度な数学的知識や機械学習の専門性が求められると覚えておきましょう。以下では、データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキルをそれぞれ紹介します。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストに必要なスキルは以下の通りです。

• 統計学の知識：データの傾向を理解するための記述統計や、分析モデルの解釈に必要な推測統計の知識が求められます。統計検定2級程度の知識が目安です。
• データベースの知識：SQLを用いたデータ抽出や加工、データベースのパフォーマンス管理など、データを適切に操作するスキルが必要です。
• データ可視化スキル：ExcelやBIツール（例：Tableau、Power BI）を使ってデータを視覚的に表現し、洞察を得る能力が求められます。
• ビジネス理解力：データ分析の結果をビジネスの意思決定に活かすため、ビジネスの仕組みや業界知識を理解することが重要です。
• 論理的思考力：データに基づいて理論的に考え、経営課題の解決策を導き出す能力が求められます。

データアナリストはこれらのスキルを活用して企業の意思決定を支援し、ビジネスの成長に貢献します。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは以下の通りです。

• 統計学・数学の知識：データの分析やモデリングに必要な統計学や数学の基礎知識が必須です。特に、機械学習アルゴリズムの理解に役立ちます。
• プログラミングスキル：PythonやRなどのプログラミング言語を使ってデータの処理や分析を行うスキルが求められます。また、データエンジニアリングのためのSQLやNoSQLデータベースの知識も重要です。
• 機械学習・AIの知識：機械学習や深層学習のアルゴリズムを理解し、実装できるスキルが必要です。これにより、予測モデルの構築や高度なデータ分析が可能になります。
• データエンジニアリングスキル：データの収集、前処理、保存、管理を効率的に行うためのスキルが求められます。データパイプラインの構築やデータのクレンジングも含まれます。
• ビジネス理解力：ビジネス課題を理解し、データ分析を通じて解決策を提案する能力が重要です。ビジネスの文脈でデータを解釈し、価値を提供することが求められます。

データサイエンティストはこれらのスキルを駆使して企業の競争力を高め、新たな価値を創出する役割を担います。

データアナリストとデータサイエンティストにおすすめの資格

データアナリストとデータサイエンティストに共通しておすすめの資格は、データ関連の知識やスキルを証明するものです。たとえば、Googleの「Google Data Analytics Professional Certificate」は、データ分析の基本から高度な分析まで幅広くカバーしています。

また、Microsoftの「Microsoft Certified: Data Analyst Associate」は、Power BIを用いたデータ分析スキルを認定します。さらに、IBMの「Data Science Professional Certificate」もあり、こちらはデータサイエンスの基本から応用までを学べる点が特徴です。

以下ではデータアナリストとデータサイエンティストにおすすめの資格を、それぞれ紹介します。

データアナリストにおすすめの資格

データアナリストにおすすめの資格には、以下のようなものがあります。

• Google Data Analytics Professional Certificate：Googleが提供する包括的な入門レベルの資格で、データ分析の基礎から実践的なスキルまでを学べます。
• Microsoft Certified: Data Analyst Associate：Power BIを使用したデータの準備、可視化、分析スキルを証明する資格です。
• Certified Analytics Professional (CAP)：データアナリストの専門性を包括的に評価する資格で、業界での認知度が高いです。
• IBM Data Analyst Professional Certificate：SQLやPythonを使用したデータ分析スキルを証明します。
• Tableau Desktop Specialist：データ可視化ツールTableauの専門知識を示す資格です。
• SAS Certified Statistical Business Analyst：統計分析ソフトSASの使用スキルを証明します。

これらの資格は、データアナリストとしての技術力と専門性を客観的に示せます。キャリアアップや転職を考えていることは、資格を取得することで有利になることもあるでしょう。

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストにおすすめの資格には、以下のようなものがあります。一部の資格はデータアナリストと被りますが、データサイエンティストとしてもおすすめの資格としてチェックしておきましょう。

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate：Azureプラットフォームを使用した機械学習モデルの開発と実装スキルを証明します。
• IBM Data Science Professional Certificate：機械学習やPythonプログラミングなど、データサイエンスの幅広いスキルを学べます。
• Certified Data Scientist (CDS) by Data Science Council of America (DASCA)：高度なデータサイエンススキルを包括的に評価する業界認知度の高い資格です。
• AWS Certified Machine Learning – Specialty：AWSプラットフォームでの機械学習モデルの設計と実装能力を証明します。
• TensorFlow Developer Certificate：Googleが提供する機械学習フレームワークTensorFlowの専門知識を示します。
• SAS Certified AI & Machine Learning Professional：SASを使用した高度な分析と機械学習スキルを証明する資格です。

