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？必要な資格やスキルもご紹介

「データアナリストとデータサイエンティストの違いって？」
「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とは？」
「データアナリストとデータサイエンティストにはどんなスキルが必要なの？」
このように、データアナリストとデータサイエンティストとの違いについて知りたいという人もいるのではないでしょうか。

この記事は、データアナリストとデータサイエンティストでは何が違うのかや、具体的な仕事内容などを紹介しています。この記事を読むことで、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について把握することができるでしょう。

また、これらの職種に必要なスキルも紹介するため、データアナリストやデータサイエンティストに興味がある人も参考にできます。

データアナリストとデータサイエンティスト大まかな違いについて知りたい人は、ぜひ確認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は何が違う？

データ分析を主として行う仕事として、「データアナリスト」と「データサイエンティスト」という仕事が挙げられます。これらの仕事は混同されるケースも多いですが、業務領域や必要とされるスキルなどは異なります。

たとえば、データアナリストはクライアント寄りの仕事であるため、データ分析を行ってクライアントの業務改善に役立てることが仕事です。

一方でデータサイエンティストは、データ分析に使用するシステム開発などを行うことがメインとなっているため、エンジニア寄りの仕事だと言えるでしょう。

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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は同じようにデータ分析に関わる仕事ですが、その仕事内容には違いがあります。

データアナリストは統計学を使って、データ分析を行うことが主な仕事となります。その一方で、データサイエンティストはデータアナリストよりも高度な分析を行う仕事です。

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仕事内容を紹介するため、どのような違いがあるのか参考にしてみてください。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事は、主にプロジェクトの内容に合わせて統計学を使用し、データ分析を行うことです。一見して関連がなさそうな膨大な量のデータを分析、可視化することで、クライアントのビジネスの意思決定をサポートできるようにします。

データアナリストが扱うデータは構造化データが主となっており、分析の時点で目標やデータ分析を行う手法が決定しているケースが多いです。

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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の仕事は、機械学習などを使用して分析モデルを構築することです。データサイエンティストは機械学習のアルゴリズムを選択し、パラメーターのチューニングを行い、結果を分析します。

データの分析結果から得た知見はクライアントのビジネスに活用する必要があります。統計学を使用するデータアナリストの業務よりも、データサイエンティストの業務の方が高度な分析となっています。

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

データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータ分析に関わる仕事をするため、共通して必要になるスキルも多いです。一方、データアナリストとデータサイエンティストでは、それぞれ一方だけに必要とされるスキルもあります。

データアナリストやデータサイエンティストを目指す場合は、具体的にどのようなスキルが必要になるのか把握しておきましょう。ここでは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を紹介するため、参考にしてみてください。

データアナリストとデータサイエンティスト共に必要なスキル

データアナリストとデータサイエンティスト共通で必要とされるスキルとしては、データベース設計やSQLを使用したデータ抽出スキル、Pythonを使ったプログラミングスキル、統計学の知識などが挙げられます。

データ分析の業務では大学レベルでの数学の知識が必要になるため、データアナリストもデータサイエンティストも数学や統計学の知識が必要です。また、データ分析作業ではPythonなどのプログラミングが必要になるため、プログラミングスキルも必要になります。

他にも、データ分析基盤を構築するスキルやマーケティングスキルなどが求められるでしょう。

データアナリストに必要なスキル

データアナリストに必要とされるスキルとして、Excel、BIツールといったソフトウェアを扱うスキルが挙げられます。データアナリストはこれらのツールを使用してデータ分析を行うため、統計学の知識と共に使用スキルを身に付ける必要があります。

また、データアナリストはクライアントの立場に立って問題解決を行う役割も持ちます。特にコンサルタントを中心に行うデータアナリストの場合は、問題解決スキルやコミュニケーションスキル、資料作成スキルなどが必要です。

逆に、エンジニアに近い役割を持つデータアナリストの場合は、他にも設計やプログラミングのスキルが必要とされるでしょう。

データサイエンティストに必要なスキル

必要なスキルとしては、機械学習やディープラーニングの知識、TensorFlowやKerasといった機械学習のソフトウェアを扱えることが挙げられます。

データサイエンティストは、機械学習のアルゴリズムを選択し、データを分析してモデルを構築する役割を果たします。そのため、アルゴリズムの理解が必要です。

また、データサイエンティストはプログラミングスキルやデータベースの取り扱いも必要です。

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データアナリストとデータサイエンティストとよく似た職種

データアナリストやデータサイエンティストは、膨大な量のデータを扱い、データ分析をすることでクライアントのビジネスに活かせるようにする仕事です。

このようなデータアナリストやデータサイエンティストに近い職種として、同じようにデータを扱うマーケティング職やデータアーキテクト職などが挙げられます。

ここではデータアナリストとデータサイエンティストによく似た職種を紹介していくため、それぞれの職種との違いについてチェックしてみてください。

マーケティング職との相違点

マーケティング職の仕事は、企業の課題解決のためにマーケティングを行うことです。

データアナリストやデータサイエンティストの場合、データ分析を行うことが仕事となります。一方で、マーケティング職の場合は課題発見やマーケティング戦略の提案が主な仕事であるという違いがあります。

