【データエンジニア】と【データサイエンティスト】の違いとは？意味の違いと正しい使い方を例文で解説

データエンジニアとデータサイエンティストの分かりやすい違い

データエンジニアとデータサイエンティストの違いは、「データの収集と整備」と「データの分析と予測」にあります。
データエンジニアは分析に使うデータを集め、整える基盤を作る役割です。
データサイエンティストはデータを分析し、予測や判断の材料を導く役割です。

データエンジニアとは？

データエンジニアとは、分析に使うデータを集めて整理し、使いやすい形で蓄える仕組みを作る技術者のことです。
データの取り込みや保管の流れを整える職種を示す場面で用いられます。
分析の前提となるデータの質と安定した供給を重んじるという性質を持ちます。

企業により分析の一部まで担当する場合があり、職務の範囲は一様ではありません。

データエンジニアの例文

( 1 ) データの整備に強い、データエンジニアを採用した。
( 2 ) データエンジニアは、分析用のデータを自動で集める。
( 3 ) データエンジニアの整備のおかげで、集計が速くなった。
( 4 ) データエンジニアでも、分析まで任される会社がある。

データエンジニアの会話例

分析したいのに、データがばらばらで困っています。

それなら、データエンジニアに整備を頼むのがよいですね。

整備すると、分析はどう変わりますか。

集計の手間が減り、分析にすぐ取りかかれるようになります。

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、統計や機械学習などの手法でデータを分析し、事業の課題に答えを出す専門家のことです。
予測モデルの作成や判断の材料を導く職種を示す場面で用いられます。
データから意味のある傾向を見つけ出すという性質を持ちます。

企業によってはデータの整備まで担当する場合があり、呼び方も一定ではありません。

データサイエンティストの例文

( 1 ) 売上の予測を、データサイエンティストに依頼した。
( 2 ) データサイエンティストは、統計の手法でデータを読み解く。
( 3 ) データサイエンティストが、解約の傾向をモデルで調べた。
( 4 ) データサイエンティストの仕事は、整ったデータが前提だ。

データサイエンティストの会話例

来期の需要を予測したいのですが、誰に頼めばよいでしょうか。

予測なら、データサイエンティストが適任です。

どのような手法で予測するのですか。

過去のデータから傾向を見つけ、モデルを作って予測します。

データエンジニアとデータサイエンティストの違いまとめ

データエンジニアとデータサイエンティストの違いは、データを集めて整える側か、分析して答えを導く側かという点にあります。
データエンジニアは分析の土台となる基盤を作るのに対し、データサイエンティストは統計などの手法で予測や判断の材料を導きます。
データの収集や整備が主な仕事なら「データエンジニア」、分析や予測が主な仕事なら「データサイエンティスト」と区別されます。