データアナリスト・データサイエンティストの違いや資格、キャリアパスを紹介

近年、データアナリストやデータサイエンティストといった仕事が注目されています。

これらは定義が曖昧であり、よく似た存在であるため、違いが分からず混同している人がいます。

実際に両者の業務内容が重なっているケースもあるため、案件探しをする際には注意しなければいけません。

そこで、今回は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解説します。

それぞれの仕事内容や違い、必要な資格、将来性などをまとめました。

データアナリストの仕事内容

データアナリストは、データ分析を行う専門職種です。

各事業部門や意思決定者が判断をする際に、データアナリストがデータ分析に基づいた提案を行い意思決定のサポートをします。

例えば、企業の保有しているデータの分析を行って、事業を改善するための提案をするケースです。

あるいは、マーケティング施策の効果を検証するためにデータの分析を行うといった仕事もあります。

ビジネスにおけるさまざまな課題を解決するために、データ分析に取り組むのがデータアナリストです。

データアナリストの仕事は大きく分けるとコンサルタント型とエンジニア型の二種類があります。

コンサルタント型とはマーケティング会社やコンサルティングファームなどでクライアントに戦略提案などを行う分析担当者として仕事をする者のことです。

一方、エンジニア型はデータ解析に取り組んで、その結果に基づいて自社の課題解決のためにシステム構築や改善などを行います。

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とは、統計学や数学、情報科学の知識を活用してデータを駆使し、課題を解決する職種です。

業務範囲が広く、データの取得からモデルの構築、検証まで多岐に渡ります。

データサイエンティストの主な役割はデータを分析する環境の構築、データの分析とレポーティング、データを活用した課題解決の三つです。

例えば、データサイエンティストは、データを蓄積するためのDB環境構築を担当します。

さらに、データ分析を行って、結果をビジュアル化するレポーティングの仕事を行うケースも多いです。

そして、最終的にはビッグデータを活用してビジネスの課題を解決して利益をもたらすことを目的としています。

データサイエンティストは、データを扱う専門家として総合的な知識とスキルが求められるのです。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストの違いについて説明します。

仕事内容

データアナリストとデータサイエンティストの代表的な仕事内容で、違いをまとめると以下の通りです。

データアナリストの仕事は、例えば営業施策やマーケティング施策、企業の保有するデータなどについて仮説設計や効果検証、モデル構築、ロジック開発などをすることです。

具体的な目的や解決するべき課題などがあり、それに対してデータ分析を行うのがデータアナリストの仕事と考えましょう。

蓄積されたデータの可視化や分析などがメインの仕事です。

一方、データサイエンティストの仕事はデータアナリストよりも高度な内容が要求されます。

Pythonなどのプログラミング言語を用いて解析やモデル開発を行う、あるいは数理統計や機械学習を活用するといった内容です。

データサイエンティストはデータアナリストとは異なり、機械学習の知識や技術が求められます。

場合によっては、機械学習を用いた将来の予測やデータベース化できない画像や音声などのデータの分析など高度な仕事を担当することもあります。

一方で、データアナリストが担当する領域の仕事をデータサイエンティストが担当するといったケースもあります。

役割

データアナリストとデータサイエンティストの役割の違いをまとめると以下の通りです。

データアナリストの主な役割は、定められた目標を達成するために必要なデータの分析を行うことです。

データ分析がメインの仕事であり、具体的な目標がはっきりと定まっています。

一方、データサイエンティストの役割はデータ分析だけではなく、データ分析をするための環境構築からデータを活用して事業に利益をもたらす施策を実施することまでさまざまです。

データサイエンティストの場合は具体的な目的が定まっていないケースが多く、統計学から機械学習までさまざまな知識や技術を総動員して新しい価値を生み出すことが求められます。

