データサイエンティストとデータアナリストの必要スキル、年収、将来性の違いは？

キャリア

データサイエンティストとデータアナリストってどう違うの？年収や将来性の違いも知りたい。

データサイエンティストやデータアナリスト、データエンジニア、AIエンジニアなどDX関連の様々な職種が出てきていますね。

中でも、データサイエンティストとデータアナリストは、非常に似ている職種であるため、その違いを明確に理解している人は少ないでしょう。

そこで、当記事では、事業会社におけるDX推進の現場を知る立場から、両者の違いを初心者の方にも易しくお伝えしていきます。

年収や将来性の違いなど、DX推進の現場にいるからこその知見を元にしっかり解説します。

また、未経験からデータサイエンティストやデータアナリストを目指せるおすすめスクールの紹介もありますので、是非最後までお読みください。

【記事を書いた人】

☑️ 事業会社にてDX推進兼DX人材育成を担当3年以上

☑️ JDLA G検定・E資格を取得済

☑️ DX検定にてDXプロフェッショナルに認定

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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

最初に身も蓋もないことを言いますが、こういった人材像や職種の定義というのは、業界や業種、会社によって異なります。

従って、絶対的な回答は存在しません。

しかし、それが結論だと本記事の意味がなくなってしまいますので、私なりの考えをもとに「大まかにこういう所が違う」ということをお伝えしていきます。

重要なのは、それらを理解の上あなたのキャリアに活かすことです。

是非あなたのキャリアにマッチしそうな方を見つけて、次のアクションに繋げてください。

前置きが長くなりましたが、それでは、定義の違いの話に入っていきましょう。

実は、データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータを活用してビジネス課題を解決するという意味でほぼ同じゴールを目指す職種と言って良いです。

違うのは、求められるスキルの幅や、重視されるスキルです。

データサイエンティスト協会が定義している必要スキルをベースに違いを見ていきましょう。

データサイエンティスト協会HPより引用

以下、データサイエンティスト協会のスキルカテゴリをベースに、私の独断と偏見で必要スキル例をリスト化、各人材像とマッピングしたものです。

◎：特に求められる　○：求められる　△：あれば望ましい

カテゴリ	スキル例	データサイエンティスト	データアナリスト
データサイエンス力	プログラミング(Python,R等）	○	△
	機械学習・ディープラーニング	○	△
	統計学	○	○
データエンジニアリング力	データ可視化・BIツール活用	○	○
	インフラ（特にクラウド基盤）	○	△
	セキュリティ	○	△
ビジネス力	ビジネスドメイン知識	○	◎
	ビジネスアナリシス	○	◎
	プロジェクトマネジメント	○	○