現役データアナリストがデータサイエンティストとの違いや特徴を丁寧に解説

「データアナリスト」と「データサイエンティスト」は似たような職種と思われがちですが、実は求められるスキルや役割には大きな違いがあります。

どちらが自分に合っているのか悩んでいる人は少なくないでしょう。

そこでこの記事では、データアナリストとデータサイエンティストの具体的な違いや、僕自身がデータアナリストという職種をおすすめする理由について詳しくご紹介します。

ぜひこの機会にデータ分析者としての新しいキャリアをスタートさせ、充実したビジネスライフを送りましょう！

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の役割は、「データを活用する」という点では共通していますが、必要とされるスキルセットや業務内容には明確な違いがあります。

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストの違いや、それぞれに向いている人の特徴について解説します。

データアナリストとは？

データアナリストは、企業が持つデータを分析し、その結果をビジネス戦略に活かす役割を担います。

主にデータの抽出や分析・可視化を行い、得られたインサイト（洞察）をもとに具体的なビジネスの意思決定や経営戦略の提案を行うことが求められます。

データアナリストには、統計学やSQLなどのデータハンドリング技術に加えて、コミュニケーション能力やビジネスの知識も重要です。

データアナリストについてより詳しく知りたい人は、以下▼の記事もあわせて読んでみてください。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、より高度な分析を担い、データ分析モデルの構築や機械学習アルゴリズムの適用を行います。

これには、機械学習やプログラミング、統計モデリングなどが含まれ、ビッグデータを用いて予測分析や推論を行い、新しいアルゴリズムを開発したりモデルを構築したりすることが多いです。

データサイエンティストは高度なプログラミングスキルや統計的知見が求められ、AI技術の応用に関わることもあります。

【現役データアナリストが語る】データアナリストがおすすめな理由3選

データを使って意味のあるインサイトを得るためのプロセスは、多くの企業にとって日々の意思決定に必要不可欠となりつつあります。

ここでは、実際に現役データアナリストとして働いている僕が、データアナリストという職種がおすすめな理由を3つご紹介します。

高度なプログラミング技術は必要ない

データアナリストの仕事では、データサイエンティストのように高度なプログラミング技術（機械学習やディープラーニングなど）は必要ありません。

もちろん、プログラミングができると便利ではあるものの、必須ではないのです。

実際に業務でよく使用するSQLやTableauのようなビジュアル化ツールは、ユーザーフレンドリーで直感的に操作できます。

出典：Tableau Public（ちるとも）

これらのツールはデータを効果的に分析して結果を視覚的に表現する機能を提供しており、これによりデータからのインサイトを素早くビジネスプロセスに統合することができます。

独学または短期間のトレーニングで基本操作をマスターでき、専門知識がなくても業務に役立てることができるでしょう。

未経験から転職できる求人が多い

データアナリストは、他のIT系職種に比べて未経験からでも挑戦しやすい職種です。

理由としては、近年データ活用を重視する企業が急増しており、人材の需要が高まっているため、実務経験がなくてもチャレンジできる求人が数多く存在するためです。

また、研修やトレーニングが充実している企業も多く、初心者でもキャリアをスタートしやすい環境が整っています。

これらのプログラムは、基本的なデータ分析のスキルだけでなく、業務に必要なビジネス知識も身につけることができるため、異業種からの転職者も活躍の場を見つけやすいでしょう。

給与水準が高く、年収アップできる可能性が高い

データアナリストは、その専門知識が多くの業界で求められているため、給与水準も非常に高いです。

多くの企業が「データの価値」を認識すればするほど、データアナリストという職種に対する報酬はさらに上昇していくでしょう。

また、データアナリストとしての実務経験を積むことで、将来的にデータサイエンティストやビッグデータのエキスパートなど、さらに高収入を狙えるキャリアパスも広がります。

これから年収をアップさせたい人や、データを活用した業務に興味がある人にとって、データアナリストは非常に魅力的な職種の一つといえるでしょう。

データアナリストになるために絶対すべき2つのこと

データアナリストとしてキャリアをスタートさせるためには、いくつかの重要なステップを踏むことが不可欠です。

ここでは、データアナリストになるために「絶対これだけはやるべき！」であることを2つご紹介します。

データアナリスト求人に強い転職エージェントに登録する

データアナリストとして未経験から転職を成功させるためには、転職エージェントの利用が非常に重要です。

特に、データ分析やIT分野に強い転職エージェントに登録すると、あなたのスキルや経験にマッチした求人を効率的に見つけることができます。

特に未経験からデータアナリストへの転職を考えている場合、“転職のプロ”である転職エージェントのサポートはキャリアアップのアドバイスを得るために非常に役立つでしょう。

データ分析やITに関する幅広い知識・スキルを身に付ける

データアナリストになるためには、単にデータを操作する技術だけではなく、そのデータがビジネスにどのような影響を与えるかを理解することが必要です。

これには、統計学の基礎知識だけでなく、データ分析に強い言語（SQLなど）やBIツール（Tableauなど）の使用技術が求められます。

さらに、これらの技術を磨くためにはデータ分析の参考書▼やオンラインスクールなどを活用して常に学び続ける姿勢が重要です。

データドリブンな意思決定が日々のビジネスでますます重要になっている今、データアナリストとしてのキャリアは非常に有望な道ですよ。

【Q&A】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（FAQ）

今後ますます需要が高まるデータアナリストやデータサイエンティストについて、多くの転職希望者が気になりそうな質問を3つピックアップしました。

【まとめ】データを活用する職種に転職してキャリアアップを！

データアナリストやデータサイエンティストなど「データを活用する職種」でキャリアアップを考えているなら、今がチャンスです！

データを活用する職種は今後も急成長が見込まれ、キャリアアップや年収アップできる可能性が非常に高いでしょう。

これからデータを活用した職種に転職を考えている人は、まずは転職エージェントに登録して、自分に合ったキャリアを見つける第一歩を踏み出しましょう。

転職エージェントはあなたのスキルや希望に合った求人を提案してくれるので、効率的に転職活動を進められますよ。

データアナリストでキャリアに輝きを！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！