近年、AIがますます身近な存在になったこともあり、AIを使った業務に興味を持つ人も増えています。
その中でも、AIエンジニアは将来性が期待できることから人気の職業となっています。
AIエンジニアとひとくちに言っても、業種によって様々な違いがあります。
この記事では、AIエンジニア業の1つでもあるデータアナリストとデータサイエンティストの違いについて解説していきます。
どのAIエンジニアに就くか悩んでいる人は、ぜひご参考ください。
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
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の違い
では、まず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の違いについて見ていきましょう。
一般的には、AIを扱う業務はAIエンジニアと呼ばれがちですが、同じAIを使う業務でも仕事内容が異なることがあります。
自分はどちらの業務に興味があるのか、ご確認ください。
データアナリストの仕事について
データアナリストは、簡単にデータの可視化を行うことができるBiツールやプログラミング技術を使ってデータのビジュアライズを行い、クライアントの課題解決のための提案を行っていく業務のことです。
クライアント業務が主な仕事内容で、事業課題を整理して分析結果をどう活用していくかを提案するのが仕事の流れとなります。
データアナリストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストの仕事について
データサイエンティストは、IT技術を使ってデータを分析・解析し、結果を利活用する業務です。
データの分析結果をもとに、クライアントに課題の把握〜解決の提案までを行っていきます。
これだけ聞くと、データアナリストと変わらないと感じる人もいるかもしれませんが、データサイエンティストは機械学習モデルなどの分析モデルを構築する技術が必要になってきます。
そのため、データアナリストよりもエンジニアとしての技術が求められ、より専門性の高い業務が求められます。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データアナリストとデータサイエンティストで求められることの違い
続いて、データアナリストとデータサイエンティストで求められることの違いについて見ていきましょう。
先ほど、仕事内容の違いについて解説しましたが、仕事内容が違う分求められることも異なります。
クライアントと円滑に仕事を進めるためにも、求められることを把握しておくことが大切です。
データアナリストに求められること
データアナリストに求められることは、データから的確なインサイトを読み取ることができる能力です。
データを分析するための基礎知識が必要になるため、原因の切り分けや情報の取捨選択ができるスキルが求められます。
また、クライアントとの円滑なやり取りができるコミュニケーション能力も求められます。
クライアントが何を必要としているのかを引き出すために、ビジネスマンとしてのスキルも必要となります。
どちらかというと、データサイエンティストよりもビジネス寄りのポジションのため、こういったスキルも大切になってきます。
データサイエンティストに求められること
データサイエンティストも、クライアントワークが多いことから、円滑なコミュニケーション能力が求められます。
加えて、データサイエンティストは技術面でも求められる職種のため、最新の機械学習モデルやクラウドサービスなどの技術的なスキルも必要となります。
データサイエンティストになったあとも、日々AIの技術は進んでいるため、最新情報のキャッチアップは求められるでしょう。
データサイエンティストになったあとも、最新の技術を活用できるための勉強は続ける必要があります。
データアナリストとデータサイエンティストの年収の違い
転職を目指すにあたって、気になるのはやはり年収。
どうせ転職をするのであれば、年収が良いほうを目指したいという人は少なくないのではないでしょうか。
ここからは、求人ボックスのデータをもとに、データアナリストとデータサイエンティストの年収の違いについて見ていきましょう。
データアナリストの年収
データアナリストの年収は、約694万円です。
日本人男性の平均年収が545万円ということを考えると、データアナリストは平均よりも年収が高い傾向にあります。
しかし、データ分析の仕事は近年自動化が進んでいることもあり、ただデータ分析ができるだけでは今後思うような年収が貰えなくなる可能性も懸念されます。
そのため、データアナリストを目指す人は、今後よりエンジニアとしての専門性や特定の業界知識を深めるための努力が求められるでしょう。
データサイエンティストの年収
データサイエンティストの年収は、約699万円です。
こちらも、データアナリストと同じく、平均よりも年収が高い傾向にあります。
平均年収はどちらも変わりませんが、データサイエンティストからよりエンジニアとしての専門性を高めて、データエンジニアや機械学習エンジニアに転身する場合はより高い年収が期待できます。
このような職種の場合は、ビジネス能力よりもエンジニアとしての能力が求められるため、より高度な技術の勉強が必要となっていきます。
しかし、データ分析ができる人が増えていることから、より高い需要のもとで活躍したいのであれば転身を視野に入れるのも一つの手といえます。
データアナリストとデータサイエンティストのスキルの違い
転職する場合、今の職種で身に付けたスキルを活かしたいという人も多いかと思います。
今持っているスキルを活かすことで、転職を有利に進めることができるため、自分の強みがアピールできるのはメリットと言えるでしょう。
では、データアナリストとデータサイエンティストのスキルの違いについて見ていきましょう。
データアナリストで役に立つスキル
データアナリストは「基本情報技術者試験」を受けて、データ分析業務で必要となる知識を身に付けると良いでしょう。
ITの基本的な知識が身に付くので、未経験から目指したい人にも役に立つ試験といえます。
また、データアナリストはITコンサルタントが必要とするスキルと被る部分も大きいです。
例えば、ロジカルシンキングやドキュメンテーションスキル、プレゼンテーションスキルなどです。
