この記事では、「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違いを分かりやすく説明していきます。
「データサイエンティスト」とは?
「データサイエンティスト」とは、「統計学・機械学習(ディープラーニング)・AIなどのデータ科学の専門的知識を持っていて実務にも応用できる専門家・専門職」のことです。
「データサイエンティスト」は、「データサイエンスの知見を活用してビッグデータを解析し、企業の抱える問題の本質を特定して実際的な改善を提案していく仕事」を担っています。
「データサイエンティスト」には、「データ科学以外のPython・R・SQLなどの開発言語の知識と経験」も求められます。
「データアナリスト」とは?
「データアナリスト」とは、「統計学を活用しながらビッグデータを適切に収集・分析して問題解決に役立てることのできる専門家・専門職」を指しています。
「データアナリスト」は「データサイエンティストよりも簡単なビッグデータの処理をする職種」として位置づけられることもあります。
「大量かつ多様なデータを誰にでもわかりやすい形に解析処理してプレゼンできる専門家」のことなのです。
「データアナリスト」には、「統計学の基本知識・データを処理して正しく解釈するロジカルシンキング」が求められます。
「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違い
「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違いを、分かりやすく解説します。
「データサイエンティスト」は、「データアナリスト」よりも「ビッグデータの高度な分析と応用を行う専門職」として位置づけられていることが多い違いがあります。
「データサイエンティスト」は、「一般的な統計学のレベルに留まらず、AI(人工知能)などに応用される機械学習(ディープラーニング)のアルゴリズムを用いてデータから未来の動向を予測して問題を解決する専門家」です。
「データアナリスト」は、「機械学習までは使わない統計学によるビッグデータの分析と操作を行う専門家」である点に違いがあります。
「データサイエンティスト」は、「データアナリスト」が扱わないことが多い「非構造化データ」の分析も得意である点も異なります。
「データサイエンティスト」の例文
・『データサイエンティストとしてIT企業で働いている人材の多くは博士号を取得しています』
・『未来の世界で大きな役割を果たすAIの開発にも、データサイエンティストは携わることがあります』
「データアナリスト」の例文
・『ECサイトのマーケティング業務で、データアナリストとして働いていたキャリアがあります』
・『大学では統計学を専攻して数学者を目指していましたが、就活の説明会でデータアナリストの仕事に強い関心を覚えました』
まとめ
この記事は、「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違いを説明しましたがいかがでしたか?「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「データを解析・処理して問題解決につなげる専門的な仕事・専門家」で実質的な違いはほとんどありませんが、「データサイエンティスト」のほうが「レベルの高いデータの分析・機械学習含む難しい学問の応用」を行うとされています。
「データサイエンティスト」と「データアナリスト」の違いを知りたい時は、この記事をチェックしてみてください。
