組織内で広く受け入れられている役割の定義はありません。 しかし実際には、役職名が実際の職務と一致しないことがよくあります。 ビジネスにおける多くの仕事に必要とされるタスクや能力については意見が異なり、広範囲に混乱が生じています。 データ サイエンティストとデータ アナリストという XNUMX つのよく知られた例は、多くの人がデータ サイエンティストはデータ アナリストの使い古された言葉に過ぎないと考えているようです。 データ サイエンティスト、データ アナリスト、データ エンジニアの違いとその給与については、さらに読んでください。 また、XNUMX つの職業について混乱しないように、データ アナリストとビジネス アナリストの違いに関する詳細情報も追加しました。 乗り心地をお楽しみください！
データアナリストは何をしますか？
データ アナリストの主な役割は、トップレベルの経営陣が情報に基づいた意思決定を行うために使用できる情報を編集することです。 統計分析はこの分野の重点であり、幅広い課題に対する答えと解決策を提供することを目的としています。 データ アナリストは、構造化クエリ言語などの手法を使用してリレーショナル データベースにクエリを実行します。 データ アナリストは、冗長または不正確な情報を削除したり、データセット内のギャップを考慮する方法を決定したりすることによって、データを「クリーニング」したり、使用可能な形式に変換したりする責任を負うこともあります。
また、データ アナリストの一般的な役割は、組織の目標の決定を担当する学際的なチームの一員として、データのマイニング、クリーニング、分析を監督することです。 データ アナリストは、R や SAS などのコンピューター言語、Power BI や Tableau などのデータ視覚化ツール、効果的なコミュニケーション スキルを使用して、調査結果を作成し、提示します。
データサイエンティストは何をしますか？
データ サイエンティストは通常、データ モデリング手順の開発に主に焦点を当てます。 予測には外部で開発された計算モデルを利用しています。 そのため、データ サイエンティストは、新しい機器、自動化システム、データ フレームワークの開発により多くの時間を費やす可能性があります。
データ アナリストと比較すると、データ サイエンティストは、ビジネス上の困難な課題に対処するために必要なデータを収集するための新しいアプローチを作成することに関心があるかもしれません。 ビジネスの直感と批判的に考える能力を持っていることは、事実から結論を導き出すのにも役立ちます。 データサイエンティストには数学と統計の専門知識が不可欠ですが、ハッカーの創造的な問題解決能力も同様です。
データサイエンティストとデータアナリストとは何ですか?
データ アナリストはすでに収集された情報を分析し、データ サイエンティストは情報収集と研究に対する新しいアプローチを開発します。 数字、統計、コンピューターに熟練している場合、これはあなたにとって素晴らしい仕事となる可能性があります。 データ アナリストとデータ サイエンティストの違いは次のとおりです。
- データ アナリストにはビジネスの洞察力や高度なデータ視覚化能力は必要ありませんが、データ サイエンティストは洞察をビジネス ストーリーに変換するために両方を備えている必要があります。
- データ アナリストは顧客関係管理システムなどの単一のソースからのデータを検討しますが、データ サイエンティストはさまざまなソースからのデータを検討します。
- データ アナリストは企業が投げかけたどんな質問にも答えますが、データ サイエンティストは実際に企業に役立つ質問を考え出します。
- データ アナリストが機械学習の直接的な経験を持っているか、統計に精通していることが必要になるのは場合によってのみですが、そうすることはデータ サイエンティストの主な義務です。
- データ サイエンティストとアナリストは、解決済みのコード サンプルのリポジトリにアクセスできると、作業の効率が向上します。
- データ アナリストの職務には、頻繁なレポートの提示と分析手法の適用が含まれます。 ただし、データ サイエンティストは、複雑な課題に対処するためにデータ フレームワークとタスクの自動化に焦点を当てます。
データ アナリストとデータ サイエンティスト – 教育
データ アナリストとデータ サイエンティストとして働くには、高校卒業以上の正式な訓練は必要ありません。 コンピュータ サイエンス、IT、電気、機械工学などの関連科目で学士以上の学位を取得している必要があります。 数学、統計学、または経済学の学位プログラムを修了していることも認められます。 現在の業界、または就職しようとしている業界について詳しく知る必要があります。修士号がなくても、データ分析とデータ サイエンスの分野では進歩の余地があります。
