データ解析

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 データアナリスト
ウマたん
ウマたん
本記事では、データサイエンティストとデータアナリストの違いについて徹底的に考察していきます。明確な違いは定義されておらず会社や業界が変われば必要な職能も変わってきますが、スキルセットや業務内容にどんな違いがあるのか見ていきましょう!

こんにちは!

消費財メーカーのデータサイエンティスト、ウマたん(@statistics1012)です。

大学院では統計学を専攻しながらデータアナリストとして1年ほどベンチャー企業で働いていた過去があります。

データ分析を生業とする職業として「データサイエンティストとデータアナリスト」がありますが、この2つの境目は曖昧。

人によって解釈も異なり業界や会社が変われば定義も若干変わってくるこれらの職種ですが、自分の経験をふまえてどのような違いがあるのか考察していきたいと思います。

ロボたん
ロボたん
確かにデータサイエンティストとデータアナリストの違いって絶妙に分かりにくいなー・・・
ウマたん
ウマたん
そうなんだよねー!業界や会社が変われば細かい職能は変わってくるけど、ある程度の違いは理解しておこう!

ぜひ、データサイエンティストとデータアナリストの違いを理解して自分のキャリアに活かしてくださいね!

データサイエンティストとデータアナリストの仕事の違い

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早速、データサイエンティストとデータアナリストの仕事上の違いを見ていきましょう!

どちらが明確に優れているという話ではありませんが、データサイエンティストの方がデータアナリストよりも業務領域が広いのは間違いありません。

データサイエンティストはビジネスまでコミットする

Business Plan

データサイエンティストとデータアナリストの違いとして明確に言える1つ目がビジネスへの関与度。

データアナリストは、データを加工・集計して分析することで何かしらのアウトプットを出したり、データの可視化・KPI管理などを主戦場とします。

実際にデータアナリストとして働いていた時は、すでに存在するデータを集計・分析してそこから得たアウトプットを経営陣に伝えていました。

もちろん一概には言えませんが、データアナリストは得られたアウトプットのビジネス化の部分までコミットすることは求められません。

一方データサイエンティストは、データからアウトプットしてハイ終わりではなく、そのアウトプット結果をどのようにビジネスに活かすか、まで求められます。

データから価値を生みだしそれをビジネスに活かし、いかにビジネスをドライブできるかどうかがデータサイエンティストに求められていることなのです。

データサイエンティストはデータ蓄積部分にもコミットする

AI

さらにデータサイエンティストは、データ分析の前手に必要なデータ蓄積部分にコミットすることも多いです。

もちろん、この部分はデータエンジニアやインフラエンジニアなどと協働していくことになりますが、ビジネス課題の特定から必要なデータやデータの持ち方などを定義してデータ蓄積部分にもコミットする必要が出てきます。

実際にJavascriptを書きWebログデータをDMPに貯めたり、サードパーティーデータの活用などをおこなっています。

データアナリストはデータ集計・分析・ビジュアライズを主戦場とするため、このデータ基盤部分にはコミットしない場合が多いです。

過去にデータアナリストを経験して、現在データサイエンティストをやっている身からするとデータアナリストよりもデータサイエンティストの方が圧倒的に面白い!!

やっぱりデータから価値を生んでもそれをビジネスに活かすことができないとあんまり面白くないですよねー!

出口までコミットできるデータサイエンティストの方がエキサイティングでっす!

データサイエンティストとデータアナリストのスキルの違い

python

データサイエンティストとデータアナリストの仕事の違いを見てきましたが、つまりデータサイエンティストは、データ蓄積→データ分析→ビジネス活用の一連の業務を一気通貫で行う業務領域の広い職種であると言えます。

データサイエンティストのスキルについては以下の動画でも解説しています。

データサイエンティストのスキルは大きく分けて3つあると言われています。

・エンジニアリング・ITのスキル
・統計学や機械学習理論のスキル
・マーケティング・ビジネスのスキル

この中でも統計学/機械学習理論のスキルや一部のエンジニアリング・ITのスキルはデータアナリストと被ってくる部分ですが、

データサイエンティストに関してはそれにプラスしてエンジニアリング・ITのスキルやマーケティング・ビジネスのスキルをさらに深めたのがデータサイエンティストと呼べるでしょう!

さらに細かいスキルリストに関しては、データサイエンティスト協会の以下の資料に非常に細かく記載されているため、興味のある方は是非見てみてください!

余談ですが、データサイエンティスト協会の理事である安宅さんのシン・ニホンはデータサイエンスとAIの可能性をものすごく熱く語っている本なのでオススメです。

データアナリスト・データサイエンティスト問わず、データから価値を生む仕事に付いている人にはぜひ読んで欲しい書籍になっています!

データサイエンティストになるためには

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データサイエンティストとデータアナリストの違いについて見てきましたが、データサイエンティストになるためにはどのようなステップ・勉強を経ればよいのでしょうか?

実務経験が大事なのは言わずもがなですが、以下のようなステップでデータサイエンティストのある程度の下地は付けられると思います。

学習のステップ

・データサイエンティストの仕事イメージ、全体像
・統計学と機械学習理論
・Pythonによる実装
・ビジネススキル

データサイエンティストの仕事イメージ、全体像

まず、データサイエンティストの仕事の一部を知るために手前味噌ですが以下の書籍を書いていますのでそちらを読んでいただくとイメージが湧くと思います!

