【データサイエンティスト】と【データ解析士】の違いとは？例文付きで使い方や意味をわかりやすく解説

データサイエンティストとデータ解析士の分かりやすい違い

データサイエンティストとデータ解析士は、どちらもデータを扱う仕事ですが、専門性と業務範囲が異なります。

データサイエンティストは、統計学や機械学習の知識を使って、複雑なビジネス問題を解決する研究者のような専門家です。

データ解析士は、実際のデータを整理・分析して、分かりやすいレポートを作る、より実務的な仕事を行う人です。

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、プログラミングの高度な知識を活用し、大量のデータから価値ある洞察を導き出す専門職です。ビジネス課題の定義から、データ収集・前処理、モデル構築、結果の解釈まで、データ活用の全プロセスを担当します。

Python、R、SQLなどを使いこなし、深層学習、自然言語処理、画像認識などの最先端技術も扱います。数学・統計学の深い理解、プログラミング能力、ビジネス理解力が求められます。修士・博士号保持者も多く、研究開発的な側面が強い職種です。

年収は600-1,500万円が相場で、GAFAなどでは2,000万円を超えることも。需要は急増しており、AI・機械学習エンジニア、チーフデータオフィサー（CDO）へのキャリアパスがあります。

データサイエンティストの例文

( 1 ) データサイエンティストになるために必要な学歴や資格は？
( 2 ) 文系出身でもデータサイエンティストになれますか
( 3 ) データサイエンティストの面接で聞かれる技術的な質問は？
( 4 ) 女性データサイエンティストのキャリアについて教えてください
( 5 ) データサイエンティストからの転職先にはどんな選択肢が？
( 6 ) フリーランスのデータサイエンティストとして成功するには？

データサイエンティストの会話例

修士号以上が望ましいですが、実力重視の企業も増えています。Kaggleでの実績やGitHubのポートフォリオが重要です

可能です。統計学とプログラミングを独学し、ビジネス理解力を活かせます。オンラインコースの活用が効果的です

機械学習アルゴリズムの説明、過学習への対処法、A/Bテストの設計、SQLクエリの最適化などがよく問われます

技術力があれば性別関係なく評価されます。リモートワークも一般的で、ライフイベントとの両立もしやすい環境です

プロダクトマネージャー、AIコンサルタント、起業、研究職など多様です。ビジネスと技術の橋渡し役として重宝されます

特定業界の専門性を持つことが重要です。製造業のIoTデータ分析、金融のリスク分析など、ニッチ分野で差別化しましょう

データ解析士とは？

データ解析士とは、企業のデータを収集・整理・分析し、経営判断に役立つ情報を提供する実務家です。Excel、SQL、BIツール（Tableau、Power BI）などを使用して、売上分析、顧客分析、市場調査などを行います。統計の基礎知識を活用した実践的な分析が中心です。

データの可視化、レポート作成、プレゼンテーションなど、分析結果を分かりやすく伝えることが重要な業務です。マーケティング部門や経営企画部門と連携し、データに基づいた意思決定を支援します。統計検定やデータ分析実務スキル検定などの資格が評価されます。

年収は400-800万円程度で、経験とスキルにより幅があります。データアナリスト、ビジネスアナリスト、マーケティングアナリストなど、専門分野に特化したキャリアパスがあります。

データ解析士の例文

( 1 ) データ解析士として必要な最低限のスキルは何ですか
( 2 ) データ解析士の資格取得は転職に有利ですか
( 3 ) 未経験からデータ解析士になる方法を教えてください
( 4 ) データ解析士の日常業務について詳しく知りたいです
( 5 ) データ解析士からデータサイエンティストへのキャリアアップは？
( 6 ) 中小企業でのデータ解析士の需要はありますか

データ解析士の会話例

Excel（ピボットテーブル、関数）、SQL基礎、統計の基礎知識、データ可視化スキルが最低限必要です

統計検定2級以上やデータ分析実務スキル検定は評価されます。実務経験と組み合わせることで転職に有利になります

ExcelとSQLを学び、実際のデータで分析練習をしましょう。オープンデータを使ったポートフォリオ作成が効果的です

データ抽出、集計、グラフ作成、レポート作成、会議でのプレゼンが主な業務です。締切管理も重要なスキルです

PythonやRを学び、機械学習の知識を身につけることで可能です。大学院への進学や、社内でのプロジェクト参加も有効です

大いにあります。DX推進の流れで、中小企業でもデータ活用ニーズが高まっています。幅広い業務知識が求められます

データサイエンティストとデータ解析士の違いまとめ

データサイエンティストとデータ解析士の最大の違いは、学術的アプローチか実務的アプローチかという点です。サイエンティストは研究開発的、解析士は実務応用的な役割を担います。データサイエンティストは機械学習モデルの開発や新しいアルゴリズムの実装を行い、データ解析士は既存のツールを使った実践的な分析とレポーティングに注力します。

求められる技術レベルも異なります。企業のニーズにより使い分けられ、イノベーションを求める場合はデータサイエンティスト、日常的な業務改善にはデータ解析士が適しています。

両者が協力することで効果的なデータ活用が実現します。