データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

• データアナリストとデータサイエンティストの違い
• データアナリストやデータサイエンティストと混同しやすい職種の違い
• データアナリストとデータサイエンティストの年収と求人例
• 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、どっちを目指すべき？
• データ分析人材の需要について
• 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、データサイエンティストに関するよくある質問
• まとめ

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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類似する職種です。業務的に重複している部分も多いですが、一部違いもあります。例えば、両職種の大きな違いとして、データ分析が目的なのか手段なのかという点が挙げられます。

データアナリストは、データ分析してクライアント業務に役立てることが目的です。したがって、データ分析は業務を実現する手段にあたります。

それに対し、データサイエンティストは、データの分析結果を業務に役立てることも大切ですが、データ分析のための仕組みを作ることにも重点を置いています。最適なデータ分析方法を構築することも、データサイエンティストがデータ分析を行う目的の一つです。

ざっくりいえば、データアナリストはクライアントに寄っていて、データサイエンティストはシステムに寄っている職種といえます。

職務領域から見るそれぞれの違い

データアナリストとデータサイエンティストはいずれもデータの分析や可視化を行います。しかし、職種領域が異なるため、データ分析に用いる技術や取り扱うデータの傾向などが違います。データアナリストは多量なデータを統計学とデータ分析ツールを用いて分析するのに対し、データサイエンティストはAIやその一種である機械学習を利用して分析を行います。もちろん、AIおよびその中の手法の一つである機械学習も統計学的な知見の上に成り立っていますが、この仕組みを作るプログラム作成もデータサイエンティストの職務に含まれることなどが違いとなります。

ただし、データアナリストとデータサイエンティストの職務は企業によって異なるので、自分でプログラム作成を行うスキルを持っていたり、機械学習を用いるデータアナリストも存在します。

データアナリストの職務領域

データアナリストは、統計学を用いてデータの分析や可視化を行います。データアナリストが扱うデータは多量になる傾向があり、一見すると関連性がなさそうなデータを集め、ビジネスの意思決定を行える形にデータを分析・可視化します。

また、データアナリストが用いるデータは主に、リレーショナルデータベースに保存できるような構造化データです。データアナリストは統計学を用いて、構造化データを人が理解できる形に分析し、統計学の専門家でなくとも理解できるような説明をします。

関連記事：データアナリストとは？年収や必要スキル・資格などを紹介

データサイエンティストの職務領域

データサイエンティストは、データアナリストよりも高度な分析を行う職種です。データアナリストが基本的な統計学を用いるのに対し、データサイエンティストは主に機械学習を用います。データサイエンティストは機械学習を用いて、データから将来を予測したり、音声や画像などの非構造化データを分析したりします。

また、機械学習のアルゴリズムの選択やパラメーターのチューニング、結果の分析などもデータサイエンティストの仕事です。

関連記事：データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、目指し方を紹介

必要とするスキルから見るそれぞれの違い

データアナリストとデータサイエンティストのどちらを目指すかによって、必要となるスキルが若干違うため注意が必要です。しかし両職種に共通して必要なスキルも多く、まずはそちらから習得していくのがおすすめです。たとえば、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必要なスキルは、次のようなものが挙げられます。

以下では、それぞれの職種で特に求められるスキルを紹介します。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストは基本的な統計学を頻繁に用いるので、SASやExcel、BIツールなどのソフトウェアの使用スキルが必要です。データが少量の場合はExcelを用いて簡易に解析を実行することも多く、より多くのデータを扱う際にはSASやBIツールなどの大量のデータを扱え、視覚化もサポートしたツールを用います。

またコンサル業務が中心の場合は、企業の課題を考えたり、改善策を検討したりする問題解決力が求められます。

さらに、企業の担当者とコミュニケーションを取る場合もあるため、一般的なコンサルタントに求められる提案力やヒアリングスキルも重要です。クライアントへの提案に向けては、資料の作成能力やプレゼンテーションスキルも必要となります。

