概要

データ主導の意思決定というペースの速い領域では、データ アナリストとデータ サイエンティストの役割が非常に重要になってきています。 「データ アナリスト」と「データ サイエンティスト」という用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、これらを区別する重要な違いがあります。 このブログでは、データ アナリストとデータ サイエンティストの定義、背景、学歴、職務、スキル、相違点、類似点について詳しく説明します。 さらに、インド、米国、英国、カナダでの各従業員の役割と責任、および平均給与についても調査します。

定義

データアナリスト： データ アナリストは、複雑なデータ セットを収集、整理、解釈して、有意義な洞察、傾向、パターンを明らかにする専門家です。 彼らは主に、生データを実用的な情報に変換し、企業が情報に基づいた意思決定を行えるようにすることに重点を置いています。

データサイエンティスト： データ サイエンティストは、高度なアルゴリズム、統計モデル、プログラミング スキルを使用して洞察を抽出し、予測モデルを構築し、複雑なビジネス問題を解決する分析の専門家です。 彼らは、技術的な専門知識、統計的知識、およびドメイン固有の洞察を組み合わせたものを持っています。

教育要件

データアナリスト： 通常、数学、統計、経済学、コンピューター サイエンス、または関連分野の学士号が、データ アナリストの最低限の教育要件となります。 ただし、関連する職歴や業界の認定資格も重要な役割を果たします。

データサイエンティスト： データ サイエンティストは、修士号や博士号などの高度な学位を取得していることがよくあります。 コンピューターサイエンス、統計学、数学、または関連分野の研究者。 この分野で成功するには、数学、統計、プログラミング、機械学習の強固な基礎が不可欠です。

彼らは何をしますか？

データ アナリスト: データ アナリストは、さまざまなソースからデータを収集、クリーニング、整理します。 彼らは探索的なデータ分析を実行し、レポートを生成し、視覚化を作成し、関係者に洞察を提示します。 また、チームと協力してデータ収集戦略を開発し、データの品質を確保します。

データ サイエンティスト: データ サイエンティストは、高度な統計手法、機械学習アルゴリズム、プログラミング言語を使用して、予測モデルを開発し、推奨システムを構築し、大規模なデータセット内のパターンを特定します。 彼らは実験を計画し、データマイニングを実行し、意思決定を促進するための実用的な洞察を提供します。

性格

データアナリスト：

データ アナリストとしてのキャリアを追求するために必要なスキルは次のとおりです。

• データ分析ツールの習熟度: データ アナリストは、データベースにクエリを実行するための SQL (構造化照会言語)、データの操作と分析のための Excel、その他のデータ分析ソフトウェアなどのツールに精通している必要があります。
• データの視覚化： 視覚化を通じてデータの洞察を効果的に提示する機能は非常に重要です。 Tableau、Power BI などのデータ視覚化ツール、または Matplotlib や Seaborn などの Python ライブラリを使用するスキルは非常に価値があります。
• 統計分析： データ アナリストは、データ駆動型分析、仮説検証を実行し、統計モデルを理解するために、統計概念の強固な基礎を必要とします。
• 問題解決： 強力な問題解決スキルは、データ アナリストが複雑なデータ セットを分析し、パターンを特定し、ビジネス上の課題に対処するための有意義な洞察を導き出すのに役立ちます。
• 領域知識： 取り組んでいる業界やドメインを深く理解することで、データ アナリストは適切なコンテキスト内でデータを解釈し、実用的な推奨事項を提供できるようになります。
• データのクリーニングと前処理: 欠損値の処理、外れ値の除去、データを使用可能な形式に変換するなど、生データをクリーンアップおよび前処理する機能は、正確な分析に不可欠です。
• クリティカルシンキング： データ アナリストは、批判的に考えてデータ関連の問題を特定し、関連する質問を定式化し、分析手法を適用して有意義な洞察を明らかにする必要があります。
• コミュニケーションスキル： データ アナリストが複雑な調査結果を技術的関係者と非技術的関係者の両方に伝えるには、効果的なコミュニケーションが不可欠です。 これには、洞察を明確かつわかりやすい方法で提示することが含まれます。
• 細部への注意： データ分析では、分析プロセス全体を通じて精度を確保し、データの整合性を維持するために、細心の注意を払い、細部に注意を払うことが重要です。
• プログラミングスキル: 必ずしも必須ではありませんが、Python や R などのプログラミング言語の熟練度は、自動化、データ操作、およびより高度な分析技術を可能にすることで、データ アナリストの能力を大幅に向上させることができます。

