データアナリスト・データサイエンティスト

データアナリスト・データサイエンティストとは

データアナリスト・データサイエンティストとは、データの収集・分析の専門家であり、分析したデータに基づいて、事業戦略に必要な情報を提供する職業です。

IT技術の進化により、企業には顧客データや売上などの膨大なデータが蓄積されるようになりましたが、分類などが未整理なことが多く、そのままでは使えない場合がほとんどです。

データアナリストはそういった膨大なデータをビジネスに活用できるようにするのが仕事です。

また、解析したデータをもとに、クライアントの問題解決のためにコンサルティングを行うのも重要な役割です。

データアナリストもデータサイエンティストも、膨大なデータをビジネスで活用できる形に整理し分析するという点は共通していますが、主に統計的な知識を用いてデータの分析を行うデータアナリストに対して、データサイエンティストは、機械学習を用いて、より高度な分析を行います。

そのため、データサイエンティストはデータアナリストの上位職として扱われるケースが多いです。

データアナリスト・データサイエンティストになるには

データアナリスト・データサイエンティストは専門知識やスキルが必要な職種であり、未経験からの就職は困難です。

近年は、大学でデータサイエンスを専門にしている学部の創設や、データサイエンスを体系的に教えるためのプログラムを導入する動きが進んでいます。
こうしたプログラムやデータサイエンス学部がある大学以外でも、情報工学科・情報システム工学科・情報理学科などでもデータサイエンスを学べることがあります。

（参考：学部横断型プログラム：数理・データサイエンス教育プログラム | 東京大学）
（参考：データサイエンス学部 | 横浜市立大学）

中途での採用ならば、エンジニアから目指す場合とマーケッターから目指す場合があります。

データアナリスト・データサイエンティストに求められるスキルを大別すると、「データを抽出・整理するスキル」「データを解析するスキル」「データをもとに戦略を提案するスキル」になります。

まず、データを抽出・整理するためには、R言語、Python、Rubyなどの言語で、1つ以上は習得しておかなければなりません。

エンジニア出身者は、プログラミングの知識を持ち合わせているため、マーケティングやデータサイエンスを学んでデータアナリスト・データサイエンティストになる方が多いです。

また「データを解析するスキル」「データをもとに戦略を提案するスキル」はマーケティング担当者が得意とするところです。

そのため、プログラミング言語の習得という課題はありますが、マーケッターからもデータアナリスト・データサイエンティストを目指すことができます。

資格としてはデータアナリスト・データサイエンティストいずれも必須のものはありません。

ただし、転職活動の際に、スキルを客観的に証明する手段としては役立ちますので、「基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験」「Python3 エンジニア認定データ分析試験」「G検定・E資格」「データスペシャリスト試験」「統計検定」「統計士・データ解析士」などの取得を目指すのもよいでしょう。