データ アナリストとデータ サイエンティスト - スキル
データ アナリストとデータ サイエンティストに必要な能力の一部は似ていますが、それでも XNUMX つの役割は異なります。 どちらのポジションでも、初等数学の能力、アルゴリズムへの精通、書面および口頭コミュニケーションの熟練度、およびソフトウェア エンジニアリングへの精通が求められます。
SQL と正規表現は、データ アナリストのツールキットの XNUMX つの主要なツールです。 アナリストは、ほんの少しの科学的好奇心があれば、データから物語を作成できます。 ただし、データ サイエンティストは、モデリング、分析、数学、統計、コンピューター サイエンスの確かな背景を持っているため、データ アナリストの能力を超えています。 データ サイエンティストは、優れた判断力とストーリーテリング スキルによってデータ アナリストとは区別され、IT 幹部やビジネス関係者を説得して問題へのアプローチを変えることができます。
データ アナリストとデータ サイエンティスト: 役割と責任
データ アナリストとデータ サイエンティストの職務は、雇用されているセクターと物理的な場所に基づいて変わる場合があります。 データ アナリストの一日は、売上の落ち込みなどの問題の根本原因を見つけたり、KPI ダッシュボードを開発したりすることで終わるかもしれません。 一方、データ サイエンティストは、Spark などのビッグ データ フレームワークやデータ モデリング アプローチを使用して、将来のイベントを予測します。
会社に何を期待されているのか知りたい場合は、仕事の内容を調べると役立つかもしれません。 特定の状況では、データ アナリストがデータ サイエンティストの仕事を行うように求められる場合や、その逆の場合もあります。 ここでは、データ アナリストとデータ サイエンティストの役割と責任を比較します。
データアナリストの役割と責任
- SQL ベースのデータ問い合わせ。
- Excel ベースのデータ分析と予測。
- ビジネス インテリジェンス ソフトウェア ダッシュボードの開発。
- 説明、診断、予測、処方など、さまざまなフレーバーの分析が実行されます。
データサイエンティストの役割と責任
- データ クリーニングには、データ サイエンティストの労力の最大 60% がかかる場合があります。
- ETL パイプラインを構築するか API を使用して情報を抽出します。
- データ クリーニングにはコーディング言語 (Python や R など) が使用されます。
- 統計分析には、自然言語処理、ロジスティック回帰、kNN、ランダム フォレスト、勾配ブースティングなどの機械学習手法が使用されます。
- Tensorflow などのソフトウェアを利用して機械学習モデルを構築およびトレーニングし、それらのモデルを使用してライブラリの作成などの日常的なタスクを合理化します。
- Hadoop、Spark、および Pig や Hive などの他のビッグ データ インフラストラクチャ ツールが開発されています。
- 各ポジションはデータ分析を使用して戦略的選択を通知します。 SQL、BI ツール、SAS はデータ アナリストのツールキットの主力ですが、Python、JAVA、機械学習はデータ サイエンティストにとって最適なツールです。
データ アナリストとデータ サイエンティスト – キャリアの成長
分析分野でキャリアをスタートしたい場合は、エントリーレベルのデータ アナリストとしての仕事を探す必要があります。 これにより、実際のビジネスのデータ分析の経験が得られます。 データベース、ビジネス インテリジェンス ツール、レポート生成に関する知識を活用して、重要な情報を分析します。 上級データ アナリストまたはデータ コンサルタントは、能力を向上させ、高度なデータ分析手法を使用し、仕事に数学を適用する人です。
ヘルスケア、電子商取引、製造、物流、その他多くの分野でデータ サイエンティストが活用されている分野はほんの一部です。 企業がデータを使用して戦略的選択を知らせ、企業の拡大を推進できる専門家を求めているため、データサイエンティストの需要は世界中で高まっています。 有能なデータサイエンティストが不足しており、企業は結果として生じるスキルギャップを埋めるのに苦労しています。 実践、教育、企業世界への露出により、誰もが有能なデータサイエンティストになるために必要なツールを学ぶことができます。 昇進して研究者になるチャンスは膨大です。
