データアナリスト・データサイエンティストの違い・仕事内容まとめ【機械学習/AIエンジニアも】

やっほ!機械学習エンジニアを目指して勉強中のテツヤマモト(@okapo192)です。

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」をテーマに、記事で情報をまとめます。

機械学習・AIを活用した、最新のデータ分析の仕事に興味があるけど、アナリスト?サイエンティスト?何が違うのかよくわかりません…

…実は僕も同じように困ってて、情報収集して違いを調査してました。

 

データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータ分析を用いたビジネスコンサルが主な仕事内容です。

結論、違いは、データサイエンティストがAIモデルの構築やプログラミングを行うのに対し、データアナリストは行わないことにあります。

 

今回は、機械学習エンジニアの働き方に関する良書『機械学習エンジニアになりたい人のための本』の内容を参考に、詳しい違いや業務内容を共有します。

就活中の学生にせよ、キャリアチェンジを狙っているエンジニアにせよ、何か参考になることがあれば嬉しいです。

テツヤマモト
機械学習エンジニアになりたい人のための本』は、AI業界に関して全くわからない人には、仕事内容やなり方を知るために超おすすめですよ!

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データサイエンティストの仕事内容とは?

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データサイエンティストは、機械学習・AIの技術を応用し、データ分析を用いてビジネスコンサルをする人ですね。

日々の業務で、企業に蓄積するデータを統計や機械学習を用いて分析し、業務改善やビジネスの問題解決を図ります。

データを収集して加工し、数理モデルを選択し直したり…名前の通り、科学者のように実証実験を繰り返すんです。

 

また、データに向き合うだけが仕事ではなく、ビジネス戦略の聞き取りやプレゼンテーション能力も求められます。

AIエンジニア・研究者・コンサルタントといったように、幅広いスキルが求められるオールラウンダーと言えそうです。

テツヤマモト
機械学習を用いた仕事の中でも、最もハードルの高い仕事の1つと言えそうですね。その分、求人数も伸び続けていて、高収入が狙える職業でもありますよ!

データアナリストの仕事内容とは?

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データアナリストもまた、データ分析を用いて、企業のビジネスコンサルティングを行うプロですね。

データサイエンティストとの違いは、機械学習モデルの構築やプログラミングを担当しないことです。

もし、AIを必要とする場合であれば、機械学習エンジニアとクライアントとの橋渡しの役割を担うこともあるようですね。

 

高いコミュニケーション能力に加えて、統計やデータ分析ツール(SQL, R)などの知識も多少は問われてきます。

比較的ハードルが低いため、データアナリストとして実務経験を積んでから、データサイエンティストを目指すキャリアパスも一般的なようです。

テツヤマモト
データサイエンティストほどではないものの、データアナリストも求人数が伸びています。経験次第では年収1,000万円以上を狙うことも可能だそうです!

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機械学習/AIエンジニアの仕事内容とは?

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データサイエンティスト・データアナリストと関わりが深い仕事に、機械学習/AIエンジニアがあります。

機械学習/AIエンジニアの主な仕事は、プログラミング・数学・統計等の知識を用いて、機械学習・AIモデルを構築することです。

画像認識、音声認識、言語認識など様々なデータを扱いつつ、データサイエンティスト同様に、根気強い試行錯誤が求められる仕事ですね。

 

昨今需要が急増している職業ですが、人材教育が追いついていないこともあり、未経験から挑戦する人も増えています。

一般的なキャリアパスとしては、バックエンドエンジニアからのキャリアシフトを目指す人が多いようですね。

専門技術職として働くこともできますし、ビジネススキルを身につければ、よりハードルの高いデータサイエンティストにも挑戦できますよ。

テツヤマモト
データサイエンティストになるにあたっては、アナリストとしてのビジネス側から、機械学習/AIエンジニアとしての技術側からの2つのキャリアパスがあるようです!

データサイエンティスト・データアナリスト・機械学習/AIエンジニアの違い

以上、今回紹介した3社の違いをまとめると、

  • データアナリスト:データ分析を用いて、企業のビジネスコンサルティングを行う人
  • 機械学習/AIエンジニア:プログラミング・数学・統計の知識を用いて、機械学習・AIモデルを構築する人
  • データサイエンティスト:データアナリストと機械学習/AIエンジニアの両側面を持ったオールラウンダー

このような形になります。

ただ、新しい分野で定義が曖昧なので、求人を見ても、データサイエンティストをデータアナリストとして募集していることもあります(逆も)。

肩書き・職種にとらわれずに、どんな仕事内容を求められているのか、しっかり確認する必要がありますね。

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AIを使った仕事で時代の波に乗ろう!

内閣府の調査によると、AI人材は2030年に30万人不足するとも言われています。

AI市場は今最も盛り上がっている分野で、かつ需要と供給のバランスが崩れてしまっている業界です。

データサイエンティストに関しては、「21世紀で最もセクシーな職業」なんて表現もされてますね。

そんな今だからこそ、AI・機械学習の知識を学ぶことは、自分のキャリアの大きな武器となることは間違ないです。

 

僕はこの時代の波に乗るべく、機械学習エンジニアのキャリアを探り、最終的にデータサイエンティストを目指しています。

難易度はものすごく高そうですけど、挑戦する価値はあるに違いありません。

 

▼機械学習/AI関連の仕事が気になる人は、こちら一読することをオススメします!

 

▼AIや機械学習の未経験からの学び方は、他の記事でもまとめてます。僕は現在、PyQに取り組んでいて、今後はAIdemy Premium Planへの入会予定です。

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ABOUT

海外ノマド系フリーランス, ブロガー, WEBエンジニア, 24歳。フットワーク軽く生きたくて、新卒でフリーに。その後、海外35カ国を旅しながらノマドワーク。現在は1ヶ月ごとに拠点を変えつつ、旅生活を継続中です。勉強が大好きで年に3回語学留学をします。 

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