これらのスキルを開発することで、意欲的なデータ アナリストは現場での成功を目指し、組織内のデータ主導の意思決定プロセスに貢献できます。

データサイエンティスト

データサイエンティストとしてのキャリアを追求するために必要なスキルは次のとおりです。

• 統計分析とモデリング: データ サイエンティストは、統計手法、仮説検証、実験計画の熟練度など、統計分析の強力な基礎を備えている必要があります。 また、予測モデルの構築と評価にも熟練している必要があります。
• プログラミングスキル: Python や R などのプログラミング言語の熟練度は、データ サイエンティストにとって不可欠です。 データ操作、分析、機械学習モデルの構築のための効率的なコードを作成できる必要があります。
• 機械学習： データ サイエンティストは、教師あり学習と教師なし学習、特徴選択、モデル評価、最適化などの機械学習アルゴリズムを深く理解する必要があります。 また、一般的な機械学習ライブラリとフレームワークにも精通している必要があります。
• データのラングリングとクリーニング: データのクリーニングと前処理は、データ サイエンス プロセスにおける重要なステップです。 データ サイエンティストは、欠損値の処理、外れ値の処理、データの代入、分析に適した形式へのデータの変換に関する専門知識を持っている必要があります。
• データの視覚化： データを効果的に視覚化し、洞察を伝達する能力が重要です。 データ サイエンティストは、Matplotlib、Seaborn、Tableau などのデータ視覚化ツールを使用して、複雑な結果を明確かつ視覚的に魅力的な方法で提示するスキルを備えている必要があります。
• ビッグデータツール： Hadoop、Spark、SQL などのビッグ データ ツールやテクノロジに習熟していることは、大規模で複雑なデータセットを操作する場合に役立ちます。
• 深層学習： 深層学習技術、ニューラル ネットワーク、TensorFlow や PyTorch などの深層学習フレームワークに精通していると、画像認識や自然言語処理などの複雑な問題に取り組むのに役立ちます。
• 領域知識： データ サイエンティストが取り組んでいる業界や分野の専門知識を持っていると、データのコンテキストを理解し、関連する特徴を特定し、より意味のある解釈や推奨事項を作成するのに役立ちます。
• 問題解決と分析的思考: データ サイエンティストには、複雑なデータの課題にアプローチし、関連する質問を定式化し、革新的なソリューションを開発するために、強力な問題解決スキルと分析的に考える能力が必要です。
• コミュニケーションとストーリーテリング: データ サイエンティストは、調査結果や洞察を技術的関係者と非技術的関係者の両方に伝えるための優れたコミュニケーション スキルを備えている必要があります。 複雑な分析を明確で実用的な洞察に変換できる必要があります。

これらのスキルを開発して磨くことにより、意欲的なデータ サイエンティストはその役割で成功し、データ主導の意思決定プロセスに貢献して、貴重な洞察を明らかにし、ビジネスの成功を推進することができます。

相違点と類似点

データ アナリストとデータ サイエンティストは、データから洞察を抽出するという共通の目的を共有していますが、アプローチと責任は異なります。 データ アナリストは記述的分析と診断的分析に重点を置き、データ サイエンティストは予測的分析と処方的分析を詳しく調べます。 データ アナリストは主に構造化データを扱いますが、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扱います。

役割と責任：

データアナリスト：

データ アナリストの役割と責任は、組織や業界によって異なる場合があります。 ただし、データ アナリストの立場に関連する一般的な役割と責任をいくつか示します。

• データの収集とクリーニング: 分析のためのデータの整合性と品質を確保するために、さまざまなソースから大規模なデータセットを収集、整理、およびクリーニングします。
• データの分析と解釈: 統計的手法、データ視覚化、その他の分析手法を使用してデータを分析し、パターン、傾向、洞察を特定します。 結果を解釈し、意味のあるビジネス上の洞察に変換します。
• レポートとプレゼンテーション: 明確かつ簡潔なレポート、ダッシュボード、視覚化を作成して、調査結果と洞察を関係者に提示します。 複雑なデータ分析の結果を、理解しやすく実用的な方法で伝えることができます。
• データの検証と品質保証: データの検証と品質チェックを実行することで、データの正確性と信頼性を確保します。 データの不一致または異常を特定して解決します。
• ビジネス要件の分析: ビジネス関係者と協力して、データのニーズと要件を理解します。 ビジネス上の質問をデータ分析タスクに変換し、適切な指標と主要業績評価指標 (KPI) を定義します。
• アドホック データ クエリ: 組織内のさまざまな部門やチームからのアドホックなデータ クエリやリクエストに対応します。 特定のビジネス課題に対処するためのデータ主導のソリューションと推奨事項を提供します。
• データの視覚化： チャート、グラフ、インタラクティブなダッシュボードを使用してデータの視覚的表現を作成し、複雑な情報を効果的に伝達し、データ主導の意思決定を促進します。
• 継続的な改善： 最新のデータ分析技術、ツール、業界トレンドの最新情報を入手してください。 データ分析プロセスを継続的に改善し、自動化と効率向上の機会を特定します。
• 共同作業: データ エンジニア、ビジネス アナリスト、関係者などの部門を超えたチームと協力して、要件を収集し、洞察を共有し、データ関連プロジェクトを推進します。
• データガバナンスとコンプライアンス: データプライバシー規制と組織のデータガバナンスポリシーへのコンプライアンスを確保します。 データの処理、セキュリティ、機密保持に関するベスト プラクティスを遵守します。

