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アナリストとデータサイエンティストの違いを徹底解説！あなたに合った職業はどっち？

最近、データに基づいた意思決定が重要視されている中で、「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。さて、この2つの職業には何が違うのでしょうか？中学生でもわかりやすく、具体的に解説していきます。

アナリストとは？

アナリストは、データを収集・分析し、企業や組織にとって有用な情報を提供する職業です。たとえば、企業が新しい商品を出す前に市場調査を行い、どのくらいの需要があるかを予測するのもアナリストの仕事です。一般的に、アナリストは過去のデータを用いて、今後のトレンドやパターンを読み解きます。

データサイエンティストとは？

一方、データサイエンティストは、アナリストの仕事を含むだけでなく、さらに高度なデータ科学技術を駆使して、複雑なデータを扱う専門家です。データサイエンティストは機械学習やAIを使って、新しいモデルやアルゴリズムを作ることが求められます。これにより、企業は革新的な製品やサービスを提供できるようになります。

アナリストとデータサイエンティストの主な違い

特徴	アナリスト	データサイエンティスト
データの利用方法	過去のデータ分析が主	予測モデルの制作と実験も
スキルセット	基本的な分析スキル、報告書作成	プログラミング、機械学習、統計学
業界での役割	意思決定のサポート	新たな価値の創出

どちらを選ぶべきか？

アナリストとデータサイエンティスト、どちらが良いかはあなたの興味次第です。もし、データを使って分析を行い、報告書を作ることに興味があるのであればアナリスト向きです。一方、プログラミングや新しい技術に挑戦することに興味があるなら、データサイエンティストの道を目指すと良いでしょう。

最後に、どちらの職業もデータ分析の重要性が増す現代において、非常に需要が高まっています。あなたの興味や得意分野を考えながら、自分に合った道を選んでみてください。

ピックアップ解説

データサイエンティストは、名前が難しく聞こえるかもしれませんが、実際にはデータを使って新しいことを発見する職業です

例えば、ゲームの開発にデータサイエンティストが参加すると、プレイヤーが好きな要素や、そのゲームが人気になる要因などを分析して、より面白いゲーム作りに貢献します

つまり、データサイエンティストは、データを通じて私たちの生活をより面白くする手助けをしているんですね！

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