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の仕事内容の違い

データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもビックデータのような大量のデータを収集・分析し、データから課題を見つけ、企業のビジネスに役立てていくことが仕事です。

この2つの職業は意味的にもほとんど同じであり、明確な線引きも存在しないようです。

その前提の上で、場合によっては次のように考え分けられることもあります。

・データアナリストはデータサイエンティストに比べ、「データ収集」や「現状分析」のフェーズの比重が高い
・データアナリストは、課題解決などコンサルタントに近いタイプの「コンサル型」、機械学習など専門的な技術知識を用いてデータの解析を中心に行う「エンジニア型」の2タイプに分けて考えられることが多い
・データサイエンティストはそのどちらも備えたようなオールマイティー型として捉えられることがある

両者をどう捉えるかは企業次第でもあり、実際、データサイエンティストをデータアナリストとして募集するケースや、その逆パターンも見られます。

また、企業によっては大きくかけ離れた職業イメージを造り上げていることもあり、「思い描いていたデータサイエンティストの仕事とはまったく違うものだった」ということもあり得ます。

不一致を避けるためにも、就職活動をする際には、職種名だけにとらわれず、その仕事内容や業務の詳細を事前によく確認しておくことをおすすめします。

データサイエンティストとデータアナリストのなる方法・資格の違い

データサイエンティストとデータアナリストどちらにおいても、必須となる学歴や資格はありません。

どちらの職業も、企業に就職してデータ分析に関する仕事を与えられれば、その時点でデータサイエンティストもしくはデータアナリストとして働けます。

したがって、まずは企業に就職することが大前提です。

データサイエンティストやデータアナリストを雇うような企業は、一部上場の大手企業が多いため、就職活動を有利に進めるためにも4年制大学もしくは大学院に進んでおくのが確実でしょう。

また、データサイエンティストやデータアナリストどちらにおいても「統計」への理解が必要不可欠です。

大学では統計学などが学べる学部に所属し、アカデミックに学んでおくと、就職でも有利になりやすでしょう。

データサイエンティストとデータアナリストの資格・必要なスキルの違い

おすすめの資格

データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもおすすめの資格は同じです。

<データサイエンティストとデータアナリストにおすすめの資格>
・統計検定(公的資格)
・基本情報処理技術者試験(国家資格)
・オラクルマスター(民格資格)
アクチュアリー資格試験(民間資格)
など

これらの資格は、データサイエンティストやデータアナリストとして働く上で必須ではありません。

とはいえ仕事への理解が深まり、採用面接でもプラス評価されやすいため、取得しておくに越したことはありません。

必要なスキル

データサイエンティストとデータアナリストは、どちらも必要となるスキルは同じです。

<データサイエンティストとデータアナリストの必要なスキル>
・統計解析スキル:統計学や数学の基礎、分析を行うための論理的思考力
・ITスキル:データベースやSQLの理解、プログラム言語関連の理解(SAS、R、Ruby、Pythonなど)、AI・機械学習・ディープ・ラーニング分野の理解
・ビジネススキル:経営・ビジネス・マーケティングなどの分野への理解、ドキュメント作成力
など

とくにデータサイエンティストの場合は、オールマイティーに活躍できる人材と捉えている企業もあるため、統計学から機械学習、ビジネスまで、幅広い分野のスキルを磨いておくのがよいでしょう。

データサイエンティストとデータアナリストの学校・学費の違い

通う学校についても、データサイエンティストとデータアナリストは同じです。

どちらも「統計」が必要不可欠な職業であるため、大学の統計学が学べる学部に進むのが就職への近道となります。

統計学が学べる学部としては、理学部の数学科にはじまり、工学部情報学部、さらには経済学部経営学部なども含まれてきます。

さらに近年は、データサイエンティスト向けの学部となる「データサイエンス学部」を用意する大学も増えてきました。

すでに将来データサイエンティストになると心に決めている人は、データサイエンス学部でそれ専門の教育を受けるのもおすすめです。

大学の学費に関しては、国立大学であれば4年間で約250万円、私立大学であれば4年間で約400万円~550万円が相場となってきます。

また、最近はデータサイエンティスト向けの「スクール」も増えています。

学費は大学より安めですが、スクールでは大手企業への就職で求められる「4年制大学卒」の学歴が得られず、あくまでスキルを学ぶだけに留まる点に注意が必要です。

データサイエンティストとデータアナリストの給料・待遇の違い

データサイエンティストとデータアナリストは、給料・待遇もほぼ同じです。

どちらも平均年収は、おおむね500万円~600万円が目安です。

大手企業や外資系企業であれば年収1000万円を超えることはしくなく、給料水準は良好です。

また勤務先は一部上場企業のような大きな企業が中心であるため、福利厚生などの待遇も期待できるでしょう。

なお、データサイエンティストとデータアナリストもスキルの差が出やすい職業であり、スキルの差もキャリアや収入に影響してきます。

統計学、IT、ビジネス、マーケティングあらゆる分野に精通し、多角的に深くデータを分析できる人材というのはごく一部に限られます。

そのようなレベルまで到達できれば、誰もが知るような名高い大手企業への転職も現実的になり、より高い収入を目指すことが可能です。

データサイエンティストとデータアナリストはどっちがおすすめ?

データサイエンティストとデータアナリストには、明確な線引きがないため、どちらを目指すのも意味的には同じです。

この2つのどちらを目指すかというよりも、まずは「自分はなぜデータに関心があるのか」「データを用いてどのような価値を生み出したいか」「どのような分野のデータを扱いたいか」そのような点を明確化していくことが大切です。

それらがイメージできれば、おのずと自分が目指すべき職種や、自分が就職すべき企業が見つかってくるでしょう。