エンジニアに近い働き方をする場合は、プログラミングや設計のスキルが必要です。

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はAIや機械学習をデータ分析に頻繁に用いるため、AIや機械学習におけるアルゴリズム構築や分析モデルへの知見が求められます。さらに、プログラム上でAIや機械学習を用いるためのプラットフォーム、ライブラリ、フレームワークであるTensorFlowやKeras、Chainerなどの使用スキルが必要とされます。

また、データアナリストに比べるとエンジニア寄りの職種になるので、プログラミングやデータベース、統計学的手法をコンピューターで実現するスキルを深めていく必要があります。

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データサイエンティストに必要な勉強は？学習ロードマップを解説
データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法

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データアナリストやデータサイエンティストと混同しやすい職種の違い

データアナリストとデータサイエンティストは類似する職種ですが、ほかにも類似する職種があります。たとえば、データエンジニアやアクチュアリー、マーケティング職なども混同されやすいです。職種ごとの特性や違いが分かっていないと、キャリアパスを検討する際に明確な計画ができないため、知っておくと良いでしょう。

以下では、データアナリストやデータサイエンティストと混同しやすい職種の違いについて解説します。

データエンジニアとの違い

データエンジニアの仕事は主にデータ分析を行うための基盤構築です。データアナリストやデータサイエンティストはデータ分析のために技術を用いますが、データエンジニアは分析のための土台作りに技術を用いる職種といえます。データを収集して納めておくための器や、分析を行うプラットフォーム、データ収集と加工を行うETLなどを整えるエンジニアです。データベースの設計、構築を行うデータベースエンジニアとも重複する部分があります。

アクチュアリーとの違い

アクチュアリーは保険数理士とも呼ばれ、保険や企業年金などに関する統計データの分析・提案が主な仕事です。アクチュアリーはデータアナリストと非常に類似する職種ですが、活躍分野が金融分野に限られるという違いがあります。金融分野で確率論に基づいた数学的な分析を行うことが多いです。

また、正式にアクチュアリーを名乗るためには、公益社団法人日本アクチュアリー会が運営する、資格試験に合格する必要があります。

マーケティング職との違い

データアナリストやデータサイエンティストの仕事はデータ分析が中心ですが、マーケティング職は企業の課題解決が業務の中心です。課題解決のためにマーケティングを行いますが、技術としては業務上必要な部分に絞られる傾向があります。技術も重要ですが、企業担当者とコミュニケーションを取るスキルや、データに基づいてどのような戦略が最適かを策定するスキルなどが重要です。

データアーキテクトとの違い

データアーキテクトはデータ分析のプロですが、直接手を動かして作業を行うというよりは広い視点から全体設計を行う職種です。データ分析の上流工程を担うと考えると分かりやすいでしょう。データアーキテクトは、データ関連の職種のキャリアアップの選択肢とされることの多い職業です。

BIエンジニアとの違い

BIエンジニアは、BIツールの設計、開発やBIツールを用いたデータ分析と可視化によりビジネスにおける意思決定を支援するエンジニア職種です。BI（Business Intelligence）ツールは収集したデータの分析、可視化などを行うツールで、データサイエンティストやデータアナリストのような専門家以外のビジネスユーザーでも扱いやすいことが特徴となります。このBIツールを専門的に取り扱うことが、データアナリストやデータサイエンティストとの大きな違いとなります。

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データアナリストとデータサイエンティストの年収と求人例

データアナリストやデータサイエンティストへの転職を検討する際、年収は非常に気になる要素の一つです。一般的には、データアナリストとデータサイエンティストは高年収だといわれています。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年収を比較するほか、代表的な求人例も紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

関連記事：
データサイエンティストの転職！各業界の需要や求人例も紹介
データサイエンティストの平均年収は高い？年収を上げる方法や将来性を解説

年収を比較

2024年11月17日時点のレバテックキャリアにて公開・募集中の求人・転職情報より、データサイエンティストとデータアナリストの情報を30件ずつ抽出しそれぞれの推定年収を算出しました。データサイエンティストについては職種「データサイエンティスト」の情報、データアナリストについては職種「データサイエンティスト」フリーワード「データアナリスト」に該当する情報を対象とし、平均年収を算出しています。