3. データサイエンティストとデータアナリストの給与
データ アナリストとデータ サイエンティストは、世界中で最も給与の高い職業の XNUMX つです。 また、データサイエンティストとデータアナリストの給与は、取得した学位と所在地によって異なります。
Glassdoor によると、米国のデータ アナリストの平均給与は年間 70,000 ドル近くです。 Glassdoor はまた、米国ではデータ サイエンティストの年間平均収入が 100,000 万ドルであると報告しています。
データサイエンティストvsデータアナリストvsデータエンジニア
データエコノミーの急速な台頭の直接の結果として、データ関連の数多くの仕事の責任と可能性が世界中で生まれています。 最近の調査によると、予想されるデジタル関連の仕事全体の約 28% がデータ サイエンスの分野になるとのことです。 これらの分野の理解に対する需要がますます高まっているためです。 データサイエンティスト対データアナリスト対データエンジニアの競争は、ますます有利になってきています。 しかし、同じ調査では、この分野における人材の深刻な不足も強調しています。
各ポジションに必要な特定の能力についてのコンセンサスが得られていないことが、業界の人材格差の大きな原因となっています。 今日の企業は、「何でも屋」のポジションを採用するのではなく、特定の分野のスペシャリストを採用しようとしています。 ジェネラリストとして固定化されたくない場合は、XNUMX つの主要なデータ職 (データ サイエンティスト、データ アナリスト、データ エンジニア) の違いを理解することが不可欠です。 また、前述の機能が同等であると誤って想定されることもよくあります。
データ サイエンティスト vs データ アナリスト vs データ エンジニア - 職務内容と組織上の役割
情報に基づいてビジネス上の意思決定を行うために、データ サイエンティストは、クラスタリング、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリーなどの高度なデータ分析手法を使用します。 あなたは機械学習、統計、データ処理のスペシャリストである必要があり、このポジションではチームのリーダーとなります。 データ アナリストとデータ エンジニアから意見を受け取った後、実用的なビジネス インサイトを作成する責任を負います。 データ分析とデータ エンジニアリングの両方に熟練している必要があります。 ただし、データ サイエンティストには、より包括的で詳細なスキル セットが必要です。
データ アナリストは、データ分析を実行するチームのジュニア メンバーです。 このポジションで成功するには、数字の達人であることが必要です。会社の他のメンバーに数字を伝える責任があるからです。 また、データ処理、レポート、モデリングの原則、Python などの一般的なプログラミング言語や Excel などのツールなど、多くのトピックに精通している必要があります。 時間と練習を積めば、データ アナリストからデータ エンジニア、そして最終的にはデータ サイエンティストへとランクを上げることができます。
組織のデータ 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 エンジニアのサービスから恩恵を受けることができます。 データ エンジニアとしての仕事には、分析や運用に使用する情報の照合とクリーニングが含まれます。 このポジションには、データ アーキテクチャの構築、開発、保守に関する広範な背景を持つ人材が求められます。 ビッグ データの操作、レポートの作成、データ サイエンティストへの渡すことはすべて、このポジションの一般的な責任です。
データサイエンティスト vs データアナリスト vs データエンジニア – スキルセット
たとえば、データ サイエンティストは、コーディングが仕事の基本であるため、複数のプログラミング言語 (Java、Python、SQL、R、SAS など) に堪能である必要があります。 Hadoop、Spark、Pig などのビッグ データ フレームワークの知識も必要です。 ディープラーニングや機械学習などの関連テクノロジーの基礎を理解することは、自分の立場で昇進するのに役立ちます。
