データサイエンティストとデータアナリストとの違いを役割・スキル・年収で比較

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データサイエンティストの案件

データサイエンティストとデータアナリスト

データを扱うエンジニアである、データサイエンティストとデータアナリストはそれぞれどのような業務を行っているのでしょうか？

どちらもデータ分析の専門職ですが、その2つは厳密には異なる仕事をしています。

• データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容の違い
• データサイエンティストとデータアナリストに必要なスキル
• データサイエンティストとデータアナリストの平均年収・単価の違い

この記事では以上についてまとめたので、データサイエンティストとデータアナリストのどちらにより興味を持てるかぜひ見てみてください。

まずは、データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容の違いを確認してみましょう。

データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容の違いは？

データサイエンティストとデータアナリストはともにデータを扱うスペシャリストですが、その仕事内容に違いはあるのでしょうか？

違いを紐解くには職務領域を確認すると理解しやすいので、確認してみましょう。

データサイエンティストとデータアナリストは職務領域が違う

データサイエンティストとデータアナリストはデータを扱うスペシャリストです。

ここ10年くらいで一気に注目度が高まってきた職種で、近年ではデータサイエンスを扱う大学の学部も増えてきました。

データサイエンティストは機械学習を用いてデータから将来を予測したり、音声や画像などの非構造化データを分析したりします。

必要な情報を収集することで課題を抽出し、解析したデータを活用して企業の抱える課題を解決へと導く仕事です。

データサイエンティストはアルゴリズムの実装やモデル構築を行うこともあるので、データアナリストより現場に近い立場と言えるでしょう。

対するデータアナリストは、基本的な統計学を用いてデータの分析や可視化を行います。

データの収集と分析が主な職務で、細分化するとコンサル型データアナリストとエンジニア型データアナリストに分けられます。

コンサル型データアナリストはデータ分析によって得られた結果をもとに、課題解決のために何ができるのかコンサルティングを行います。

一方、エンジニア型データアナリストはデータ分析の結果をもとに、そのサービスの品質をよりよくするためのシステム構築や改善を行うことが主な業務です。

プログラミングスキルを活かせるので、自らシステムの実装に携わることもあります。

データサイエンティストとデータアナリストは似ているようで職務領域がやや異なるようです。

次からはそれぞれの仕事内容を詳細に見てみましょう。

データサイエンティストの仕事内容

まずはデータサイエンティストの仕事内容から確認します。

問題・課題設定

データサイエンティストは企業における問題や課題を把握し、それを解決する必要があります。

企業の抱えている問題を特定し解決の糸口を作る必要があるので、課題解決のためのプログラムは何が最適なのか検討します。

企業がサービスやシステムを構築する目的や目標、解決すべき問題点を明確にする重要な仕事です。

企画分析のプロジェクト化

企業の問題点を分析し、解決へと導くためにはそれをプロジェクトとして進行する必要があります。

プロジェクト化はいくつかのフェーズに分かれているので、詳しく見てみましょう。

問題の特定と定義

企業が抱える問題や課題を明確にし、それを解決するための目的を設定します。

そのためにクライアントとの意見交換や必要データの分析、市場調査などを行います。

プロジェクト計画の策定

スムーズにプロジェクトを進行するには、計画性をもって取り組む必要があります。

プロジェクトの目標やスケジュールなどを明確にし、リーダを決定してそのプロジェクトを成功へと導く計画を策定することが重要です。

データ収集計画の策定

問題解決に必要なデータを収集するために計画を立てることも大切です。

データはどこから収集するのか、その収集方法は何が適しているのか、必要なデータの種類や量など、効率よく収集するためには計画がしっかりしていないとなりません。

データの前処理と分析の計画

収集したデータを前処理し、分析するための計画も立てる必要があります。

なお、AIにデータを学習させる前にデータを加工することをデータの前処理と言います。

データのクレンジング、欠損値の処理、データの集計や加工の仕方、分析手法の選定、モデルの構築などをスムーズに行うためには、こちらも綿密に計画を策定しましょう。

分析結果の評価と報告

データを分析したらその結果を評価し、課題解決のための施策や提言をまとめクライアントに報告する必要があります。

分析結果は可視化して、分かりやすく報告できるよう、ドキュメンテーションやプレゼンテーションのスキルを持ち合わせているとなおよいでしょう。

プロジェクトの進捗管理

プロジェクトを進行する際には、進捗状況を把握し計画通りに進行しているか管理しなければなりません。

必要に応じてスケジュールの調整やリソースの再配分などを行う場合があるので、プロジェクトの進捗を意識しておきましょう。

