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データを扱うキャリアに興味はありますが、データアナリストになるべきかデータサイエンティストになるべきか迷っていますか?データ分析とデータサイエンスはどちらも、生の情報を実用的なビジネス洞察に変換することに重点を置いていますが、異なるツール、スキル、キャリアの軌跡が含まれます。 このガイドでは、データ分析とデータサイエンスの違いを詳しく説明し、各役割の責任と必要なスキルを概説し、どのキャリアが自分に適しているかを判断するのに役立ちます。
データ分析とデータサイエンスの違いは何ですか?
データ分析は統計および視覚化技術を使用してデータを解釈し、実用的なビジネス洞察を提供しますが、データサイエンスは、大規模な、多くの場合非構造化のデータセットを処理および分析するための予測モデルとアルゴリズムの作成に重点を置いています。
データ分析とデータサイエンス:違いは何ですか?
「データ分析」と「データサイエンス」は同じ意味で使用されることがよくありますが、異なるビジネスニーズに対応します。
データアナリストは 、構造化データを調査して傾向を特定し、ビジネスリーダーがデータドリブンな意思決定を行えるように支援します。データの視覚化と解釈に SQL、Excel、Tableau、Power BI などのツールを使用します。
対照的に、データサイエンティストは、構造化データと非構造化データの両方を分析するための高度なアルゴリズム、予測モデル、フレームワークを開発します。統計分析、機械学習、Python、R、Scala などのプログラミング言語を使用します。
要約すると:
- データアナリスト: 統計および視覚化ツールを使用して、データから実用的な洞察を見つけます。
- データサイエンティスト: より深いビジネスインテリジェンスのためのモデルと予測アルゴリズムを構築します。
データ分析とは?
データ分析 は、生のデータセットを調べて傾向を発見し、ビジネス上の問題を解決するプロセスです。データ分析には主に 4 つのタイプがあります。
- 記述的分析: 何が起こったのか?
(現在および過去のデータを使用して傾向とパターンを特定します。 - 診断分析: なぜそれが起こったのですか?
(トレンドの背後にある原因を探ります。 - 予測分析:将来何が起こる可能性がありますか?
(AI と機械学習を使用して結果を予測します。 - 処方的分析:何をすべきか?
(テストと分析に基づいてソリューションを推奨します。
データ分析スキル
- Excel、SQL、Tableau、Power BI の習熟度
- 強力な統計基盤
- データの視覚化とストーリーテリング
- 調査結果を解釈し、利害関係者に説明する能力
データサイエンスとは?
データサイエンスは 、数学、統計、プログラミング、ドメインの専門知識を組み合わせて、多くの場合非構造化の大量データから知識を抽出します。データサイエンティストは、次の責任を負います。
- 自動データ収集プロセスの設計
- 複雑なデータセットの処理と分析
- 機械学習アルゴリズムの開発
主要なデータサイエンススキル
- Python、R、または Scala でのプログラミング
- 統計モデリングと機械学習
- データマイニングとラングリング
- Hadoopなどのビッグデータツールの経験
非構造化データの処理
非構造化データ(テキスト、ソーシャルメディアの投稿)は、分析の前に変換が必要です。データサイエンティストは、分類、分類、自然言語処理技術を使用して、このデータを使用できるようにします。
日常生活: データアナリストとデータサイエンティスト
データアナリストは何をしますか?
- データベースの設計と保守
- さまざまなソースからのデータのマイニングと解釈
- ビジュアルレポートとダッシュボードを作成する
- 利害関係者と協力してビジネス改善を推進する
データサイエンティストは何をしますか?
- ビジネスリーダーと連携して分析目標を定義する
- 予測モデルの開発、テスト、実装
- 複数のプラットフォームからのデータのクリーニング、処理、統合
- 技術者以外のオーディエンスにインサイトと推奨事項を伝える
学歴と実務経験: データ分析とデータサイエンスのキャリア
私たちは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ことの違いに焦点を当ててきましたが、教育要件、実務経験、スキルに重複があることに驚かれるかもしれません。
データアナリストまたはデータサイエンティストになるには何が必要ですか?
| 要件 |
データアナリスト |
データサイエンティスト |
|
教育 |
分析、IT、または統計の学士号 |
コンピュータサイエンス、数学の学士号/修士号 |
|
技術力 |
SQL、Excel、Tableau、Power BI |
Python、R、機械学習、Hadoop |
|
専門的なスキル |
データストーリーテリング、分析、チームワーク |
批判的思考、ビジネス洞察力、コミュニケーション |
いい知らせ： 自分のペースで進められるオンラインコース、ブートキャンプ、認定資格で技術スキルを構築することで、関連する役割(マーケティング、財務、運用など)からこの分野に参入できます。
給与比較:誰がより多くの収入を得ていますか?
- データアナリストの平均給与:60,000ドルから138,000ドル(出典:PayScale、Glassdoor)
- データサイエンティストの平均給与:105,750ドルから180,250ドル(出典:ロバートハーフテクノロジー)
ヒント: データアナリストの役割は、データサイエンス、エンジニアリング、またはリーダーシップのより高度なキャリアへの足がかりとなります。
データ分析またはデータサイエンスのキャリアパスの選択
次の質問を検討してください。
- すでにどのような経験がありますか?
— 既存の技術的スキルと対人スキルを棚卸しします。 - 何が一番ワクワクしますか?
— モデルの構築(科学)やデータの解釈(分析)は好きですか? - あなたの目標は何ですか?
— 報酬、成長の機会、個人的な充実感を考慮に入れます。
どちらのキャリアも需要が高く、最良の選択はあなたの興味、強み、願望によって異なります。
認証: 賢明な前進
データに焦点を当てたキャリアは活況を呈しており、データ分析を追求するかデータサイエンスを追求するかにかかわらず、ほぼすべての業界で機会を見つけることができます。 CompTIA Data+ のような専門的な認定資格で、あなたのスキルと将来に投資してください。
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