データ分析とデータ サイエンスは、現在世界で最も人気のある分野の 2 つです。 どちらもビジネスや組織にとって不可欠であり、両者の違いを理解することは、どちらの分野でも働くための鍵となります。 この記事では、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と、どちらの仕事でも成功するために必要なスキルについて説明します。 それでは、始めましょう！
答えは嘘 これらの各ポジションが必要とするスキルと役割で。 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、組織がより適切な意思決定を行い、目標を達成するためにデータを使用しますが、それぞれに必要なスキル、役割、および責任は異なります。 このブログ投稿では、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について説明します。
データ アナリストとデータ サイエンティストは同じように聞こえるかもしれませんが、実際には非常に異なる役割です。 データアナリスト 責任があります データを収集、保存、分析して予測を行い、決定を通知する. データ サイエンティスト 責任があります パターンと傾向を特定するためのデータの収集と分析。
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は、問題解決へのアプローチにあります。 データ アナリストは、分析手法を使用して、データのパターンと傾向を特定します。 一方、データ サイエンティストは、データを使用して洞察を明らかにし、複雑な問題に対するソリューションを開発します。
データ アナリストは、データを理解し、それを使用して意思決定を行うことに重点を置いています。 データ サイエンティストは、複雑な問題に対するソリューションの開発に重点を置いています。 データ アナリストは、データを使用して過去を理解し、未来を予測します。 データ サイエンティストは、データを使用して洞察を明らかにし、複雑な問題に対するソリューションを開発します。
データ アナリストとデータ サイエンティストは、問題解決に対する役割とアプローチが異なりますが、どちらもデータを使用して意思決定を行い、洞察を明らかにします。 どちらも、データベース、スプレッドシート、Web サービスなど、さまざまなデータ ソースを使用します。 どちらもさまざまなツールと手法を使用して、データをクリーニング、整理、および分析します。 さらに、どちらも統計モデル、機械学習アルゴリズム、およびその他の分析方法を使用して、洞察を生成し、予測を行います。
もっている データアナリスト 通常、統計分析、データの視覚化、およびデータベース管理のスキルと、次の知識が必要です。 SQL、Python、R などのプログラミング言語. 多くの場合、大規模な構造化データ セットを操作し、データのパターンと傾向を特定して、組織内の意思決定をサポートします。
もっている データサイエンティスト一方、通常は、より幅広いスキルセットが必要です。 統計分析とデータの視覚化だけでなく、 機械学習、プログラミング、問題解決. 多くの場合、構造化データと非構造化データの両方を扱い、複雑なモデルとアルゴリズムを開発してデータから洞察を抽出します。 さらに、技術者以外の利害関係者に調査結果を伝えることができる必要があります。
一般に、データ サイエンティストは、より多様なスキル セットを持ち、基盤となるテクノロジとテクニックをより深く理解しています。
一般的に必要とされる技術的スキルの一部 データアナリスト 含む：
- R や Python などの統計分析およびデータ視覚化ツールに関する知識。
- SQL およびデータベース管理の習熟度。
- データのラングリングとクリーニングの手法に精通していること。
- Tableau、Power BI、Looker などの BI ツールに精通していること
- データ ウェアハウジングと ETL プロセスの理解。
一般的に必要とされる技術的スキルの一部 データサイエンティスト 含む：
- 統計分析と機械学習技術に関する豊富な知識。
- Python、R、Java などのプログラミング言語の習熟度。
- scikit-learn、TensorFlow、Keras などの機械学習ライブラリの経験。
- Hadoop や Spark などのビッグデータ テクノロジーに精通していること。
- AWS、Azure、GCP などのクラウドベースのコンピューティング サービスの経験。
- データの視覚化とデータ ストーリーテリングに関する知識。
これは完全なリストではないことに注意してください。必要な特定のスキルは、組織や特定の役割によって異なる場合があります。
さらに、データ アナリストとデータ サイエンティストが重複するスキルを持っていることや、一部の役割がより専門的であることも珍しくありません。
データ アナリストには、データ アナリスト、データ エンジニア、ビジネス アナリスト、データ アーキテクトなど、さまざまな職務があります。
データ サイエンティストには、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、AI エンジニアなど、さまざまな役割があります。 統計モデル、機械学習アルゴリズム、およびその他の分析方法を使用して、洞察を生成し、ソリューションを開発します。
データ アナリストとデータ サイエンティストの需要は高いです。 米国労働統計局によると、データ アナリストの仕事の見通しは 2026 年までに 18% 成長すると予測されています。データ サイエンティストの仕事の見通しは 2026 年までに 19% 成長すると予測されています。今後数年間で。
結論として、データ アナリストとデータ サイエンティストは、データの操作に関していくつかの類似点を共有している可能性がありますが、組織内での役割と責任は異なります。
どちらの役割も、データ駆動型の意思決定プロセスで重要な役割を果たし、今日のデータ駆動型の世界で高い需要があります。 各役割に必要な特定のスキルは、組織や特定の役割によって異なる場合がありますが、主な違いを広く理解することは、各役割の範囲を理解するのに役立ちます。
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がわかったところで、次は何を待つのでしょうか? いずれかの仕事で成功するために必要なスキルの構築を今日から始めましょう!