マーケティング職もマーケティングのためにツールなどを使用することになりますが、必要な技術は業務上求められる技術に限られます。マーケティング職の場合、技術領域よりもコミュニケーションスキルや戦略策定スキルなどが重要とされるでしょう。

データアーキテクト職との相違点

データアーキテクトとは、データ分析のスペシャリストとしてデータ分析の全体設計を行う仕事です。そのため、データアナリストやデータサイエンティストよりも、上流工程の業務を行う職種だと言えます。

データアーキテクトは、データアナリストやデータサイエンティストのキャリアアップ先の職種として選択肢に上がることが多いです。

データエンジニアとの相違点

データエンジニアは、データの整理や管理、データを活用するための基盤を構築したり、運用したりすることが仕事です。また、データエンジニアは、データベースの設計や構築などにも関わるため、データベースエンジニアの業務と重なる部分もあります。

データサイエンティストやデータアナリストはデータ分析のために技術を使用しますが、データエンジニアは主にデータを活用するためのインフラ周りの業務を担当するという違いがあります。

アクチュアリーとの相違点

アクチュアリーとは、日本語では「保険数理士」と訳されることもあります。アクチュアリーは生命保険や企業年金などの金融分野において、保険料率や保険金額などの算定を行う仕事です。

アクチュアリーは確率論に基づき、数学的な分析を行うことが仕事となります。そのためデータアナリストとアクチュアリーは類似点の多い仕事ですが、アクチュアリーの方が統計学を主とする仕事であるという違いがあります。

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【4選】データアナリストにおすすめの資格

データアナリストとデータサイエンティストは似た部分もある仕事ですが、それぞれおすすめの資格には違いがあります。どちらでも役立つ資格はありますが、目指す仕事が決まっているのであれば、それぞれの仕事に合った資格を取得する方が良いでしょう。

ここではデータアナリストにおすすめの資格を紹介するため、どのような資格が役立つのか参考にしてみてください。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、情報処理推進機構が主催する資格試験で、情報処理技術者としての一定のスキルを持っていることを証明できる国家資格です。

情報処理技術者試験は現在、12種類の資格区分で構成されています。データアナリストに求められるITスキルを身に付けるのであれば、ITパスポートや基本情報技術者試験から取得するのがおすすめです。

出典：試験の概要｜IPA
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/about/gaiyou.html

統計検定

統計検定とは、一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催している資格で、統計に関する知識や活用力などを証明できる資格試験です。

4級から1級までの5段階レベルと、「統計調査士」や「専門統計調査士」、「データサイエンス基礎」、「データサイエンス発展」、「データサイエンスエキスパート」というデータサイエンス領域についての資格が用意されています。

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データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベース領域の専門的な技術を保有していることを証明できる国家資格です。

情報処理技術者試験の区分の一つ、ITSSのスキルレベル4に相当する高難易度な試験です。データベースを扱う人材向けの資格で、データベースに特化した資格試験となっています。

取得することでデータベース人材として高度なスキルを持っていることの証明になります。

出典：データベーススペシャリスト試験｜IPA
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html

G検定・E資格

G検定・E資格は、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が主催しているディープラーニングに関する資格です。

日本ディープラーニング協会は、ディープラーニングを事業に活用できるジェネラリストや、ディープラーニングを実装できるエンジニアの育成を目指す協会となっています。

G検定はジェネラリスト向けの資格、E資格はエンジニア向けの資格であるため、必要に応じて受験すると良いでしょう。なお、E資格の方が難しいと言われています。

【4選】データサイエンティストにおすすめの資格

ここまで紹介したデータアナリストにおすすめの資格に比べて、データサイエンティスト向けの資格はよりエンジニア向けの資格が多い傾向があります。また、データベース技術者向けの資格もデータサイエンティストにおすすめです。

ここではデータサイエンティストにおすすめの資格を紹介するため、どのような資格があるのか参考にしてみてください。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定とは、一般社団法人「データサイエンティスト協会」が認定しているデータサイエンティストのための資格試験です。スキルレベルには「アシスタント」、「アソシエート」、「フル」、「シニア」の4段階のレベルがあります。

