背景
「どんなお仕事をしてるんですか？」→「ITエンジニアです！」
「へぇ！何系なんですか？」→「データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト系です」
こんなシーンによく出くわすことがある。
今まで私はデータサイエンティスト協会の定めるスキルセットをバイブルとして考えてきた。
https://www.datascientist.or.jp/symp/2021/pdf/20211116_1400-1600_skill.pdf
しかし、このスキルセットにもバージョンアップがあるように、時代とともに必要なものは変わってくる。その時代や環境にあった選択を身につけていく必要があると考える。
ということで、自分の職歴を加味するならば、2023年時点で自分はどちらの方向へ舵を切るべきなのか考察するとともに、自分はデータアナリストなのかデータサイエンティスとなのかということを明確にしていきたいと思う。
求人サイトや案件紹介サイトでの認識
この求人サイトにはこんなことが記載されている。
データアナリストとデータサイエンティストは類似する職種です。そのため業務的には重複している部分も多いですが、一部違いもあります。ざっくり言えば、データアナリストはクライアント寄りの職種、データサイエンティストはシステム寄りの職種です。データアナリストがデータ分析してクライアント業務に役立てることに力を入れているのに対し、データサイエンティストはデータ分析のためのシステム構築などに力を入れています。
https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/366/
このサイトにはこんなことが記載されている。2020年の記事だということに注意したい。
コンサル型データアナリストは、コンサルティング会社やマーケティング部門の中で、企業の課題に対して、データ解析を行い、解決策を提案することが仕事です。
エンジニア型データアナリストとは、ビッグデータがある企業の中で、データマイニングを活用し、ユーザーの行動の特性や規則性を探し出すことが仕事です。アルゴリズム実装系のデータサイエンティストは、機械学習アルゴリズムに詳しく、データアナリストが加工・成形したデータを元に応用的に機械学習を使いアルゴリズムを組み、事業システムに実装します。エンジニア業務が主な仕事です。
アドホック分析系のデータサイエンティストは、データを取り出し、掛け合わせや切り口を変えるなどアドホックな分析を行い、提案を行うことが主な業務です。より統計学や情報処理に詳しく、データ分析やデータの性質を手早く行うためのプログラミングに長けており、コンサル要素が強いです。
データアナリストとデータサイエンティストはそれぞれ違いはありますが、厳密な線引は存在しないです。そのため、会社によってはデータサイエンティストをデータアナリストとして採用していることもあります。またその逆も然りです。
https://freelance-start.com/articles/76
