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はじめに
わたしはコミュニケーションアプリを扱う会社で、データデータアナリストとしてプロダクトの分析やデータパイプラインの実装、Tableauなどでの可視化を行っています。
データアナリストとしてのキャリア形成をしていますが、すみわけが分かりにくい部分もあるかなと思い「データアナリスト」と「データサイエンティスト」の違いについてまとめてみたいと思います。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
求められるスキルは「企業によって異なる」というのが正直な結論となります。
一方で、ある程度のまとめはできると思いますので転職経験や現職の役割をベースに整理してみます。
データアナリストの役割
- データを分析するための要件（分析の目的、取得が必要なデータ、データの取得元など）を整理する
- データベースやスプレッドシートなどからデータを収集し、クエリを実行して分析する
- 統計的な手法やデータ可視化ツールを使ってデータを整理し、レポートやダッシュボードを作成する
- 過去のデータやトレンドを分析し、事業上の意思決定を支援する
まとめると、「データを収集・加工・分析し意思決定を行う支援すること」です！
データサイエンティストの役割
- データを活用して予測モデルや機械学習アルゴリズムを開発し、予測や最適化を行う
- プログラム（PythonやR）と統計的知識を基に、大量のデータを処理しパターンやトレンドを抽出する
まとめると、「データを活用して予測や最適化のモデルを開発すること」です！
具体的には、YouTubeなどで閲覧履歴をもとに好みそうな動画を推薦する、といったシステムです。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
以下の様な役割の整理が出来ると考えます。
以上のことから違いは、データアナリストは分析結果からレポーティングやダッシュボード化を行うのに対し、データサイエンティストは機械学習や統計モデリングなどの高度なテクニックを用いてより複雑な問題に取り組む点になります。
一方で、要件整理とデータ加工・分析を行うことは共通点と言えます。
ただし、これらの役割は企業や業界によって異なる場合があります。データアナリストとデータサイエンティストが分かれていない場合もありますし、データアナリストの業務がさらに細分化されている場合もあります。
データアナリストとデータサイエンティストの違いまとめ
違いを再掲すると、データアナリストは分析結果からレポーティングやダッシュボード化を行うのに対し、データサイエンティストは機械学習や統計モデリングなどの高度なテクニックを用いてより複雑な問題に取り組む点になります。
それぞれ、求められるスキルは異なりますので目指されている方は必要なスキルを整理しながら効率的な学習をおこないましょう！
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（わたくしも転職の際に利用させていただき、ご縁を頂きました）
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