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ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけるとイメージが湧くと思います。

データ分析部分に特化して取り上げています。

Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね!

統計学と機械学習理論

統計学と機械学習理論はデータサイエンスを学ぶ上で欠かせません。

平均・分散など統計の基本的な部分を学んで統計的検定などの統計学基礎が分かり、基本的な教師あり学習・教師なし学習などの手法のアルゴリズムが分かるようなレベルをとりあえずは目指したいですね!

いきなり書籍は取っつきにくいと思うので以下のUdemy講座を試してみることをオススメします!

Udemy コース データサイエンス
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データサイエンスの分野を幅広くおさえている講座で、全世界で好評なコース。

ユニークなアニメーションと一緒にビジネスサイドからデータサイエンスを学べるので分かりやすいです。

Udemyは世界最大の教育プラットフォームで非常におすすめ!

買い切りなので自分のペースで自分のレベルに合った教材を楽しめます。

僕自身めっちゃお世話になってます笑

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以下の記事で統計学と機械学習の学習方法についてまとめています。

メモ
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統計学と機械学習は被る部分も多いのですが、統計学は現状のデータを把握することに重きを置き、機械学習は将来のデータを予測することに重きを置くということを頭に入れておいてください!

Pythonでの実装

実際にデータを加工して集計してモデル構築をする上でプログラミング言語を扱える必要があります。

正直PythonでなくてRでもいいですし、データ加工の大部分はSQLで行うことが多いので、そこも一緒に学んで欲しいところですが、やはりPython学習は欠かせません。

Pythonを学ぶのであれば、以下の講座が簡単な機械学習手法をPythonで実装して実際にデータ解析コンペに提出していくのでオススメです!

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簡単な単回帰分析から機械学習(決定木)を使って回帰と分類問題を解いていくコース!

課題定義や分析において気を付けるべきところについても学べるので実務においても役立つ内容です。

Python関連のUdemy講座は以下の記事で徹底的に比較しているのでぜひチェックしてみてください!

Udemy Python
【20コース以上受講】UdemyのおすすめPythonコースを徹底レビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のPython講座を20コース以上受講した僕がそれぞれのコースを徹底的にレビューしていきます!ぜひムダな時間を費やさず目的に沿った効率の良いPython学習を進めてくださいね!...

また、Pythonの学習にはPyQというサービスが非常におすすめ!

PyQ トップページ公式サイト:https://pyq.jp

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当サイト【スタビジ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

このサービスはPythonに特化したオンライン学習サービスでとにかくコーディングしまくれます。

とにかく写経してしまくってください!

Pythonに関しては以下の記事で詳しくまとめているので是非チェックしてみてください!

【独学入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...

ビジネススキル

最後にビジネススキル!

ビジネススキルは実際に実務を行いながら身に付けていくべきですが、まずは基本的なビジネス思考やマインドセット、フレームワークなどはおさえておきたいところ。

そんな基礎的なビジネススキルを身につけるためにオススメなのが以下のグロービスが提供する定額制の動画学習サービス「グロービス学び放題

グロービス放題公式サイト:https://hodai.globis.co.jp/lp

グロービス経営大学院を運営するグロービス株式会社がビジネスパーソンに向けて展開しているサービスで、気軽にグロービス流の考え方を学べるので非常にオススメです!

以下のカテゴリがあって様々な内容を学ぶことができます。

思考
戦略・マーケティング
組織・リーダーシップ
会計・財務
グローバル
キャリア・志
変革
テクノベート
創造

カテゴライズされた各コースに対して、初級・中級・実践知というレベル分けと最新のトレンドを講演動画から学ぶTrend pickupというコースがあります。

僕自身非常にお世話になっていて、特に藤原和博さんのグロービス講演動画は目から鱗でした!

1か月あたり、書籍1冊分程度の2000円以下で学べるんです!だいぶお得です。

10日間無料なのでぜひ体験してみてください!

以下の記事でグロービス学び放題について徹底的にレビューしています!

グロービス学び放題
グロービス学び放題の評判が良いらしいので受講してみたらハマった【感想レビュー】 こんにちは! データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。 データサイドとビジネスサイド...

 

ここまでで、データサイエンティストになるためのロードマップについて簡単に解説してきました。

以下の記事でデータサイエンティストの勉強ステップについて詳しくまとめていますので是非チェックしてみてください!

【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...

データサイエンティストとデータアナリストの違い まとめ

データサイエンティストとデータアナリストの違いについてまとめてきました!

データサイエンティストの方が業務範囲が広くデータ蓄積設計からビジネス出口まで幅広く抑えている職種であることが分かりましたね!

個人的なポジショントークになってしまいますが、やっぱりせっかくデータ関連のお仕事をするのであればデータサイエンティストを目指してほしいなと思います。

必要とされるスキルや業務範囲は非常に広いですが、ぜひデータサイエンティストを目指しましょう!

ウマたん
ウマたん
データで世界を変えよう!

以下の記事でデータサイエンティストの将来についてまとめています!

よければ目を通してみてください!

データサイエンティストがなくなる!?将来性について見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが今後なくなるのか・将来性はあるのかについて徹底的にまとめていきます!なくなることはないけど2極化するかもしれないよ!というのが僕の意見です。どんな2極化の可能性が・・...

イラスト出典:Illustration by Stories by Freepik

Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!