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のキャリアパスの違いをまとめると以下の通りです。

データアナリストは仕事の経験を積み重ねていき、さらに機械学習などの技術や知識を身に付けることでデータサイエンティストへのキャリアパスが開けます。

データサイエンティストはデータアナリストの上位職という位置付けであるためです。

データサイエンティストの場合は、そのまま仕事を続けていき技術を磨いて、業界を代表するプロフェッショナルを目指すという方向性があります。

あるいは、データサイエンティストとして企業の課題解決などをしてきた経験を活かして経営ポジションを目指すか、経営コンサルタントになるというキャリアパスも可能です。

年収

転職サービス「doda」調べによると以下の通りです。

データアナリストとデータサイエンティストには明確な定義があるわけではなく、仕事内容は重なっている部分が多いです。

このため、明確に年収を知ることは難しいでしょう。

しかし、上記のデータによるとデータアナリストとデータサイエンティストは、平均年収が510〜530万円程度と言えます。

参考：転職サービス「doda」「平均年収ランキング」

データアナリスト・データサイエンティストに必要な資格

データアナリストやデータサイエンティストになるために、おすすめの資格を紹介します。（2023年3月時点）

統計検定（R）

統計検定（R）とは、統計についての知識や活用力を評価する試験です。

出題内容は各種統計解析法の使い方や解析結果の正しい解釈、統計リテラシー、統計的思考、統計的推論など多岐に渡ります。

1級から4級、さらに統計調査士、専門統計調査士といった区分が用意されています。

データアナリスト・データサイエンティストになるために必要不可欠な統計学の基礎知識を身に付けられる点がおすすめの理由です。

細かい区分が用意されているため、基礎から応用までそれぞれの知識に合わせて無理のないレベルの試験を受験できます。

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。

本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定(R)ページ

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERとは、オラクル社の提供している試験であり、オラクルデータベースを扱うスキルを認定します。

データベースの基礎知識やデータの抽出、データベースの構築運用などさまざまな知識を学べるのが特徴です。

データベースで非常にシェア率が高いとされているオラクル社の製品を扱うスキルを身に付けられるため、データベースを扱う機会の多いデータアナリスト・データサイエンティストを目指す人におすすめできるといえるでしょう。

受験する試験の難易度によっても、異なりますが、ある程度オラクル社の製品を扱った経験がないと難しい試験です。

参考：日本オラクル社「ORACLE MASTER」

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、ITの仕事をしている全ての人におすすめできる資格試験です。

国家試験であり、情報処理に関する幅広い知識が出題されます。

レベル1から4まで区分されていて、それぞれのレベルごとに複数の試験が用意されているのが特徴です。

ITの基礎知識から応用知識、さらにデータベースやプロジェクトマネジメントなど各専門分野についての高度な試験まで用意されています。

特にデータベーススペシャリスト試験は、データアナリスト・データサイエンティストにおすすめです。

データベースを取り扱う機会が多いため、業務上必要な知識やスキルを身に付けられます。

参考：独立行政法人 情報処理推進機構「情報処理技術者試験」

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験はPythonに関する基礎知識を持っていることを認定する試験です。

Pythonの基礎文法から標準ライブラリなど基礎的な内容が出題されます。

基礎的な内容が多く、合格ラインは正答率70％です。

データアナリスト・データサイエンティストはPythonを扱うケースが多いため、Pythonをこれから学ぼうとする人におすすめできます。

参考：一般社団法人 Pythonエンジニア育成推進協会「Python3エンジニア認定基礎試験」

データアナリスト・データサイエンティストを目指すなら

データアナリストはデータ分析を行い、ビジネスにおける判断のサポートをする仕事です。

一方、データサイエンティストはデータアナリストの上位職であり、統計学や機械学習などの知見を用いて高度なデータ分析を行い事業利益に貢献します。

ビッグデータの活用でビジネスの課題を解決し、利益をもたらすことから、データ分析系の案件が増えており副業でも参加が可能です。

データアナリスト・データサイエンティストを目指す際には資格を取得してスキルや知識をアピールすることをおすすめします。

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