こんにちは、とめです。
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データアナリストとデータサイエンティストって、どう違うの？
名前が似ていて調べても混乱しちゃう…。
実はこの2つの職種は役割・仕事内容・必要スキルに大きな違いがあるんだよ。
私自身、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業として分析業務に携わっています。
その経験から言えるのは、最初に両者の違いを理解しておくと、学習やキャリアの方向性に迷わず進めるということです。
今回の記事では、特に未経験の方に向けて「データアナリストとデータサイエンティストの違い」を解説していきます。
- データアナリストとデータサイエンティストの役割の違い
- 両者の仕事内容の違い（集計・可視化 vs モデル構築・AI活用）
- 必要とされるスキルやツールの違い
この記事を読めば、データアナリストとデータサイエンティストの違いを理解して、学ぶべきスキルやキャリアの方向性が理解できます。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストとデータサイエンティストの違いは、以下3つです。
- 役割
- 仕事内容
- スキルとツール
違い①：役割
1つ目の違いは役割です。
データアナリストは意思決定を助ける役割に対し、データサイエンティストは未来を予測して最適化する役割があります。
両者は同じ「データを使ってビジネスに貢献する仕事」ですが、データアナリストは現状を整理して意思決定に役立てるのに対し、データサイエンティストは将来を予測して施策を最適化するというゴールの違いがあります。
具体的には、どんな違いがあるの？
データアナリストとデータサイエンティストの具体的な役割の違いは、以下です。
- データアナリスト：売上や顧客データをSQLで抽出 → Power BIでグラフ化 → 「今期はどの商品が伸びているか」を報告
- データサイエンティスト：顧客データをPythonで分析 → 機械学習モデルを構築 → 「離脱リスクの高い顧客を予測」
▼役割の比較
| 項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| 主な目的 | 現状を整理し、意思決定をサポート | 将来を予測し、最適化を提案 |
| アプローチ | データの可視化・説明 | モデル構築・シミュレーション |
| ゴール | 「なぜ起きたか？」を解明 | 「これからどうなるか？」を予測 |
なるほど！アナリストは“現状の見える化”、サイエンティストは“未来を作る”って感じだね！
そのとおり！どちらも重要だけど、役割の軸は全然違うんだよ。
違い②：仕事内容
2つ目の違いは、仕事内容です。
- データアナリスト＝「現状を説明する」
- データサイエンティストは「未来を予測する」
という、各役割の軸に対して、データアナリストはビジネス部門に寄り添い、数字をもとに意思決定をサポートする仕事をします。
一方でデータサイエンティストは、プログラミングや統計を駆使してモデルを構築し、将来のシナリオを導き出す仕事をします。
具体的な仕事内容は、以下にまとめました。
- データ抽出
- レポート作成
- A/Bテストや効果検証のサポート
- ビジネス部門とのコミュニケーション
- モデル構築
- 特徴量エンジニアリング
- 精度検証・ハイパーパラメータ調整
- MLOpsやクラウド環境での運用
アナリストは“説明”、サイエンティストは“予測”。
シンプルにそう分けられるんだね！
そうそう！似ているようで、仕事内容はかなり違うんだよ。
つまり、データアナリストはビジネスより、データサイエンティストは技術よりの業務にシフトしていくのが大きな違いです。
違い③：スキルとツール
3つ目の違いは、スキルとツールです。
両者ともデータを扱う専門職ですが、必要とされるスキルセットには大きな違いがあります。
共通必須はSQLですが、その後の方向性が「可視化」か「機械学習」かで分かれます。
データアナリストは「意思決定を助けるための整理・可視化」を重視するのに対し、データサイエンティストは「予測や最適化を行うためのモデル構築」を重視するからです。
やるべき仕事内容が違うため、求められるスキルも、かなり違ってきます。
- SQL（データ抽出の基本）
- BIツール（Power BI / Tableau / Looker）
- 統計の基礎（平均・分散・相関・因果推論など）
- ビジネス理解・コミュニケーション能力
- Python / R（データ処理・分析のプログラミング）
- 機械学習ライブラリ（scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）
- 数学・統計（回帰分析・ベイズ推定などの理論的基盤）
- クラウド活用（AWS, GCP, Azure でのモデル運用）
▼スキルの比較
| 項目 | データアナリスト | データサイエンティスト |
|---|---|---|
| コアスキル | SQL / BIツール | Python / 機械学習 |
| 必要な統計 | 基礎的な統計 | 応用的な統計・数理モデル |
| 重視する要素 | ビジネス理解・可視化 | 技術力・モデル構築 |
どっちにしても、SQLは必要なんだね！
SQLはデータ分析の共通言語みたいなもの。
そこから“可視化の道”に進むか、“機械学習の道”に進むかでキャリアが分かれるんだ。
つまり、データアナリストはビジネス寄りの可視化スキルを、データサイエンティストは技術寄りの機械学習スキルを強化することが求められます。
SQLの始め方は、以下で詳しく解説しています。
まとめ：データアナリストの役割を理解してデータ分析を始めよう！
今回は、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、解説しました。
- 役割の違い：アナリスト＝意思決定支援、サイエンティスト＝予測・最適化
- 仕事内容の違い：アナリスト＝集計・可視化、サイエンティスト＝モデル構築・AI活用
- スキルの違い：アナリスト＝SQL/BI、サイエンティスト＝Python/統計/ML
両者は共に「データで価値を生み出す仕事」ですが、アプローチの仕方はまったく異なります。
データアナリストになる前に、役割や仕事内容は把握しておきましょう。
この違いを理解することで、学ぶべきスキルやキャリアの方向性がクリアになります。
また、未経験からデータアナリストに挑戦する方は、まずは両職種に共通して必須となるSQLの学習から始めるのがおすすめです。
SQLの始め方、データ抽出の基本操作は、下記の記事で詳しく解説しています。
以上、とめでした！
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