アプローチ設計データ収集

クライアントの問題や課題を解決するために、データサイエンティストは適切なアプローチを設計します。

アプローチ方法を誤ると業務に時間がかかってしまうので、効率化においても重要な過程です。

データ解析・可視化およびその評価

データサイエンティストは収集したデータを分析し、問題を解決するための答えを得ることができます。

ただし、分析したデータそのものをクライアントに説明できないので、データをグラフ化したりパターン化したりして、結果をわかりやすく報告することが重要です。

また実際に分析したデータを用いたシステムが、クライアントの悩みの解決に役だったのかその後の評価を行うことで、システムをよりよいものにすることができます。

データを活用した業務評価と改善

データサイエンティストはデータを活用し、業務の評価と改善を行います。

業務プロセスやサービスの改善点を見つけ、それを改善するためのアドバイスを行いましょう。

また、予測モデルや最適化モデルを開発して業務の自動化や効率化に貢献することもあります。

データサイエンティストは、データを活用して問題解決に貢献するために、プロジェクトの企画から運営までを一貫して担当することが求められます。

一気通貫で仕事を行えるよう、それぞれの業務を担当できるとよいでしょう。

データアナリストの仕事内容

続いてはデータアナリストの仕事内容です。

データサイエンティストと比べながら確認してみてください。

情報基盤の構築・設計・運用

データアナリストは企業の情報基盤の構築、設計、運用を担当します。

情報基盤とは、データベースやデータウェアハウスなどのデータストレージや、ETLツール、BIツールなどの情報システムのことです。

データサイエンティストはデータ解析した結果を踏まえ、自らが問題を解決へと導きますが、データアナリストはどちらかと言うと後方支援の意味合いが強いです。

データ分析を行った結果をもとにプロジェクトマネージャーなどにアドバイスを行います。

情報基盤の構築や設計、運用を担当することで、他職種がスムーズに作業できるようにする重要な業務です。情報基盤を構築、設計することで、必要なデータを効率的に収集し、分析に必要な環境を整えます。

データ整理・加工

企業が保有する膨大なデータの中から、必要なデータを抽出して整理、加工する業務です。

データの整合性や一貫性の確保、データの変換などがこれにあたり、データを整理、加工することでデータベースへ蓄積することができます。

データアナリストがシステムやサービスに応用できるようにデータを整理整頓し加工することで、プロジェクトメンバーがその後の作業を行いやすくなる、大切な過程です。

データサイエンティストとデータアナリストはやや仕事内容が異なるようでした。

そんな2つの職種ですが、どのようなスキルを持っていると活躍できるのでしょうか？

次からはスキルについて確認します。

データサイエンティストとデータアナリストのスキルに大きな違いはない？必要なスキルを紹介

データサイエンティストとデータアナリストは仕事内容が異なるようでしたが、必要なスキルにおいては大きな違いはないようです。

データを扱う専門職として共通して求められるスキルをお教えします。

共通して求められるスキル

PythonやR言語などのプログラミングスキル

大量のデータを分析するためにはプログラミングスキルがあるとよいでしょう。

PythonやR言語などのプログラミング言語は、データサイエンス分野でよく使用される言語なので、データの前処理や分析に必要なライブラリやツールが豊富に用意されています。

機械学習やディープラーニングに必要なため、データ分析のためのツールを使いこなすスキルを身につけましょう。

プログラミングはメインの仕事ではないですが、自ら手を動かして開発に携われると希少価値の高い人材となることができます。

統計学・データマイニングに関する知識

統計学やデータマイニングの基礎知識はお持ちですか？

記述統計や推測統計の基礎は分析業務の前提となるため、必ず身につける必要があります。

また、データマイニングは大量のデータから価値ある情報を抽出するための手法なので、これに関する知識がないと仕事を行うことが難しいでしょう。

統計学や機械学習の理論的知識をベースとして、分析モデルを構築できるスキルが必要です。

数学力

データを扱う際には数学力も重要なので、大学の基礎レベルは身につけておきましょう。

特に確率論や線形代数、微積分などの数学的な知識は、データ分析に不可欠です。

これらの数学的な知識を活用することで、データ解析や機械学習に必要な数学モデルの理解や構築ができます。

データベースに関する知識やスキル

収集、分析したデータをデータベースに蓄積するにはデータベースの知識やスキルが必要です。

データベースにはSQLやNoSQLなどがあり、それぞれの種類に応じて異なる機能や操作方法があります。

データ抽出には不可欠なSQLの知識はもちろんのこと、レプリケーションなどのパフォーマンスに対する知識も習得しておきましょう。

ここまではデータサイエンティストとデータアナリストのどちらにも共通して必要なスキルを見てきました。

必要なスキルに大きな違いはないとはいえ、それぞれに特化したスキルもいくつかあるので、データサイエンティストに求められるスキルを見てみます。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストに求められる特有のスキルは以下の2つです。

