データアナリストとデータサイエンティストの違いは?

最終更新日:2024年4月9日

データ分析を行う職種の代表的なものとして、データアナリストとデータサイエンティストが存在します。データアナリストとデータサイエンティストの目的は、データ分析によってビジネスの問題を解決することで共通しています。しかし、両者の職務領域や必要なスキルには違いも存在しています。

この記事では、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べきかを迷っている方向けに、両者の違い、それぞれに必要なスキル、代表的なキャリアパス、おすすめの資格などを解説します。自分自身の傾向と照らし合わせて、キャリア選択の参考として頂ければ幸いです。

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この記事のまとめ

  • 大雑把には、データアナリストはクライアント寄りの職種、データサイエンティストはシステム寄りの職種といえる
  • データアナリストは分析結果を業務に役立てることに注力し、データサイエンティストは分析のためのシステム構築に力を入れる
  • IPAの調査に対し、データサイエンティストについて、日本企業の47.5%が大幅に量的に不足していると回答
  • 両職種の平均年収は2024年2月17日時点のデータで700万円台であり、いずれも高い年収を望める職種

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストとデータアナリストの違い

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。そのため業務的には重複している部分も多いですが、一部違いもあります。ざっくり言えば、データアナリストはクライアント寄りの職種、データサイエンティストはシステム寄りの職種です。データアナリストがデータ分析してクライアント業務に役立てることに力を入れているのに対し、データサイエンティストはデータ分析のためのシステム構築などに力を入れています。

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、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異なる場合があります。

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りますので、機械学習を用いる場合でもデータアナリストと呼ばれることもあります。

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大量、多量な傾向があります。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が主になります。データアナリストは統計学を用いて人が理解できる形に構造化データを分析し、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?仕事内容や必要スキル・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います。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。

データサイエンティストは、前処理と呼ばれるデータを機械学習で分析できる形に変換することから、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、結果の分析などを行います。

関連記事:データサイエンティストの仕事内容を解説!必要なスキル、知識、学習方法もご紹介

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は必要とするスキルに共通部分が多いです。例えば、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。


  • ・大学教養レベルの数学の知識

    ・統計学の知識

    ・PythonやR、SQLなどのプログラミングスキル

    ・HadoopやSparkなどのデータ分析基盤の構築スキル

    ・マーケティングなどのビジネススキル


以降では、それぞれに求められるスキルをご紹介します。

また、これらの各職種の必要なスキルの違いは、キャリアパスの違いにもつながります。データアナリストの場合には、マネージャーなどの管理職、コンサルタントを目指す人が多い一方で、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などが多いという特徴があります。

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とされます。またコンサル業務が中心の場合は、企業の課題を考える、問題解決する、といった汎用スキルが求められます。

マーケティングを行って企業の担当者とコミュニケーションを取ることになるので、一般的なコンサルタントに求められるスキルと重複します。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機械学習を頻繁に用いるので、機械学習の知識や機械学習を用いるためのソフトウェアである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になるので、プログラミング、データベース、統計学のスキルを深めていく必要があります。

関連記事:
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
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

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、他にも類似する職種があります。以下では、類似する他の職種との比較を説明します。

データエンジニアとの違い

データエンジニアはデータ分析を行うための基盤構築を中心的な業務とします。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

データアナリストとアクチュアリーは類似する職種ですが、アクチュアリーの方が統計学を中心にしていること、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。保険数理士と呼ばれることもあります。

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はデータ分析の技術が中心ですが、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。上流工程を担うと考えるとわかりやすいでしょう。言い換えれば、データアーキテクトは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ツールは収集したデータを分析し、可視化などを行うツールですが、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利用できるツールであることが特徴となります。このBIツールを取り扱うことが、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。

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は共通する部分も多い職種ですが、収入面ではどのような違いがあるのでしょうか。本項では、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し、代表的な求人例を紹介します。

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年収は高い?他職種との比較

年収を比較

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抽出しそれぞれの推定年収を算出してみました。データサイエンティストについては2024年2月17日時点の職種「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2024年2月15日時点の職種「データサイエンティスト」KW「データアナリスト」に該当する情報を対象とし、それぞれ30件を抽出、年収の最小値と最大値の中間の平均値を推定の平均年収として算出します。

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757万円、データアナリストの平均年収は約732万円でした。

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方が多く存在します。

データサイエンティスト・データアナリストの求人・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次項にあげています。この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

【想定年収】
490〜900万円

【具体的な業務内容】
・データベースにある定量データとアンケート等での定性データを使った、マーケティングデータ分析
・アンケート調査の設計、実査
・各種Web分析ツールの活用、ビジネスサイドへの利用促進
・ビジネス企画メンバーからの分析依頼への対応、コンサルティング
・開発メンバーと協働してのWebテクノロジーへの対応

【必須条件】
・BtoC課題におけるマーケティングデータ分析経験
・ビッグデータからの分析データセットの作成(データクレンジング含む)
・高度なSQLの経験(複雑な副問合せなど)
・BtoC領域における、E-Commerceでの集客・導線・リテンション・コンバージョン・デジタル広告分析等の経験
・ビジネス企画部門から課題をヒアリングし、分析シナリオを作って最終報告まで行った経験