上記の算出方法では、データサイエンティストの平均年収は約877万円、データアナリストの平均年収は約718万円でした。

掲載されている求人を見てみると、技術的な知見が多く必要とされる分、データサイエンティストの年収が若干高いと考えられます。また、求人・転職情報の件数についてもデータサイエンティストのほうが多く存在します。

データアナリストの求人・転職情報＞
データサイエンティストの求人・転職情報＞

求人例を比較

レバテックキャリアの求人・転職情報をもとに、データサイエンティスト、データアナリストの求人例を紹介していきます。実際の求人例を確認することで、具体的な仕事内容や求められるスキルなどを詳しく把握できるでしょう。

たとえば、以下2つの求人例から、データアナリストはデータ分析の仕組みの活用を中心的な業務としており、データサイエンティストはデータ分析に向けた仕組みづくりから携わるという傾向が分かります。

データアナリストの求人例

以下は、レバテックキャリアに掲載されているデータアナリストの求人例です。

データサイエンティストの求人例

以下は、レバテックキャリアに掲載されているデータサイエンティストの求人例です。

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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キャリアパス

データアナリストやデータサイエンティストを目指す上で知っておきたいのが、各職種になるためのキャリアパスとその後に目指せるキャリアパスです。転職後に、描いていたキャリアとのミスマッチを起こさないために確認しておきましょう。

データアナリストのキャリアパスとしては、データサイエンティストやデータアナリストを束ねるマネージャー、独立や起業があげられます。一方データサイエンティストは、データ分析のスペシャリストを目指す人やAIエンジニアになる人が多いという特徴があります。

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストになるためのキャリアパスと、なった後に目指せる代表的なキャリアパスを紹介します。

データアナリストの場合

データアナリストはデータ分析を行い、課題解決のための提案を行う職種であることから、統計学やプログラミングスキルなどデータ分析に関するスキルとビジネススキルが必要です。エンジニアから転職するか、マーケターやコンサルタントなどから転職するキャリアパスが一般的です。

以下では、データアナリストになるまでのキャリアパスと、データアナリストになってからのキャリアパスを紹介します。

データアナリストになるためのキャリアパス

データアナリストになるための代表的なキャリアパスとして、エンジニアから転職するか、コンサルタントやマーケターなどの非エンジニアから転職するかの2通りがあげられます。

エンジニアの経験があれば、プログラミングやデータベースに関するスキルを身につけておく機会があります。その上で、データアナリストになるには、統計学などのデータ分析に関連する技術やマーケティングなどのビジネスに向けた知見を身につけることが必要です。

一方で、コンサルタントやマーケターなどの経験があれば、マーケティングなどのビジネススキルを身につけることができます。そこからデータアナリストになるには、データ分析をするための統計学やデータ分析で用いるソフトウェアの使い方、プログラミングなどのスキルを身につけることが必要です。

データアナリストからのキャリアパス

データアナリストからのキャリアパスとして、データサイエンティストがあります。データアナリストとデータサイエンティストに求められるスキルは共通しているものが多く、データアナリストからデータサイエンティストへは転職しやすいといえるでしょう。

データサイエンティストへ転職するには、コンピューター上でデータ分析を行うための知識とスキルが必要となります。データを格納する基盤に関する知見や、AIや機械学習を用いたビッグデータの解析などの学習が必要です。

他のキャリアパスとしては、データアナリストを束ねるマネージャー職なども選択肢となります。データアナリストとしての経験を積み、マネジメントスキルを身につけることが求められます。

別のキャリアパスとしては、所属組織から独立、起業することも考えられます。本記事内でも触れている通り、データ分析人材には強い需要があり、なおかつ人材不足であることは、ビジネスチャンスが広がっているともいえるためです。データ分析やコンサルティングを行う組織を立ち上げてもよいですし、フリーランスとしても活躍できるでしょう。

データサイエンティストの場合

データサイエンティストは、ビッグデータを活用し課題の特定や仮説の立案などを行う職種であるため、機械学習やプログラミング、データベースの知識が必要です。データサイエンティストになる方法としては、データアナリストやエンジニアからの転職が一般的です。

