データ分析とデータサイエンスは、この分野の新参者の間で混同されることがよくあります。両者の間には多くの重複がありますが、いくつかの大きな違いもあります。この記事では、データ分析とデータサイエンスの違い（および類似点）について説明します。
まず、データ分析に取り掛かりましょう。データアナリストの目標は、既存のデータを使用して現在のビジネス上の問題を解決することです。通常、データアナリストの主な責任は、データを使用してレポートとダッシュボードを作成することです。データアナリストは、Microsoft Excel、構造化クエリ言語（SQL）、TableauやMicrosoftPowerBIなどの視覚化ソフトウェアなどのツールを使用してこれを行います。
データサイエンスに関しては、物事はもう少し複雑になります。データサイエンティストの目標は、機械学習モデルと分析手法を開発することです。データサイエンティストは、ビジネスに影響を与える可能性のある傾向やパターンを見つけるために、後で確認するデータの収集を支援します。データサイエンティストのもう1つの大きな責任は、データのクリーニングとデータのテストです。データサイエンティストもExcel、SQL、視覚化ツールを使用していますが、PythonやRなどのプログラミング言語にも大きく依存しています。
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データサイエンティストとデータアナリスト
業界や企業によっては、データアナリストとデータサイエンティストの間の灰色の領域が、2つのタイトルが実質的に交換可能になるほど大きくなることがよくあります。たとえば、データアナリストは、データをクリーンアップしたり、抽出、変換、読み込み（ETL）プロセスに参加したりする可能性があります。一方、データサイエンティストは、ダッシュボードの作成や既存のデータのSQLクエリのコーディングを担当する可能性があります。
ただし、完璧な世界には、専用のデータ分析チームとデータサイエンスチームがあります。一般的に、データサイエンティストは、機械学習（ML）に加えて、データアナリストの責任のほとんどを知っている必要があります。機械学習は、人工知能（AI）を利用して結果を予測する高度なデータ分析方法です。このため、データサイエンスは、データ分析の一歩と見なされることがよくあります。
最近は「アナリスト」という言葉がよく使われています。 Excelで作業するすべての人がデータアナリストであるとは限りません。ただし、ビジネスアナリストやマーケティングアナリストなど、異なる名前が付けられることが多い、技術的でないデータアナリストのポジションに関しては、いくつかの例外があります。これらのタイプの役割は、機械学習のような高度なデータ分析を行うことはほとんどありません。
データアナリストになるには、通常、STEMの学士号が必要です。ただし、特に特定の業界で広範なドメイン知識を持っている場合は、誰かが別の分野からデータ分析に移行することは前例のないことではありません。実際、学位のないデータアナリストになることは不可能ではありません（簡単になるとは言えません）。 Excel、SQL、および視覚化ツールの3つのコアツールを知っている限り、データアナリストになることを試してみることができます。データサイエンティストになることに関しては、STEMで学士号が必要になることはほぼ確実ですが、ほとんどの場合、修士号が望ましいです。
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データ分析とデータサイエンスの違いは重要です。皮肉なことに、データアナリストとデータサイエンティストの違いはそれほど重要ではありません。前述のように、それぞれの責任は非常に流動的である場合があるため、実際にどのような役割を果たしているかについて混乱が生じる可能性があります。うまくいけば、この記事がデータ分析とデータサイエンスの違いのいくつかを明らかにした。ただし、ラベルにこだわる必要はありません。両方に興味がある場合は、最初にExcel、SQL、および視覚化ツールのコアスキルを学習してみてください。そこから、さらに一歩進んで、PythonやRなどのデータ操作と統計に優れたプログラミング言語を学びたいかどうかを決めることができます。いずれにせよ、これら2つの分野の違いを知ることは、旅の途中で大いに役立ちます。データの世界で！
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