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は、ビッグデータを分析して状況改善のために施策立案を行う人のことを指します。

データアナリストとは、規則性を分析をして課題解決のためにアウトプットを作成する人のことです。

データサイエンティストとデータアナリストの違いとはどのようなものなのでしょうか。こちらのページでは、そんな疑問を解消します。

■データサイエンティストとデータアナリストの違いとは?

データサイエンティストとデータアナリストの業種領域は曖昧とされやすい傾向にあります。
それでは、2つの職種にはどのような違いがあるのでしょうか。

以下にそれぞれの職種について解説しているので、理解を深めていきたい方はぜひ参考にしてみてください。

・データサイエンティスト

データサイエンティストとは、大量のデータから必要な情報を抽出するプロフェッショナルです。主な業務内容は、ビッグデータを分析し、その結果をもとに状況の改善をすべく施策立案を行うこと。

より良い予測モデルを構築することでビジネスに関わる問題を解決に導いています。客観的に事業戦略を見据える重要な仕事を担っており、質の高いマーケティングを行うことが可能です。

分析や統計のために専門的な知識やスキルを身につけることはもちろん、コンサルティング能力やビジネスにおける知識も必要とされています。

・データアナリスト

一方、データアナリストはデータの処理や現状分析などのフェーズに重きを置いています。消費者の行動や規則性から分析を行い、将来的な要望を見出すことで課題解決の手段を提案。アウトプットを作成してビジネス上のサービス改善に役立てています。

以上のことから、データサイエンティストとデータアナリストはフェーズの違いによって区別しており、厳密な線引は存在しないようです。
データの収集から行うのか、分析から始まるのかは企業によって異なります。
一つのフェーズに特化したデータサイエンティストもいれば、全てのフェーズを担当するデータアナリストも存在。
IT化が進んでいる近年ではビッグデータの活用範囲も拡大しており、どちらの職種も今後の需要がさらに高まっていくと考えられるでしょう。

■データサイエンティストやデータアナリストになるには

データサイエンティストやデータアナリストになるためには、特別な資格は必要ありませんが、幅広いIT知識が求められます。
ITエンジニアやSEなどの経験がある方はデータ分析の技術が身についているので、活躍の場が広がるかもしれません。

統計学について学んできた方や統計検定の資格を有している方、クリエイティブな面を発揮したい方に向いている仕事です。
自分がどのようなスキルを持っていて何が足りていないのかを自己分析し、強みを磨いて専門知識を増やしていくことが大切です。

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