以下では、データサイエンティストになるまでのキャリアパスと、データサイエンティストになってからのキャリアパスを紹介します。

データサイエンティストになるためのキャリアパス

データサイエンティストになる方法としては、データアナリストやエンジニアを経てデータサイエンティストになるキャリアパスが考えられます。

各種のエンジニア職種では、プログラミングやデータベースに関するスキルを身につける機会があります。また、データアナリストの場合はデータサイエンティストと共通する統計学的な手法によるデータ分析の知見を得ることができます。

その上で、プログラミングによるAIや機械学習を用いたデータ分析のスキルなどを習得することで、データサイエンティストへの転職はしやすくなります。

関連記事：
未経験からデータサイエンティストになるには？求人状況も解説
データサイエンティストに向いている人の特徴とは？将来性も解説

データサイエンティストからのキャリアパス

データサイエンティストからのキャリアパスとしては、データサイエンティストとしての技術と経験を積み専門性を高めるパスや、経営幹部を目指す方法が挙げられます。

データサイエンティストとしての専門性を高め、大規模かつ多様なデータ分析に特化することで、より市場価値の高いデータサイエンティストとなることができるでしょう。データサイエンティストは登場から日が浅く、組織におけるあり方が今後どのように変わってくるかを注視しておく必要があります。

後者については、データサイエンティストのデータ分析によるビジネスの問題を解決するスキルを活用し、経営層からの相談を受けるようなポジションにつくキャリアパスです。企業によってはCDO（Chief Data Officer）と呼ばれるポジションなどが存在します。データドリブンと呼ばれる考え方が経営にも浸透しており、CTOやCIOなども視野に入ってくるキャリアパスといえます。

関連記事：データサイエンティストになるには？目指し方や必須スキルを解説

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データアナリストとデータサイエンティスト、どっちを目指すべき？

データアナリストとデータサイエンティスト、どちらを目指すか迷っている方は、まず双方の職種の特徴を押さえた上で、自分の適性ややりたいことから検討すると良いでしょう。

データアナリストは、ビジネススキルが重視される傾向にあり、コンサルタントのような役割を求められることが多いです。一方で、データサイエンティストは、高度な分析技術を使いこなして問題解決をするような、エンジニアとしての役割を求められることが多い傾向にあります。

どちらの職種を目指すにしても高度な知識やスキルが求められるため、自分の目的に合ったほうを選ぶことでモチベーションの維持にもつながるでしょう。

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データ分析人材の需要について

IPAが公開しているDX動向2024では、DXを推進する人材の量について「大幅に不足している」「やや不足している」と答えた日本企業は85.7%でした。また、質についても「大幅に不足している」「やや不足している」と答えた日本企業は85.5%と非常に高い回答率です。

さらにDX推進人材の中で最も不足している人材類型についてのアンケートでは、「データサイエンティスト」人材は2位の19.1%でした。最も不足しているとされた「ビジネスアーキテクト」人材に続いており、日本企業においてデータサイエンティスト人材が不足していることを示しています。

なお、この調査においてデータサイエンティストという職種は「事業・業務に精通したデータ解析・分析ができる人材」と定義されており、データアナリストも同じグループに属すると考えられます。

また、2024年3月に発表されたIDC Japanによる調査では、2024年の国内ビッグデータ／アナリティクス市場は2兆749億円に到達すると予測されています。市場の拡大はデータアナリストの需要拡大を裏付けているといえます。

関連記事：データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？

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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

データアナリストやデータサイエンティストを目指すにあたっての学習では、資格の取得がおすすめです。両職種ともに必須の資格はありませんが、資格取得に向けての学習では体系的かつ効率的に知識を身につけることができます。

データアナリストやデータサイエンティストにおすすめの資格には、統計やデータ操作に利用するデータベースとSQL、データサイエンスの分野で利用するプログラミング言語Pythonや機械学習に関するものがあげられます。

ここで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の資格を紹介します。自分に不足するスキルを習得できる資格を取得すると良いでしょう。

