「データアナリスト」と「データサイエンティスト」の違いは？
今日紹介する2つの職業は、業務内容や定義が曖昧で、混同されやすいため、その違いを知っておくと良いと思います。
その職業は、データアナリストとデータサイエンティストです。
アジャイルとデータドリブンでDXを加速していくなか、特にデータをどう取り扱うかが、カギになっています。
2つの職業の違いを簡単に表現するとこちらになります ↓
データアナリスト：
▶ データの分析結果から課題の解決方法を導き出して提案する
データサイエンティスト：
▶ データから必要な情報を抽出して分析する
データアナリストは、集めたビッグデータを分析し、ユーザーの行動や規則性、将来的なニーズなどを見つけ出します。
その後、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、提供しているサービス改善などに役立てたりすることが主な仕事です。
データアナリストには、2つのタイプがあります。
コンサル型とエンジニア型です。
コンサル型データアナリストは、コンサルティング会社やマーケティング部門の中で、企業の課題に対して、データ解析を行い、解決策を提案することが仕事です。
エンジニア型データアナリストは、ビッグデータがある企業のなかで、データマイニングを活用し、ユーザーの行動の特性や規則性を探し出すことが仕事です。
データサイエンティストは、データ分析以外にもデータサイエンスと呼ばれる統計学や機械学習などの専門知識、本質的課題抽出し、改善提案をするビジネススキルが必要になります。
データサイエンティストにも、データアナリスト同様に2つタイプがあります。
それが、アルゴリズム実装系のデータサイエンティストとアドホック分析系のデータサイエンティストです。
アルゴリズム実装系のデータサイエンティストは、機械学習アルゴリズムに詳しく、データアナリストが加工・成形したデータを元に応用的に機械学習を使いアルゴリズムを組み、事業システムに実装します。
エンジニア業務が主な仕事です。
アドホック分析系のデータサイエンティストは、データを取り出し、掛け合わせや切り口を変えるなどアドホックな分析を行い、提案を行うことが主な業務です。
より統計学や情報処理に詳しく、データ分析やデータの性質を手早く行うためのプログラミングに長けており、コンサル要素が強いです。
いかがでしたでしょうか。
何となくで良いので、この2つの仕事の違いを理解しておくと、業務に役立つと思います。
今後は、データ活用がさらに活発になるため、データアナリストやデータサイエンティストの将来は有望です。
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