これらの資格はデータサイエンティストとしての専門性を示し、キャリア向上に役立ちます。特に機械学習や人工知能の分野でのスキルを証明したい人におすすめです。資格の取得はデータサイエンティストとしての高度な技術力と専門性を示すものであり、キャリアの幅を広げるとともに、より複雑なプロジェクトや上級職への昇進の機会を増やすことができます。

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

データアナリストとデータサイエンティストは、類似した職種ですが、キャリアパスに違いがあります。データアナリストは通常、ビジネス分析や統計学の基礎から始め、データの収集、整理、分析を行います。経験を積むにつれて、より複雑な分析手法を習得し、データサイエンティストへのキャリアアップを求められることもあるでしょう。一方でデータサイエンティストはさらに高度な統計学や機械学習の知識を必要とし、データ分析のためのシステム構築や新たな分析手法の開発にも携わります。

キャリアパスとしては、業界を代表するプロフェッショナルを目指すか、経営ポジションや経営コンサルタントへの道を選択することもあります。両職種とも、継続的な学習とスキルアップがキャリアの発展に不可欠であり、新しい技術や手法を習得することで、より高いポジションへの道が開けると覚えておきましょう。

データアナリストとデータサイエンティストの年収

データアナリストとデータサイエンティストの年収は、経験やスキルレベル、勤務先によって大きく異なりますが、一般的に高水準であることが知られています。データアナリストの平均年収は、複数の調査結果から約670万円〜700万円程度と推定されます。給与の幅は広く、360万円から1,159万円までの範囲があり、経験や専門性によって大きく変動します。
参考：求人ボックス「データアナリストの仕事の年収・時給・給料」

また、データサイエンティストの平均年収も、約670万円〜770万円程度です。給与の幅はさらに広く、500万円から2,000万円以上まで及ぶケースもあります。
参考：求人ボックス「データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料」

両職種とも、日本の平均年収と比較すると高い水準にあります。特に、高度なスキルを持つデータサイエンティストは、年収1,000万円を超える可能性も十分にあります。ただ、これらの数字は参考値であり、実際の年収は個人のスキル、経験、勤務先、業界などによって大きく変動することに注意が必要です。

データアナリストとデータサイエンティストの将来性

データアナリストとデータサイエンティストの将来性は非常に明るいです。データの重要性が増す現代社会において、企業はデータを活用した意思決定を求めています。そのため、データアナリストは今後ますます需要が高まり、ビジネスの各分野で不可欠な存在となるでしょう。特に、マーケティング、金融、ヘルスケアなど、データドリブンな業界では高い需要が見込まれます。

一方、データサイエンティストは、より高度な技術や分析手法を駆使して価値を創出する役割を担っています。AIや機械学習の技術が進化し続ける中、データサイエンティストの専門知識は今後さらに重要視されるでしょう。AIの導入が進む製造業、自動運転技術を開発する自動車業界、さらにはパーソナライズド医療を実現するヘルスケア分野など、多岐にわたる産業での活躍が期待されます。

技術の進歩やデータの利活用の広がりに伴い、これらの職種の専門家は今後も高い需要と報酬を享受することが予想されます。持続的な学習とスキルアップを続けることで、キャリアの幅も広がり、さらなる成長の機会が訪れるでしょう。

まとめ

データアナリストとデータサイエンティストは、現代のビジネス環境において極めて重要な役割を果たしています。データアナリストはデータの収集・整理・分析を行い、ビジネスインサイトを提供する一方、データサイエンティストは機械学習や統計モデリングを駆使して高度な分析を行います。どちらの職種も、適切なスキルと資格を持つことでキャリアパスが広がり、将来的に高い年収を得られる可能性があるでしょう。

データアナリストやデータサイエンティストとして将来的に活躍するためには、統計学やプログラミングなどの技術スキルに加え、ビジネス課題を理解し、データから有意義な洞察を引き出す能力が重要です。急速に進化する技術に対応するため、継続的な学習とスキルアップが不可欠だと覚えておきましょう。今回紹介した内容を参考に、データアナリストやデータサイエンティストを目指してみましょう。

テクフリでフリーランス案件を探してみる