統計検定

統計検定は、日本統計学会の認定する統計学に特化した資格試験です。レベルごとにさまざまな区分があるのが特徴です。基本的にはレベルごとの区分ですが、新しくデータサイエンスについての資格も用意されました。いずれも知名度が高く、取得することで知識を身につけながら評価を得られます。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、商用データベースとして認知度の高いOracle Databaseについての知識とSQLなどの知識が問われるOracle社によるベンダー試験です。4段階のレベルが提供されています。Oracleの製品仕様に基づいていますが、ほかのデータベースを扱う場合も基礎部分は共通しています。

データベーススペシャリスト試験（DB）

データベーススペシャリスト試験は独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が運営し、経済産業省が認定するエンジニア向けの国家試験「情報処理技術者試験」の一区分です。データベースを専門とするエンジニア向けの資格のため、データベースに特化した問題が出題されます。情報処理技術者試験の中でも高度な知識・技能が求められる試験にカテゴライズされており、取得難易度は高いですが、知名度、評価ともに高く、転職活動の自己アピールなどでも有効です。

関連記事：データアナリストにおすすめの資格8選！試験勉強に役立つ書籍も紹介

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験はPythonの基礎知識が問われる資格試験です。データサイエンティストはPythonでプログラミングを行うことが多く、必須スキルです。そのため、Pythonのスキル証明のために資格を取得する選択肢があります。基礎レベルの内容のため、実務で役立つことのできるスキルを示す場合には、上位の試験の取得がおすすめです。

基礎試験の上位の試験として、Pythonを実践的に使っていく上で重要な仕様やライブラリの使い方を問うPython 3 エンジニア認定実践試験、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問うデータ分析に特化したPython 3 エンジニア認定データ分析試験もあり、より実務に近いスキルを習得する場合にはこちらもおすすめです。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定はデータサイエンティストのための資格試験です。データサイエンティストに必要なビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力が3つの軸になっています。

この検定により、個々のスキルと専門知識のレベルを測定し、幅広いスペクトラムでデータサイエンスの分野に貢献する能力を証明することができます。データサイエンティスト検定は、専門家としての信頼性を高める手段として、また自己成長のための目標として、有益な選択肢の一つです。

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データアナリスト、データサイエンティストに関するよくある質問

データアナリストやサイエンティストへの転職を検討する際には、さまざまな疑問が浮かぶでしょう。特によくある質問として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年収、適性などが多いです。

ここではデータアナリスト、データサイエンティストに関してよくある質問と回答を紹介します。どちらの職種を選択するか、キャリアパス検討にお役立てください。

Q1. データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか?

データアナリストとデータサイエンティストの違いは、主に職務領域です。データアナリストはデータ分析の結果を業務に活用することに重点が置かれているのに対し、データサイエンティストはデータを分析する仕組みの構築に重点を置いています。

Q2. データアナリストの年収はいくらですか?

2024年11月17日時点で、レバテックキャリアに掲載されている求人・転職情報によると、データアナリストの平均年収は約718万円となります。また、データサイエンティストの平均年収は約877万円でした。これはITエンジニアのなかでも高い水準であり、転職することにより高年収が期待できます。

Q3. データサイエンティストにはどのような人が向いていますか?

データサイエンティストは、データサイエンスという手法を用いたデータの分析を用いるエンジニア職種であり、そのための仕組みの構築を担います。データを分析するための仕組みには、数学、統計学、機械学習などの知見を組み合わせて構築することが求められるため、論理的な思考が得意な人は向いているといえます。

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まとめ

データアナリストとデータサイエンティストの違い、それぞれに必要なスキル、代表的なキャリアパスなどを解説しました。

データアナリストとデータサイエンティストの違いは、職務領域と用いる技術です。

データアナリストは主にデータの解析と洞察を提供し、基本的な統計手法やデータツールを活用します。対照的に、データサイエンティストは予測モデルの構築や高度な機械学習技術を駆使して課題にアプローチします。

これらの職種への転職を目指す際には、両者の違いを意識して、自身の特性とあった職種を選ぶことが重要です。自分がしたい仕事が、データ分析の活用なのか、データ分析の仕組み作りを含めた業務なのか、スキルの習得とともに見極めましょう。

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