「データの専門家」である2つの職の仕事内容・役割・必須資格について解説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:2020年6月9日

レバテックキャリアは
ITエンジニア・Webクリエイター専門の転職エージェントです

業界業種を問わず、データ活用が進む今、膨大なデータをビジネス課題の解決につなげる職種が注目されています。その代表格が「データサイエンティスト」や「データアナリスト」です。この2つは、ともにデータを扱う専門職種でありながら、仕事内容や役割が明確に定義されていない状態です。しかし、厳密に言えば2つの職種には明確な違いがあります。ここでは、データサイエンティストとデータアナリストの違いを解説しながら、それぞれに必要となるスキルや資格について解説します。

1. 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?

まず、2つの職種の役割や仕事内容について解説します。現状では両者の間に明確な線引きは存在していないものの、役割や仕事内容を整理していくと、いくつかの違いが浮かび上がります。

2つの職種の役割

まず、2つの職種に共通している役割について解説します。データサイエンティストとデータアナリストは、共に以下2つの役割を負っています。

・ビジネス上の課題を抽出し、解決に向けてビッグデータの収集・加工・分析を行う
・分析結果を元に問題の解決や改善策の提案・立案を行う

次に、それぞれの具体的な仕事内容を見ていきましょう。

データアナリストの仕事内容

データアナリストは、データやデータ分析モデルを活用しながら、経営課題や製品・サービスの改善提案を行う職種です。ちなみにデータアナリストには、大きく2つのタイプが存在し、ひとつは「コンサル型」、もうひとつは、「エンジニア型」と呼ばれています。それぞれの仕事内容は次のとおりです。

「コンサル型」のデータアナリストの主な仕事内容
コンサル型は、経営上の課題解決やマーケティング施策の提案に軸足を置きます。具体的には、市場調査や経営課題に必要な各種データを収集したうえで、課題解決へ向けた仮説立案、提言、レポーティングなどを行います。

「エンジニア型」のデータアナリストの主な仕事内容
エンジニア型は、顧客行動を分析し、製品・サービスの開発や改善に役立てることを目的として業務を進めます。データマイニングや機械学習などを駆使して顧客行動を分析し、その結果をもとに製品やサービスをどう改善すべきかを考えるのがエンジニア型の仕事内容です。データマイニングや機械学習などは、プログラミング言語やツール開発を駆使して行われることもあるため、技術的な知識・スキルが求められます。

データサイエンティストの仕事内容

次にデータサイエンティストの仕事内容について解説します。データサイエンティストは、ビジネス上の課題を抽出し、ビッグデータの収集・加工・分析及、課題解決や状況改善のための施策・立案までを行う職種です。ただし、データアナリストよりも担当領域が広い点がポイントです。

経営課題の把握と戦略立案
データサイエンティストは、データ収集・加工・分析の前提として、下記のような仕事を行います。

・課題の洗い出しと優先順位付け
・解決の対象とすべき課題と達成目標の明確化
・課題解決、目標達成に向けた仮説立案

これらは、従来であれば事業会社の事業企画部門やコンサルティングファームが担う仕事でした。しかし、ビッグデータ活用を前提とした経営戦略が一般的になってきたことから、データの専門家であるデータサイエンティストの担当領域として見なされるようになりました。

データ取得・収集環境の構築と分析
立案した仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工するのもデータサイエンティストの仕事です。また、データ収集に適した環境づくりを平行して行うこともあります。例えば、API接続で業務システムからデータを収集するプログラムを作成する、MySQLやHadoopを用いたデータベースを構築するといった業務です。環境構築が完了した後は、実際にデータ分析を行い、大量のデータの中から事業や業務の改善に役立つ情報を見つけ出します。

仮説検証と提言
分析結果と仮説を突き合わせ、仮説が正しいかどうかの検証を行います。また、「意味のあるデータ項目」をKPI(重要指標)に設定してレポートにまとめたり、分析モデルを構築したりするのも、データサイエンティストの仕事です。

2つの職種の違いとは?