・顧客志向(データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢)をお持ちの方
・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方

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例

【想定年収】
440~850万円

【具体的な業務内容】
・お客様ビジネス課題からビッグデータ活用に関する分析テーマの要件を抽出し、技術的課題設定、分析要件設定を行う。
・分析テーマを統計解析手法を用いて、クライアントのデータ分析(データマイニング)を行い、ビジネス課題の解決に必要な施策を立案する。

【必須条件】
<経験>
・RやPythonでの統計解析・データ分析業務経験
・E資格や統計検定2級等のデータ分析やディープラーニングに関する知識
※ご出身の業界については、特に不問です。

<マインド>
・コミュニケーションが円滑に取れる方

データサイエンティストの求人・転職情報

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の代表的なキャリアパスを紹介します。それぞれの職種になるためのキャリアパスと、なってからのキャリアパスの一例です。

データアナリストの場合

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通りが考えられます。

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が身についているでしょう。そのうえで、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スキルを身につけることが必要です。

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が身についているでしょう。そのうえで、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は、データサイエンティストを目指すことが挙げられます。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になるのは自然といえます。

データアナリストとして経験を積んだうえで、主に機械学習を用いたデータ分析ができれば、データサイエンティストに転職しやすいでしょう。

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ためのキャリアパスは、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。

データアナリストや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は身についているでしょう。そのうえで、主に機械学習を用いたデータ分析スキルを身に着けることができれば、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を目指す方法を徹底解説

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上げ専門性を高めることを目指すキャリアパスや、経営幹部を目指すキャリアパスが挙げられます。

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。

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該当します。

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

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うえで、自分の適性ややりたいことがどちらの業種に近いのかを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。

上記2種の職種はいずれもデータを分析する職種になりますが、そのほかにもエンジニアとしてのキャリアを活かすキャリアパスとして、データエンジニアとしてデータ基盤の構築などに携わるということも考えられます。

データ分析人材の需要について

IPAが公開しているDX白書2023では、DXを推進する人材について大幅に量的に不足していると答えた日本企業が49.6%、質的に大幅に不足していると答えた日本企業は51.7%です。さらに職種「データサイエンティスト」に限っては大幅に量的に不足していると答えた日本企業は47.5%でした。この数字は米国企業を対象とした同じ調査の結果よりも高い数値で、日本において特に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、事業会社のIT人材の不足感については従業員規模別にまとめると、大企業になればなるほど量・質ともにIT人材の不足感が高いという結果が出ています。直接的にデータサイエンティストだけについてのデータではありませんが、優れた商品・サービスを保有している大企業はデータサイエンティストを含めたIT人材の力を使ってさらに収益を向上させたいと考えているといえるでしょう。

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?

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おすすめの資格をそれぞれ紹介します。共通性の高い職種ですので、自分に不足するスキルを習得できる資格を取得するとよいです。

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です。統計に関する資格とデータ操作に利用するSQLに関する資格をあげています。

統計検定

統計検定は統計学に特化した資格試験です。レベルごとに以下のように区分があります。

  • ・統計検定1級

    ・統計検定準1級

    ・統計検定2級

    ・統計検定3級

    ・統計検定4級

    ・統計検定 統計調査士

    ・統計検定 専門統計調査士

    ・統計検定 データサイエンス基礎

    ・統計検定 データサイエンス発展

    ・統計検定 データサイエンスエキスパート

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付けながら評価を得られます。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERはデータベースに特化した資格試験です。以下4段階のレベルがあります。

・Bronze

・Silver

・Gold

・Platinum

Oracle Databaseの提供元が運営する資格のためオラクルの製品仕様に基づいていますが、他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。そのため、どのデータベース製品を扱う際にも役立つスキルが身に付きます。

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。同じ情報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います。取得難易度は高いですが、知名度、評価ともに高いです。

関連記事:データアナリストにおすすめの資格8選

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です。データサイエンスで利用するプログラミング言語Pythonや機械学習などに関する資格も含まれます。

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可能性が高く、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。

基礎試験の上位の試験としてPython3エンジニア認定実践試験、Pythonによる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名前の通り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となります。

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、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まとめました。特によくある質問として、2つの職種の違いについても記載しています。より詳しくは本文内の記載を参照下さい。

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、データサイエンティストともにIT技術を駆使したデータ分析により、企業や組織の課題解決を図る職種であることは共通しています。違いとしては、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仕事の重点が置かれており、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までを担う点などがあげられます。

Q2. データアナリストの年収はいくらですか?

2024年2月15日時点で、レバテックキャリアに掲載されている職種「データサイエンティスト」KW「データアナリスト」の求人・転職情報より、データアナリストの平均年収は約732万円であると推定することができます。
※30件のデータを抽出し、年収の最低額と最高額の中間の平均より算出。

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も担います。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。

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、職務領域が異なる点と、用いる技術が異なる点です。

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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この記事の監修

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