クライアントが必要としている情報や課題解決の提案を的確に行うことができる、ビジネスマンとしてのスキルは大いに役に立つでしょう。
データサイエンティストで役に立つスキル
データサイエンティストは、プログラミングの知識や実践的なスキルを身に付けると良いでしょう。
具体的には、プログラミング言語「Python」や「SQL」を使って実際にプログラミングに触れてみたり、機械学習に関する知識を身に付けるのがおすすめです。
また、より実践的な学習をするのであれば、Kaggleなどのデータサイエンティスト向けのコンペに参加するのも一つの方法です。
実際にコンペでは順位が可視化されるので、自分の実力を客観視することができます。
そのため、データサイエンティストとしての実力を磨くためにも積極的に参加するのをおすすめします。
データアナリストとデータサイエンティストに向いている人の違い
大きな括りとしては、同じAIエンジニアですがデータアナリストとデータサイエンティストでは向いている人の特徴も少し異なってきます。
せっかく転職したものの、ミスマッチを起こさないためにも、どういったタイプが向いているのかを把握しておきましょう。
では、データアナリストとデータサイエンティストに向いている人の違いを見ていきましょう。
データアナリストが向いている人
データアナリストは、クライアントとのやり取りが多いことから、相手とのコミュニケーションを苦としない人が向いています。
クライアントと円滑にやり取りをするための努力を怠らず、連絡をマメにできるタイプはデータアナリストとして活躍できる可能性が高いでしょう。
データアナリストの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストが向いている人
データサイエンティストは、バランス良く学習できる人におすすめの職種です。
データサイエンティストに必要なのは、クライアントへの問題解決や提案ができるビジネス能力だけではありません。
正しいデータを収集したり分析したりできるエンジニアとしての能力や、データを解釈するための統計や数学的な知識・AIや機械学習のツールの活用ができるデータサイエンティストとしての能力も求められます。
そのため、どれもバランス良く知識を身に付けて、そつなくこなす必要があります。
苦手な分野がなく、様々な分野での学習への意欲が高い人が向いているでしょう。
データサイエンティストの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
そのほかデータアナリストと混ざりやすい職種
ここまで、データアナリストとデータサイエンティストの違いについて解説していきましたが、ほかにもデータアナリストと混ざりやすい職種があります。
業界の知識や理解度を深めるためにも、データアナリストと混ざりやすい職種も合わせてチェックしておきましょう。
データエンジニアとの違い
データエンジニアは、データ活用のための基盤を作る職種のことです。
データアナリストが、マーケティング調査やビジネスにおけるデータを扱いやすくするためにシステムを構築・運用していきます。
分析に使いやすい構造でデータを格納して、問題なくシステムが動作するように運用・監視を行うため専門的な技術が必要となります。
また、システムにエラーが発生した場合は、対応する必要があるので、イレギュラーなことが起こっても問題解決できる経験やスキルも大切です。
そのため、データアナリストよりもエンジニアとしての高い技術が求められるポジションになります。
マーケティング職との違い
マーケティング職の主な役割は、製品やサービスの市場への導入や販売促進のために、戦略的なマーケティングプランを策定・実行することです。
市場調査や顧客行動の分析を通じて、ターゲット市場や顧客のニーズを把握するため、既存データを使って分析を行うデータアナリストと少し異なる職種となります。
データアーキテクトとの違い
データアーキテクトとデータアナリストは、データ分析において異なる役割を担っています。
データアーキテクトは、データの設計や管理に重点を置いており、データモデルの設計やデータストレージの設計、クラウドサービスやサービスシステムの管理などを行っていきます。
データエンジニアと同様に、エンジニア業務が主な仕事内容のため、より専門的な技術が求められます。
データアーキテクトは、データを管理して最適に保存する仕組みを構築していることから、データを扱う企業への需要が高く大手も人材不足とされるほど需要が高いポジションです。
求人ボックスのデータでも、平均年収は約749万円と言われており、ステップアップとして目指したいポジションの1つでもあります。
コンサル職との違い
データアナリストもコンサルも、クライアントへの問題解決を提案する業務ですが、どちらに重点を置いているかで違いがあります。
データアナリストは分析が専門職のため、分析したデータを元にして問題解決を行っていく業務になります。
一方でコンサルはあくまでビジネス課題を解決するのが目的になります。
問題解決の手段としてデータ分析を行うこともありますが、データ分析を行わずに別の手段で問題解決の提案をすることもあります。
そのため、同じクライアントワークでも方法が異なっていきます。
エスタイルではデータアナリストとデータサイエンティストを募集中！
当メディアを運営するエスタイルでは、未経験からデータアナリストとデータサイエンティストを目指すメンバーを募集しています！
エスタイルは未経験採用に力を入れており、今のメンバーの9割以上が未経験からのスタートで活躍しています。
データアナリストもデータサイエンティストも、ビジネス力が求められる職種のため今の業務を活かせるタイプはすぐに活躍できる可能性もあります。
ぜひ一度お気軽にお問い合わせください！
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てエンジニアを目指そう！
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違いについて解説いたしました。
AIエンジニアとして1つの括りで見られやすいAI業務ですが、実は業務内容や求められることが異なるということが分かったかと思います。
自分が得意なスキルや将来的に活躍したいポジションがあれば、ミスマッチを起こさないためにもどの職種を目指すかが大切なポイントとなります。
もし気になる職種を見付けられたら、まずは独学や資格の勉強から始めてみましょう！