ビッグデータ処理

データサイエンスに関わるプロジェクトは、非常に大量のデータを処理する必要があるため、ビッグデータ技術に関する知識が必要です。

収集されたデータを使えるようにするには処理を行う必要があり、生の形態のデータを読み取り可能なグラフなどの形式に変換します。

ビッグデータを処理する手法としては、バッチ処理、ストリーム処理、アドホック処理の3種類があるので、データの特性に応じて使い分けることが必要です。

ビッグデータを処理するためにはHadoop、Spark、NoSQLデータベースなどの技術を熟知しているとよいでしょう。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習・ディープラーニングは、データサイエンスの重要な技術の1つであり、予測モデルや分類モデルの構築などに役立ちます。

機械学習やディープラーニングと聞いてピンと来るでしょうか？

機械学習とは、コンピュータが大量のデータからパターンやルールを見出すことです。

コンピュータも学習をくり返えすとより解析の精度が高くなるので、そのデータから学習した内容を応用して、未知のものを予測できるようになります。

例えば音楽を聞いていてあなたにおすすめの音楽が出てきたり、買い物をしていてこれも買いませんか？と出てきたりするもの、機械学習のおかげです。

また、ディープラーニングは機械学習において必須とされるパラメータを指定せずとも、コンピュータ自身が特徴量を探して学習を行うことを言います。

アルゴリズムが自身のニューラルネットワークを使用し、予測が正確かどうかを自分で判断できる仕組みです。

これらの機械学習アルゴリズムの種類や特徴、ハイパーパラメータの調整、ディープラーニングモデルの構築とトレーニングなどの知識を身につけましょう。

データサイエンティストを目指している方は、これらの知識を身につけられるよう意識的に学習しましょう。

続いてデータアナリストについても見てみます。

データアナリストに求められるスキル

データアナリストに求められる特有のスキルも2つあるので確認してみましょう。

BIツールを扱うスキル

BI（Business Intelligence）ツールとは、データを分析しビジネスの意思決定をサポートするためのツールです。

BIツールを使いこなすことで、データを効果的に分析し、ビジネスの現状やトレンドを可視化することができるので、身につけておきたいスキルと言えるでしょう。

代表的なBIツールには、Tableau、Power BI、QlikViewなどがあります。

データ分析だけの仕事であるレポーティング業務はBIツールに奪われるのではないかと言われているほど、近年重要視されているスキルです。

データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションは、グラフやチャートなどの視覚化手段を用いてデータを分かりやすく表現することです。

ビジュアライゼーションにより、データの傾向やパターンをよりわかりやすく理解することができます。

データアナリストは、データを可視化するためのチャートやグラフの選択、作成、カスタマイズを行い、クライアントにアイデアを提供することが求められます。

ここまでデータサイエンティストとデータアナリストに必要なスキルを見てきました。

続いては実際に働く上で気になる、平均年収やそれぞれの職種に単価の違いがあるのかをお教えします。

データサイエンティストとデータアナリストの平均年収・単価の違いは？

データサイエンティストとデータアナリストはともにデータを扱うスペシャリストですが、結論から言うと平均年収や単価に大きな違いはありません。

具体的な案件もお見せするので確認してみてください。

データサイエンティストの平均年収と案件例

まずはデータサイエンティストの平均年収です。

会社員のデータサイエンティストの平均年収

会社員のデータサイエンティストの平均年収は求人ボックス（求人ボックス）によると696万円です。

1年を通じて勤務した給与所得者の1人当たりの平均給与は461万円（国税庁参照）なので、高い水準と言えるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストの平均年収

対するフリーランスのデータサイエンティストの平均年収はいくらくらいでしょうか？エンジニアスタイル（データサイエンティスト – フリーランス求人・案件）によると、フリーランスデータサイエンティストの平均年収は876万円です。

これは平均月単価73万円を12ヶ月分算出したものなので、概ねこのくらいの年収と捉えてください。

フリーランスは自身で案件を選ぶことができるので、好条件の案件に取り組みやすくその分年収も会社員よりも高い傾向にあります。

データサイエンティストの具体的案件

データサイエンティストの具体的な案件を3つ見てみます。

A社（大手企業を中心とした450社以上の感情データからビジネス価値を創出するプロジェクト）

【業務内容】

• 感情データおよび行動データに対する新たなデータ分析手法の検討、開発
• 自社 CX/EX の感情データの分析アルゴリズムのプロダクトへの実装
• ビジネス面も踏まえたデータの活用、分析方法の企画、技術検証
• 統計的知見、最新分析技術を積極的導入

