データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？2つの違いやおすすめ資格

明確な定義がないデータアナリストとデータサイエンティスト

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はありません。

データアナリストもデータサイエンティストも統計や数学などの技術を活用したデータ分析、データ解析などを行う職種です。

そのため定義上明確な線引きはされていませんが、一般的にデータアナリストの上位職がデータサイエンティストと解釈されているため、区別することはできるようになっています。

データエンジニアやデータアーキテクトと混同されることも

データエンジニアは大規模なデータの活用を支える基盤を構築する専門職であり、データアーキテクトはデータを整備する職種です。

データエンジニアはエンジニアとしての基本スキルにデータを扱うスキルが求められます。また、データアーキテクトはエンジニアとデータアナリストの間での作業を行うという特徴があります。

それぞれデータアナリストやデータサイエンティストに近い内容を扱うため、混合されることも多いです。

データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容

データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容についてご紹介します。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらも同じようにデータを集計し、分析を行うことが主な業務となっています。それでは両者は具体的にどのような仕事を行っているのでしょうか。

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仕事内容をご紹介します。

データアナリストの仕事内容

データアナリストはビッグデータを扱い、データ分析を行う専門職です。

データアナリストは「コンサル型」と「エンジニア型」にわけることができ、それぞれ仕事内容も異なります。ここでは「コンサル型」と「エンジニア型」の仕事内容をそれぞれご紹介していきます。

「コンサル型」と「エンジニア型」

コンサル型データアナリストはデータ解析をもとに解決策を提案し、エンジニア型データアナリストは商品やサービスの改善に活用できるデータを提供します。

コンサル型データアナリストはその業務内容から、マーケティング会社はコンサルタント会社に勤めています。

一方、エンジニア型データアナリストは機械学習などの技術を利用して顧客の行動パターンを分析し、マーケティングに活かすのが主な業務となっています。

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はビジネス上の課題を抽出し、ビッグデータの収集や加工、分析を行う専門職です。

データサイエンティストの仕事内容は大きく分けて「データ収集・分析環境の構築」「データを活用した経営戦略」「データの分析や仮説証明」の3つがあります。

ここではデータサイエンティストの3つの仕事内容をそれぞれご紹介していきます。

データ収集・分析環境の構築

データサイエンティストはデータの収集・分析環境の構築を行います。

データ分析に必要なデータを収集できる環境づくりもデータサイエンティストの仕事の1つとなっているため、HadoopやMySQLなどを利用してデータベースを構築し、運用します。

また、データを収集するためのプログラムの作成もデータサイエンティストが行います。

データを活用した経営戦略

データサイエンティストはデータを活用した経営戦略を行います。

データ収集や分析を行う前に、課題の洗い出しや優先順位付けといった作業を行います。また、ターゲットにするべき課題や達成目標を明確化し、さらにそれらを達成するための仮説を立案します。

従来であれば専門の企業や企画部門が行っていた業務ですが、近年ではこれらの業務にデータが不可欠となってきたため、データサイエンティストが担うようになりました。

データの分析や仮説証明

データサイエンティストはデータの分析や仮説証明を行います。

データ分析の環境を整えた後は、データを組み合わせて解析し、分析作業を行います。また、データ分析の結果をもとに、仮説が正しいのかを検証することになります。

これらの作業を行うことにより、ビジネス上の課題の原因を見つけ出し、解決する施策へとつなげることがデータサイエンティストの仕事です。

データアナリストやデータサイエンティストに必要な3つのスキル

データアナリストやデータサイエンティストに必要スキルをご紹介します。

データアナリストもデータサイエンティストもデータ分析を行うためのスキルが必要になりますが、具体的にはどのようなスキルが求められるのでしょうか。

ここではデータアナリストやデータサイエンティストに必要な3つのスキルをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル1：プログラミングスキル

