データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

こんにちは、ちょーじたんです。

今回はAIによる自動化に備えるために、
転職するとしたら、データサイエンティストという職業が
収入面はもちろん、仕事としても面白いのではないか、
ということで個人的におすすめしております。

データサイエンティストについては過去記事で
いろいろ書いておりますので、
以下の記事をいろいろ見てみてくださいね。

こちらです
データサイエンティストとは？今後の将来性は？
データサイエンティストになるためには資格が必要なのか？
データサイエンティストに向いている人の特徴は？
データサイエンティストは何をする仕事なの？

データサイエンティストは、エンジニア経験が全くの未経験であれば、
すぐにはなれる職業ではないと考えられます。

そのため、
データサイエンティストへステップアップする前に
データアナリストという職業からスタートするのも
選択肢の1つということで、

今回はデータアナリストという職業について
お伝えしていきますね。

データアナリストとは？

データアナリストとは、わかりやすく言えば、
たくさんあるデータを集めたり整理したりして、
その中から何かを見つける人のことを言います。

例えば、あるお店で何がよく売れているかを調べたり、
ある企業がどの商品が人気があるかを調べたりするのが
データアナリストです。

データアナリストの将来性は？

データアナリストの仕事は、
今後ますます必要になると言われています。

なぜなら、たくさんの情報がある中から
正しい情報を見つけることが重要になってきているからです。

パソコンやスマホ、タブレットの登場でインターネットが普及し、
たくさんの情報が手軽に集められるようになってきました。

その一方で、たくさんの情報が溢れかえっており、
それらの情報を分析することが重要になっているのです。

データアナリストに向いている人の特徴は？

データアナリストに向いている人には、以下のような特徴があります。

数学や統計が好きで得意

データアナリストは、たくさんのデータを扱います。
そのため、数学や統計の知識が必要になります。

例えば、データを分析するためには、平均や中央値、分散などの概念を
理解する必要があります。

また、データを可視化するためにグラフを作成することもあります。
そのためには、数学的な知識が必要です。

コンピューターやプログラミングに興味がある

データアナリストは、たくさんのデータを使って、何かを調べたり、
予測したりするお仕事です。

そのため、コンピューターやプログラミングの知識が必要になります。

例えば、データを集めるには、コンピューターを使ってインターネットから
情報を集めることもあります。
これを「Webスクレイピング」といいます。

また、情報を集めるために特殊な手続きを行う場合には
「API」という方法も使われます。

そして、集めたデータを整理するために、
コンピューターソフトやデータベースを使います。

よく使われるソフトの一つに表計算ソフトの「Excel」があります。
これを使って、たくさんのデータを整理したり、
グラフにしたりすることができます。

つまり、データアナリストになるためには、
コンピューターやプログラミングに興味を持つことが大切です。

ロジカルシンキング（論理的思考）ができる

データアナリストは、たくさんのデータから何かを見つける必要があります。
そのため、ロジカルシンキングが必要になります。

例えば、ある企業の売り上げデータから、どの商品が人気があるのかを分析する場合、
論理的にデータを見て、分析結果を導き出すことが必要です。

情報を整理するのが得意

データアナリストは、たくさんのデータを整理することが必要になります。

例えば、ある企業の顧客データを整理する場合、
その顧客の属性、購入履歴、アクセス履歴など、様々な情報があります。

そのため、情報を整理する能力が必要です。

また、データを分析するためには、整理した情報を効果的に使い、
適切な仮説を立てる必要があります。

データアナリストの仕事は？

データアナリストは、大量のデータを扱い、そのデータから何かを発見するお仕事です。

まず、データを集めることから始めます。
データは、インターネット上の情報や企業のデータベースから集めることができます。

その後、集めたデータを整理することで、分かりやすく見やすくなります。

次に、整理されたデータを分析します。
データ分析では、データの傾向や関係性などを見つけるために、
グラフや表を使って分析をします。

例えば、ある商品の販売データを分析して、どの地域で売れているか、
どの年代の人が購入しているか、どの季節に売れているかなどを分析します。

最後に、分析結果を報告します。

分析結果を分かりやすくまとめて、報告書やプレゼンテーション資料を作成し、
上司やクライアントに提出します。

また、報告書やプレゼンテーションを通じて、何か改善点やアドバイスがあれば、
提案することもあります。

データアナリストは、このようにして、たくさんのデータを使って、
企業や組織の問題を解決したり、効率を上げたりするお仕事です。

データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

データアナリストとデータサイエンティストは、
どちらもデータを分析することが仕事ですが、そのやり方に違いがあります。

データアナリストは、ある特定の目的に向けてデータを分析します。

一方、データサイエンティストは、データから新しい知見を発見し、
それをビジネスに活かすことが仕事です。

まとめ

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、
データアナリストの話を中心に、具体例も用いながら、
わかりやすく説明してきたつもりです。

少しはデータアナリストについて、
理解していただけましたでしょうか？

次回は、データアナリストからデータサイエンティストを目指す場合、
どのようなスキルが必要か、という話から続きを説明していく予定です。