データ アナリストの職務について知っておく必要があるのは、データ アナリストの職務はそれほど技術的なものではないということです。 これは、SAS Miner、Excel、SPSS、SSAS などのソフトウェアに精通していることが必要なエントリーレベルのポジションです。 Python、SQL、R、SAS、JavaScript の基本的な知識さえ持っていれば有利です。
一方、データ エンジニアは、Java、SQL、SAS、Python などを含む多数のプログラミング言語に精通している必要があります。 Hadoop、MapReduce、Pig、Hive、Apache Spark、NoSQL、Data Streaming は、快適に作業できるフレームワークのほんの一部です。
データアナリストとビジネスアナリスト
データ アナリストとビジネス アナリストは、共通して事実と数字に焦点を当てます。 彼らがそれを使って何をするかがすべての違いを生みます。 この分野のアナリストは、健全なビジネス上の判断を下すためにデータに大きく依存しています。 彼らの最終的な目的はデータを分析することです。
どちらの立場でも、データに対する情熱、分析的な考え方、問題を系統的に考える能力、そしてより広い視野に焦点を当てることが必要です。 ただし、どちらかを選択しようとする場合、これら XNUMX つの職業の違いを知ることも同様に重要です。 データ アナリストとビジネス アナリストの違いは次のとおりです。
- ビジネス アナリストはデータを使用して問題と回答を見つけますが、そのためにデータの技術的な詳細には立ち入りません。 彼らはデータのビジネスへの影響に関心を持っており、概念的なレベルで取り組み、戦略を確立し、利害関係者と関わります。 しかし、データ アナリストはその逆のことに多くの時間を費やします。つまり、さまざまな場所からデータを収集し、それを処理してクリーニングし、さまざまな分析ツールを使用して結論を導き出すことです。
- 電子商取引、製造、ヘルスケアなどの特定のドメインまたは業界の専門知識は、ビジネス アナリストの一般的な要件です。 データ アナリストほど研究の技術的な部分には依存しませんが、それでもこの職業に就く人々は、共通のプログラミング言語、データベース、統計分析ツールに関するしっかりとした基礎を必要とします。
- 経営管理における強力な教育基盤は、ビジネス アナリストにとって非常に貴重な利点です。 ビジネス アナリストの多くは、経営、商取引、情報技術、コンピュータ サイエンス、または密接に関連する分野に関する教育を受けているか、経験を持っています。 一方、データ アナリストは高度な統計、アルゴリズム、データベースに精通している必要があるため、数学または IT の背景があると有利です。
データアナリストとデータサイエンティストはどちらが優れていますか?
分析分野に参入したい場合は、データ アナリストの役割から始めるのが良いでしょう。 高度な機械学習モデルを構築し、深層学習アプローチを適用して人間の作業を簡素化したい場合は、データ サイエンティストとしてのキャリアを選択する必要があります。
データアナリストとデータサイエンティストはどちらの方が就職しやすいですか?
データ サイエンスにおける XNUMX つの職種には、ツールとタスクの点で一定の共通点があるにもかかわらず、実質的な違いがあります。 どちらのポジションも非常に望ましいものですが、データ サイエンティストの方が最初からより多くの収入を得られます。
データアナリストにはコーディングが必要ですか?
通常、データ分析の職にはコーディングのスキルは必要ありませんが、日常業務の一部としてコーディングのスキルが必要な場合もあります。
データアナリストはデータサイエンティストになれるのでしょうか?
はい、データ アナリストとして働いたことがある人は、コーディングを学び、数学的および分析的能力を向上させ、機械学習アルゴリズムに慣れることで、データ サイエンティストの役割に進むことができます。
最終的な考え
分析、機械学習、人工知能のスキルは、労働力において高い需要があります。 世界のビジネス、経済、その他の分野でデータの重要性が高まっているため、データ サイエンティストとデータ アナリストはどちらも需要が高く、平均以上の賃金を稼いでいます。 この XNUMX つのうち、自分が情熱を持っている方を選んでもいいでしょう。
関連記事
- 臨床検査技師: 定義、要件、プログラム、および仕事
- データアナリスト：概要、給与、仕事、履歴書、必要なものすべて
- ビジネスシステムアナリスト: 給与、職務内容、スキル、学位
- データ エンジニア: スキル要件と 2023 年の給与
- データサイエンティスト: 定義、職務、給与、資格、違い
参考文献