このように両者の間には共通する仕事内容が多いため、肩書よりも仕事内容から職種を判断するのが妥当です。一方、次のような明確な違いがあることも事実です。

主軸とするフェーズの違い
データアナリストは主にデータの「収集」と「分析」を担います。これに対して、データサイエンティストはデータの「分析」と「実装(分析用アルゴリズムの実装や予測モデルの構築など)」に軸足を置いています。

職務領域の違い
データサイエンティストの職務領域は「課題抽出」「データ収集と分析」「仮説構築」「アルゴリズムや予測モデルの実装」と非常に広範です。一方、データアナリストは「データ収集と分析」に限定されているケースが珍しくありません。そのため、「データサイエンスの業務の一部をデータアナリストが担う」という見方もできるでしょう。ただし、企業によって定義はバラバラであり、どの仕事がどちらの職務領域であるかはケースバイケースです。

2. 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

ここでは、データサイエンティストとデータアナリストのどちらを目指す場合でも共通して必要になるスキルと、個別に必要となるスキルを区別して紹介します。

共通して必要な知識・スキル

基礎数学の知識
統計学、線形代数、微積分など基礎数学に関する知識は、両者ともに必要です。これらは大学数学レベルに該当するため、文系人材であれば一から学びなおす必要がある場合もあります。

プログラミングスキル
データ収集・分析の分野ではPython、R、SQLなどの言語が頻繁に活用されています。Pythonは、機械学習などの分野で活用が進んでいる軽量プログラミング言語で、シンプルな記述で複雑な処理を行えたり、分析用のライブラリが豊富であったりという特徴があります。

また、Rは統計解析に特化したプログラミング言語です。どちらも、「基礎構文」「データ分析・機械学習用のライブラリ」に関する知識は必須となるでしょう。

また、SQLは、DB操作用の言語として国際標準化されており、DBの種類(MySQLやRDBMS)に関わらず使用できる汎用性を持っています。SQLに関しては、欲しいデータを独力で抽出・検索・分類できるレベルの知識を身に付けたいところです。

機械学習用フレームワークの知識
おもにPythonで用いられるフレームワークで、機械学習に必要な専門性の高いアルゴリズムが実装されています。Tensorflow、Keras、Chainerなどが代表的な存在です。

データ分析基盤の構築スキル
Spark、Hadoopといったデータ分析基盤の構築スキルを保持しておくと、どちらの職種でも重宝されます。特にデータサイエンティストはデータ分析基盤構築を行うことが珍しくないため、必ず習得しておきたいところです。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストを目指す場合には、記述統計学の知識があると重宝されるでしょう。記述統計学は、現存するデータを整理・集計して、規則を見つけ出す事を目的とした学問です。データ分析で良く用いられる「相関分析」「クラスター分析」などは、記述統計学を応用した手法です。

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を目指す場合は、推測統計学の知識があると良いでしょう。推測統計学では、現存するデータから未知のデータを予想し、仮設検証や推測を行います。データ分析手法では「仮説検定」や「回帰分析」が該当します。

3. データサイエンティストやデータアナリストに役立つ資格

ここでは、データサイエンティスト ・データアナリストの仕事に役立つ資格を紹介します。両者ともに、次のような資格を取得しておくと、転職時に有利です。

統計検定

一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する、統計学に関する知識を評価する統一試験です。5段階の級(1級~4級)と、2つの資格(統計調査士、専門統計調査士)が存在します。

情報処理技術者試験

IPA(情報処理推進機構)が主催する、ITエンジニアけの認定試験です。まずは「基本情報技術者試験」「応用情報技術者」「データベーススペシャリスト試験」などをの取得を目指しましょう。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー試験では、第1次試験の中に「数学(確率・統計・モデリング)」が含まれており、データアナリスト及びデータサイエンティストの仕事に役立つ知識を習得できます。

DB系資格(ORACLE MASTEROSS-DB

データベース系の資格としては、オラクル社製のデータベースについての管理スキルを証明するORACLE MASTERや、OSS製のDBに関する資格であるOSS-DBなどがおすすめです。

4. まとめ

日々生み出される膨大なデータを製品・サービスの開発・改善に活かし、ビジネス課題の解決につなげる職種の代表格として「データサイエンティスト」や「データアナリスト」が近年注目を集めています。この2つは、ともにデータを扱う専門職種ですが、両者の仕事内容や役割は、厳密には異なります。そのため、転職活動時には、両者の違いを意識したアプローチが求められるでしょう。
 