データアナリストとデータサイエンティストにはプログラミングスキルが必要です。

データ分析を行うためにデータの形式を統一したり、バッチ処理を組むためにはプログラミングスキルが求められます。

特に多くの企業で利用されている人工知能分野に特化したPythonや、統計解析向けのR言語といったデータ解析言語のスキルが必要になるでしょう。

Pythonのフレームワークの知識もあるとよい

Pythonのフレームワークの知識があると機械学習やディープラーニングを活用したデータ分析ができます。

PythonはAI開発や人工知能分野に特化したプログラミング言語となっており、機械学習を行いやすいライブラリやフレームワークも多いです。

しかしどのフレームワークを利用するのが最適なのか判断するためには知識が必要になるため、フレームワークの知識を持っておくと良いでしょう。

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル2：統計学など数学の知識

データアナリストとデータサイエンティストには統計学など数学の知識が必要です。

データ解析では数学が共通の言語となっており、さまざまな知識が必要になります。

また、数学の知識で特に必要になるのは統計学や微積分、確率、行列などの分野の知識となるため、身に着けている必要があります。

データアナリストとデータサイエンティストに必要なスキル3：データ分析基盤構築スキル

データアナリストとデータサイエンティストにはデータ分析基盤構築スキルが必要です。

データ分析基盤を構築するには、Hadoop、Storm、Samza、Spark、Flinkなどのビッグデータプロセッシングフレームワークを利用します。

ビッグデータプロセッシングフレームワークはデータを取り込むようにデータ計算を行います。特にHadoopとSparkは広く利用されているフレームワークとなっています。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストには論理に基づいてデータを分類できるロジカルシンキングが必要です。

データアナリストにはコンサル型とエンジニア型それぞれで求められるスキルが若干異なります。コンサル型データアナリストにはロジカルシンキングやマーケティングの知識が重要になるでしょう。

また、エンジニア型データアナリストの場合はより統計分析や時系列分析などの専門的な知識が必要になります。

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にはドキュメントやプレゼンテーションなどのビジネススキルが必要です。

データサイエンティストはデータ活用によって企業の事業に貢献することなので、データ分析事業のビジネスについての深い理解が必要になります。

また、データ分析の成果物はほとんどがドキュメントやプレゼンテーションになるため、わかりやすく伝えられるドキュメントやプレゼンテーションのスキルも必要です。

データアナリストとデータサイエンティストの今後の需要

データアナリストとデータサイエンティストは高い需要がありますが、今後は専門的になっていくと予測されています。

近年は人工知能の開発が一般化し、ビッグデータの重要性が高まってきていることもあり、今後もデータアナリストやデータサイエンティストの需要は伸びていくでしょう。

しかしAIがデータ分析の仕事を行うようになっていくと予想されているため、より専門的なスキルが求められるでしょう。

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5選

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をご紹介します。

データアナリストやデータサイエンティストには専門性の高いスキルや知識が求められます。また、必要とされる分野も幅広いため、適切な資格を取得するのがおすすめです。

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5選をご紹介します。

データアナリストとデータサイエンティストの資格1：統計検定

統計検定は統計に関する知識や活用力を評価する資格です。

一般財団法人「統計質保証推進協会」が認定している試験で、準1級から4級の5段階の等級と、「統計調査士」と「専門統計調査士」という2種類の資格があります。

データにもとづいて客観的に判断し、問題を解決するスキルを認定する資格となっているため、データを扱うデータアナリストやデータサイエンティストにはおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの資格2：アクチュアリー試験

アクチュアリー試験は確率論や統計学によって不確定な事象を予測するスキルを評価する資格です。

公益社団法人「日本アクチュアリー会」が認定している試験で、特に保険業界で活躍できるアクチュアリーになるための資格となっています。

難易度は高いですが、データサイエンティスト協会も推奨している資格となっているため取得するのがおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの資格3：オラクルマスター（ORACLE MASTER）

オラクルマスターはオラクル社が主催するベンダー資格です。

オラクル社が提供しているデータベースであるオラクルデータベースに関する試験で、データベースの基礎知識やデータ抽出、データベースの構築運用などについて学べます。

データベースのスキルを認定する世界共通の資格となっているため、データアナリストやデータサイエンティストにもおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの資格4：OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験はオープンソースデータベースに関する技術力や知識を認定する資格です。

特定非営利活動法人エルピーアイジャパンが実施する「オープンソースデータベース技術者」の認定試験で、日本独自の試験となっています。

オラクルマスターと同じように取得しておくことでデータベースを扱うスキルを保有していることを証明できるためおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの資格5：情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は経済産業大臣が認可するIT技術者向けの資格です。

エンジニア全般におすすめの試験ですが、特に基本情報技術者試験やその一段階上の応用情報技術者試験、さらにデータベースを扱う技術力や知識を問うデータベーススペシャリスト試験がデータアナリストやデータサイエンティストにはおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの違いを把握しよう

データアナリストもデータサイエンティストも幅広いスキルを保有し、データ分析を行う専門職となっています。

ぜひこの記事でご紹介したデータアナリストとデータサイエンティストそれぞれの仕事内容やデータアナリストやデータサイエンティストに必要な3つのスキルなどを参考に、データアナリストやデータサイエンティストへの理解を深めましょう。