データ アナリストの具体的な役割と責任は、組織の規模、業界、データ分析実践の成熟度によって異なる可能性があることに注意することが重要です。 データ アナリストは、データから貴重な洞察を抽出し、意思決定プロセスをサポートし、組織全体の成功に貢献する上で重要な役割を果たします。

データサイエンティスト：

データ サイエンティストの役割と責任は、組織や業界によって異なる場合があります。 ただし、データ サイエンティストの立場に関連する一般的な役割と責任は次のとおりです。

• データの探索と準備: 大規模で複雑なデータセットを収集、クリーニング、前処理して、分析のためのデータの整合性と品質を確保します。 関連する特徴を特定し、データをモデリングに適した形式に変換します。
• 統計分析とモデリング: 統計分析手法を適用してデータを調査し、理解します。 回帰、分類、クラスタリング、時系列分析などの機械学習モデルを構築および実装して、有意義な洞察を抽出して予測を行います。
• 機能エンジニアリング： 既存のデータから新しい特徴を作​​成およびエンジニアリングして、モデルのパフォーマンスを向上させ、関連するパターンや傾向をキャプチャします。
• モデルの評価と検証: 厳密な評価指標と検証手法を通じてモデルのパフォーマンスを評価します。 モデルを微調整して、精度、適合率、再現率、またはその他の関連指標を最適化します。
• データの視覚化： データとモデルの結果を明確かつ効果的に視覚化して、複雑な調査結果を技術関係者と非技術関係者の両方に伝えます。 洞察と推奨事項を視覚的に魅力的でわかりやすい方法で提示します。
• データ主導の意思決定: ビジネス関係者と協力してその目的と課題を理解し、データに基づいた洞察と推奨事項を提供して意思決定プロセスを推進します。
• 予測分析： 将来の傾向、顧客の行動、またはビジネスの成果を予測するための予測モデルを開発します。 時系列分析、予測、推奨システムなどの高度な技術を活用します。
• ビッグデータ処理: 大規模なデータセットと、Hadoop、Spark、分散コンピューティング フレームワークなどのビッグ データ テクノロジを操作して、大量、高速、多様なデータ ソースを分析して洞察を抽出します。
• 研究とイノベーション: データサイエンス、機械学習、人工知能の最新の進歩について常に最新情報を入手してください。 新しいアルゴリズム、技術、ツールを探索して、分析方法を改善し、イノベーションを推進します。
• 部門を超えたコラボレーション: データ エンジニア、ビジネス アナリスト、ドメイン専門家、その他の関係者と協力して要件を収集し、洞察を共有し、データ関連プロジェクトを推進します。
• 倫理的で責任あるデータサイエンス: データ収集、分析、モデル展開における倫理慣行の遵守。 データ サイエンス プロセス、特に機密データや個人データを扱う場合の公平性、透明性、説明責任を確保します。

データ サイエンティストの具体的な役割と責任は、組織の規模、業界の重点、特定のプロジェクトの要件によって異なる可能性があることに注意することが重要です。 データ サイエンティストは、データを活用して洞察を明らかにし、複雑な問題を解決し、組織内でデータに基づいた意思決定プロセスを推進する上で重要な役割を果たします。

インドの平均給与、 米国、 イギリス、カナダ

給与は経験、勤務地、業種、会社規模などの要因によって異なります。 ただし、平均給与の概要は次のとおりです。

• インド : データ アナリストの平均年収は 6 ～ 8 万ルピー、データ サイエンティストの平均年収は 10 ～ 15 万ルピーです。
• アメリカ： データ アナリストの平均年収は 65,000 ドルから 95,000 ドルですが、データ サイエンティストの平均年収は 100,000 ドルから 150,000 ドルです。
• イギリス： データ アナリストの平均年収は 25,000 ポンドから 45,000 ポンドですが、データ サイエンティストの平均年収は 40,000 ポンドから 80,000 ポンドです。
• カナダ: データ アナリストの平均年収は 50,000 カナダドルから 70,000 カナダドルですが、データ サイエンティストの平均年収は 75,000 カナダドルから 120,000 カナダドルです。

まとめ

データ アナリストとデータ サイエンティストは、データを活用して情報に基づいた意思決定を行う上で重要な役割を果たします。 データ アナリストはデータの洞察を解釈して提示することに重点を置きますが、データ サイエンティストは統計モデリングと機械学習における高度なスキルを持っています。 これらの役割の違いと類似点を理解することは、個人が自分の興味やスキルに合った道を選択するのに役立ちます。 データへの依存がますます高まる中、データ アナリストとデータ サイエンティストの両方の需要は今後も高まり、データ駆動型組織の未来を形作っていきます。

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• 情報源： https://www.mygreatlearning.com/blog/data-analyst-vs-data-scientist/