ITエンジニア・Webクリエイターの転職ならレバテックキャリア

レバテックキャリアはIT・Web業界のエンジニア・クリエイターを専門とする転職エージェントです。最新の技術情報や業界動向に精通したキャリアアドバイザーが、年収・技術志向・今後のキャリアパス・ワークライフバランスなど、一人ひとりの希望に寄り添いながら転職活動をサポートします。一般公開されていない大手企業や優良企業の非公開求人も多数保有していますので、まずは一度カウンセリングにお越しください。

転職支援サービスに申し込む

また、「初めての転職で、何から始めていいかわからない」「まだ転職するかどうか迷っている」など、転職活動に何らかの不安を抱えている方には、無料の個別相談会も実施しています。キャリアアドバイザーが一対一で、これからのあなたのキャリアを一緒に考えます。お気軽にご相談ください。

「個別相談会」に申し込む

内定率が高い

関連する記事

人気の記事

スキルアップ記事トップへ

データサイエンティストの求人・転職一覧

無料サポート登録簡単30秒

【厚生労働省】職業紹介事業許可番号(13-ユ-308734)

  • STEP1
  • STEP2
  • STEP3
  • 次のstepで入力すると返事が来る!
  • プロフィール入力すると返事が来る!
  • ご希望の条件を選択してください

    ご希望の勤務形態

    必須

    ご希望の勤務地

    任意

  • プロフィールをご入力ください!必須入力項目はこのページで終わりです。

    氏名

    必須

    氏名かな

    必須

    生年月日

    必須

    電話番号

    必須

    メールアドレス

    必須

  • スキルシート・ポートフォリオをお持ちの方はアップロードしてください

    スキルシート

    任意

    提出しておくことで
    迅速なご紹介が可能に!

    職務経歴書

    ドラッグアンドドロップ or ファイルを選択 選択されていません

    履歴書

    ドラッグアンドドロップ or ファイルを選択 選択されていません

    スキルシートを確認しています...

    スキルシートを確認しています...

    ※ファイルは5MB以下で対応するファイル形式 ? でアップロードしてください
    Microsoft Office .xls .xlsx .doc .docx .ppt .pptx
    KINGSOFT Office .xls .xlsx .doc .docx .ppt
    iWork .numbers .pages .key
    LibreOffice .ods .odt .odp
    OpenOffice .ods .odt .odp
    その他 .pdf

    ポートフォリオURL

    任意

    ?

    ポートフォリオとは主にクリエイターの方が自己PRのために過去の作品や制作実績をまとめた作品集の事です。

    ポートフォリオをWeb上で公開されている方はそのURLを、データでお持ちの方は作品データをアップしたURLを入力してください。

    ※データをアップされる場合は、保存期間や容量制限の少ないGoogleドライブを推奨しています。

    その他ご要望

    任意

  • 下記の内容をご確認いただき問題ないようでしたら、送信してください

    プロフィール入力すると返事が来る!

    • ご希望の勤務形態 必須

    • ご希望の勤務地 任意

      第一希望:
      第二希望:

    • 氏名 必須

    • 氏名かな 必須

    • 生年月日 必須

    • 電話番号 必須

    • メールアドレス 必須

    • 職務経歴書 任意

    • 履歴書 任意

    • ポートフォリオURL 任意

    • その他ご要望 任意

    個人情報の取り扱い 」と「 利用規約 」に同意の上、 『同意して登録する』 ボタンをクリックして下さい。

プライバシーマーク

レバテック株式会社は「プライバシーマーク」使用許諾事業者として認定されています。
個人情報の秘密は厳守します。ご入力いただいた情報は許可を頂くまで求人企業に公開することはありませんので、ご安心ください。

申し込みに関するご注意
以下の方は弊社の事業基盤、求人動向から、ご提案のご連絡までお時間をいただく可能性があります。ご了承ください。
IT業界、または希望職種が未経験の方
レバテックキャリア対象エリア以外での勤務地、また在宅での作業を希望される方