実際の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！

こんな疑問を持っている人は少なくありません。

実は、この二つの職種は似ているようで、要求されるスキルや役割に大きな違いがあるのです。

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。

プログラミングが得意でない人や、未経験からデータ分析の世界に飛び込みたい人にも役立つ情報が満載です。

ぜひこの機会に、データアナリストとしての新しいキャリアをスタートさせて、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、および業務内容には明確な違いがあります。

これらの違いを理解することは、どちらのキャリアパスが自分に適しているかを判断する上で非常に重要です。

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解析し、その結果をビジネス戦略に活かす役割を担います。

主に、データの収集や処理、そして基本的な分析を行い、得られた情報をもとに具体的なビジネスの意思決定や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。

使用する技術には、統計学、SQL、Excelが含まれ、これらを用いてデータからインサイトを引き出し、企業の意思決定を支援します。

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、プログラミング、統計モデリングが含まれ、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の開発やモデルの構築を行います。

データサイエンティストは、ビジネス課題の解決を目指すために必要な、高度なプログラミングスキルや統計的知見が求められ、しばしばAI技術の応用に関わることもあります。

データアナリストとデータサイエンティストの職務の違いは、その職務範囲の広さと技術の複雑さにあります。

どちらの職種もデータを活用することには変わりありませんが、そのアプローチと期待される成果には大きな違いがあります。

あなた自身のスキルとキャリアの目標を考えながら、どちらの道が適しているかを検討することが重要です。

【実際の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

データアナリストとして僕が直接経験してきたこの職種の魅力は数多くありますが、特に新しいキャリアを考えているあなたにとって重要なのは、アクセシビリティと市場での重要性です。

データを使って意味ある洞察を得るためのプロセスは、多くの業界で日々の意思決定に不可欠です。

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

多くの人々が思うほど、データアナリストに高度なプログラミングスキルは必要ありません。もちろん、プログラミングができると便利ですが、必須ではないのです。

実際に多用されるツールであるSQLやExcel、または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です。

これらのツールはデータを効果的に分析し、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洞察をすばや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することが可能であり、専門知識がなくても業務に役立てることができます。

未経験から転職できる求人が多い

データアナリストへの需要は増加しており、特に未経験からでもスタートしやすい職種として注目されています。

多くの企業がデータドリブンな意思決定を強化しようとしており、そのためのトレーニングプログラムや教育制度を提供しています。

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す。

データアナリストとしてのスキルを身に付ければ、業界を問わずに高い需要があります。

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、給与水準も比較的高いです。

データの価値が認識されればされるほど、この職種に対する報酬も上昇する傾向にあります。経験を積むことでさらに高い年収を目指すことができ、キャリアパスとしても非常に魅力的です。

実際に、僕自身がこの職種に転職してから、150万円以上の年収アップを達成した経験があります。

これは、データアナリストとしてのスキルが市場で高く評価されている証拠です。

【体験談あり】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アップを目指していくにあたり、絶対にすべき2つのことをご紹介します。

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の転職を成功させるには、適切な求人を見つけることが非常に重要です。

そのためにも、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ことをおすすめします。

転職エージェントは、それぞれの求職者のスキルやキャリアプランに合った求人を紹介してくれるため、自分一人で求人を探すよりも効率的で、成功率が高くなります。

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、専門的なエージェントのサポートは、適切な研修の機会やキャリアアップのアドバイスを得るために役立ちます。

僕自身が転職エージェントを利用した結果、データアナリストとして求められるスキルを事前に学ぶことができ、スムーズに職場に適応することができました。

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に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、プログラミングスキル（特にPythonやRなどのデータ分析に強い言語）、データベース管理、そしてビジネスインテリジェンスツール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、オンラインコースやワークショップ、実務経験を通じて、常に学び続ける姿勢が重要です。

これらのステップを踏むことで、データアナリストとしての専門性を深め、市場価値を高めることが可能です。

未経験からこの分野に入る場合でも、適切な準備とサポートがあれば、成功するチャンスは大いに広がります。

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。

【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という職種について、多くの人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】データアナリストでキャリアアップを目指そう！

データアナリストとしてのキャリアアップを考えているなら、今がチャンスです！

この記事で触れたように、キャリアアップのための最初のステップとして転職エージェントに登録することを強くお勧めします。

特に「キャリアに悩んでいる」「市場価値を高めたい」と考えている方にとって、転職エージェントへの登録は、新たな職場で活躍するための扉を開く鍵となるでしょう。

あなたに合った道を見つけ、スキルセットを拡張することで、より満足のいく職業生活を送ることが可能になります。

今こそ、新しい自分に一歩踏み出し、データアナリストとしてさらなる高みを目指しましょう。

転職エージェントを活用して、新たなキャリアのスタートを切り、あなたの専門性をさらに伸ばすことから始めましょう。

あなたのデータアナリストとしての旅は、ここから新たな段階に進みます。

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！