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データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？わかりやすく解説！

最近、データの重要性が増す中で、「データアナリスト」と「データサイエンティスト」という職業が注目されています。しかし、この二つの職業にはどのような違いがあるのでしょうか？この記事では、その違いをわかりやすく解説します。

データアナリストの役割

データアナリストは、企業や組織が持っているデータを分析し、分かりやすい形にまとめることが主な仕事です。

• データの収集。
• データの整理と加工。
• データ分析の結果をレポートやグラフにして報告。

データサイエンティストの役割

それに対してデータサイエンティストは、より専門的な知識や技術を駆使してデータを分析します。業務プロセスの改善や新しいサービスの開発に貢献することが期待されています。

• 複雑なアルゴリズムを用いたデータ分析。
• 予測モデルの構築。
• データから新しい洞察を引き出す。

具体的な違い

以下の表で、データアナリストとデータサイエンティストの主な違いをまとめてみました。

項目	データアナリスト	データサイエンティスト
役割	データを分析し報告する	データを用いてモデルを構築し、予測する
必要なスキル	Excel、SQL、データビジュアライゼーション	プログラミング、機械学習、統計学
対象とするデータ	整然としたデータ	大量かつ不規則なデータ

まとめ

データアナリストとデータサイエンティストは、データを扱う専門職ですが、その役割や必要なスキルは異なります。データアナリストは主にデータを分析し、わかりやすく報告することを重視しますが、データサイエンティストはより高度な分析技術を駆使して新しい知見や予測モデルを作ることにフォーカスしています。

この二つの職業は、データの重要性が高まる現代社会において、どちらも欠かせない役割を果たしています。それぞれの特性を理解し、自分のキャリアプランを考えてみるのも面白いかもしれません。

ピックアップ解説

データアナリストとデータサイエンティストって、言葉は似ているけれど、実はまったく違う仕事なんだよね！データアナリストは、ビジネスの決定をするための過去のデータを扱うことが多い

一方で、データサイエンティストは、未来を予測したり、新しいビジネスのアイデアを生み出すために、もっと複雑なデータを分析するんだ

簡単に言うと、データアナリストはデータの「今」を見る仕事、データサイエンティストはデータの「未来」を見る仕事とも言えるね

だから、二つの職業はお互いに補い合っていて、どちらもデータのプロフェッショナルなんだ！

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