データサイエンティスト検定はデータサイエンティスト初学者や、これからデータサイエンティストを目指す人を対象としています。

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験とは、Python3の基礎知識について問われる試験です。一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が認定している試験で、Python3に関する文法基礎の知識が問われます。

難易度はそこまで高くないため、これからエンジニアを目指す人でもしっかりと学習すれば合格できる可能性があります。そのため、データサイエンティストを目指す人におすすめです。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースのデータベースの知識や技術を認定する資格試験です。「LPI-Japan」が主催している資格で、PostgreSQLを基準としたオープンソースデータベースの設計、開発、導入、運用スキルを証明することができます。

オラクルマスター

オラクルマスターは、Oracle Databaseの管理スキルを証明できる資格です。世界的に知名度の高いデータベース系の資格です。

オラクルマスターには、データベースの管理や運用などの知識やスキルを測る「Bronze DBA」、「Silver DBA」、「Gold DBA」、「Platinum DBA」の4つのグレードの資格と、「Silver SQL」というSQL操作のスキルを測る資格が設けられています。

BronzeとSilverには受験のための前提条件はありません。しかし、GoldやPlatinumを受験するには前提資格として、ワンランク下のグレードの資格を取得している必要があります。

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データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストやデータサイエンティストは、専門的な知識やスキルが求められる仕事です。そのため、人によって向き不向きがあります。

データアナリストにも求められる資質があります。そのため、データアナリストを目指すのであれば、一度自分が向いているかどうか確認しておくと良いでしょう。ここではデータアナリストに向いている人の特徴を紹介していくため、参考にしてみてください。

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几帳面な性格

データアナリストが行ったデータ分析の結果は、企業の戦略など重要な意思決定の判断材料になります。もしもデータアナリストが算出した結果に間違いがあれば、大きな影響が出てしまうでしょう。

そのため、データアナリストはミスなく作業を慎重に行えるような、几帳面な性格をしている人の方が向いています。

探求心が旺盛

データアナリストの仕事はデータ分析を行うだけでなく、データ分析の結果を企業の意思決定に活かせるようにすることです。そのため、データアナリストにはITスキルや統計学だけでなく、企業経営の知識や業界知識なども必要になります。

IT業界は次々に新しい技術や情報が登場するため、知的好奇心や探究心が旺盛で、自分から学び続けられるような人が向いていると言えるでしょう。

数字に強い

データアナリストは数字を扱う仕事であるため、数字に強い人はデータアナリストに向いています。大学教養レベルの数学の知識はあった方が良いでしょう。

また、データ分析を行うだけでなく、企業の課題解決のための仮説検証を行ったり、分析結果から施策の効果を説明したりする際にも、数字をもとに説明する必要があります。そのため、データや数字に強い人の方が適性があると言えるでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストはデータアナリストと違った適性が必要とされます。データサイエンティストを目指す場合は、論理的な思考力や粘り強さなども必要になるでしょう。

ここではデータサイエンティストに向いている人の特徴を紹介するため、参考にしてみてください。

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論理的思考の持ち主

論理的思考力のある人は、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストは主観を排除して、事実から論理的に結論を導き出すスキルが必要です。

そのため、データサイエンティストとして活躍したいのであれば、どのような場合でも目の前にあるデータのみを信じて結論を出せる素質が重要です。

粘り強い性格

データサイエンティストの仕事は、膨大な量のデータを分析し、仮説を立てて検証するという作業の繰り返しになります。試行錯誤しながら地道に業務を進めていく必要があるため、粘り強い性格の人はデータサイエンティストに向いています。

長時間パソコンに向き合い、考え続けられるような人は、データサイエンティストの適性があると言えるでしょう。

分析力に優れている

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行うことであるため、分析力に優れている人はデータサイエンティストに向いています。データサイエンティストは収集したデータをもとに、数字がどのような意味を持つのか調べる作業もあります。

そのため、日頃からさまざまな事業の原因に疑問を持つような人は、データサイエンティストに適性があるでしょう。

データアナリストやデータサイエンティストに未経験者はなれる？

全くの未経験からデータアナリストやデータサイエンティストになることは難しいです。

そのため、未経験者がデータアナリストやデータサイエンティストになるには、十分に勉強してから目指す、もしくは似た仕事で経験を積んでから転職することを検討しましょう。

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データアナリストやデータサイエンティストのそれぞれの特性を理解しよう

データアナリストとデータサイエンティストは似た職業ですが、業務内容や求められるスキルには違いがあります。

本記事で紹介した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の仕事内容、必要なスキルなどを参考に、それぞれの特性について理解を深めてみてはいかがでしょうか。

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