【求めるスキル】

• Pythonを用いたデータ分析経験
• データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験
• 機械学習を用いた実務経験（自然言語処理）

【報酬】

• 単価90万円〜

B社（大手データ分析基盤開発業務におけるエンジニア）

【業務内容】

• Python/Shell/Rubyで開発されているバッチ系システムのデータレイクへの取り込み、中間テーブル生成
• 追加機能開発 / 不具合調査・修正 / 社内ユーザーからの問合せ対応
• 社内ユーザコミュニケーションや要件定義
• インフラからコードデプロイ
• ローカルで実装、Sandbox環境で動作検証、Productionデプロイ

【求めるスキル】

• エンジニアとしての実務経験4年以上
• Pythonの経験1年以上
• SQLの経験1年以上
• GitHub or Gitを利用した開発経験1年以上

【報酬】

• 単価80万円〜

C社（分析およびレコメンデーション開発実装を主軸とした包括的データサイエンス業務）

【業務内容】

• データサイエンス系のデータ分析支援
• レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

【求めるスキル】

• ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
• Python,R,SQLなどの言語を用いた分析経験 2年以上
• データクレンジング・集計・検証経験 1年以上
• AWSなどクラウドDBの実務経験
• Gitを用いたコード管理
• 非構造データ(画像・自然言語)を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

【報酬】

• 単価100万円〜

データサイエンティストは会社員のみならず、フリーランスでも活躍できるようです。

対するデータアナリストはどうでしょうか？

データアナリストの平均年収と案件例

データアナリストの平均年収と具体的な案件も見てみます。

会社員のデータアナリストの平均年収

会社員のデータアナリストの平均年収は求人ボックス（求人ボックス）によると691万円です。

データサイエンティストは696万円だったので、大きな年収の開きはないようです。

データアナリストの具体的な案件

データアナリストの具体的な案件も3つ見てみましょう。

A社（大手マッサージ店舗のアナリスト）

【業務内容】

• リラクゼーション（マッサージ）店のアナリスト
• 責任者・広告運用担当者がいるチームでGA等活用した分析〜提案

【求めるスキル】

• 分析経験
• toC経験

【報酬】

• 単価40万円〜

B社（英語/コンサル　マーケティングデータアナリスト）

【業務内容】

• 日本のドナーの動向やデジタルトレンド調査
• 日本のサポーター・グループのデータ(寄付者、ボランティア、スタッフ、協会員)の分析
• データの分析/改善/提案

【求めるスキル】

• マーケティングデータアナリストまたは同様の職務経験5年以上
• 消費者やデジタルの動向分析経験
• Google Analyticsとソーシャルメディア・エンゲージメント分析関する専門知識
• PowerBIとExcelを使ったデータ分析の実施能力
• 大規模データ分析の経験/知見

【報酬】

• 単価60万円〜

C社（ゲーム事業におけるデータアナリスト）

【業務内容】

• 事業価値向上のための分析要件の定義
• データの加工と分析の実施によるインサイトの抽出、打ち手の考案
• 分析結果のプレゼンテーションおよび企画の提案と実行支援

【求めるスキル】

以下の２項目のいずれかにおいて3年以上の業務経験/知識またはそれに準ずる実績があること

• 　スマートフォンゲームまたはコンシューマーゲームにおけるプランナー業務経験
• 　ビッグデータ分析に基づく施策立案・コンサルティング業務経験

以下の項目において半年以上の業務経験/知識またはそれに準ずる実績があること

• 　SQLによるデータ加工/抽出の経験
• 　python、Rなどを用いたデータ分析経験

【報酬】

• 単価100万円〜

データアナリストもフリーランスとして問題なく活躍できるようです。

まとめ

データサイエンティストとデータアナリストについて、ここまで見てきたことをまとめておきます。

1. データサイエンティストとデータアナリストはともにデータのスペシャリストだが、仕事内容はやや異なる
2. スキルは共通するものが多いので、それらを身につけておくとどちらの職種でも役に立つ
3. 年収の水準は高めで、フリーランスの案件もたくさんある

この記事を読んで、どちらかにより興味を持てたでしょうか？

自身が目指したい職種に合わせてスキルを磨いていきましょう。

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