本記事を見つけた人で、

データサイエンティストとデータアナリストの違いが知りたい



他の記事が同じ内容でくわしく理解できない



もう一歩踏み込んだ解説をしてほしい
と悩んでいる場合は、最後まで読むことですべて解決できます。



受講生250名(2025年10月)を超えるPython×データサイエンススクール主宰のはやたすが、どんな記事よりも本格的な内容でわかりやすく解説します。
「仕事内容」「年収」「将来性」の観点から2つの職種を徹底比較するので、読み終わる頃には完全理解しています。
- 求人情報・年収
- 仕事内容(具体例付き)
- 必要なスキル
- 学習期間
- 将来性
- 向いている人・不向きな人の特徴
- 転職するためのロードマップ


データサイエンティストとデータアナリストの違い


データサイエンティストとデータアナリストの大きな違いは、仕事内容です。
仕事内容の違いにともない、必要なスキルや学習期間、将来性も変わります。本記事では網羅的に解説しますが、まずは概要について確認していきましょう。
データサイエンティストとは?求人情報や年収
データサイエンティストとは、膨大なデータから経営課題・ビジネス課題を分析し、解決するための意思決定をサポートする専門家です。
企業の規模によって必要な人数は変動しますが、最低1人在籍していないと経営困難になる可能性が高いと言われるほど、重要な存在です。
そんなデータサイエンティストの平均年収は、約645万円(2025年11月時点)です。


(引用元:求人ボックス 給料ナビ)
請け負う業務内容によって変動しますが、年収1,000万円超えする人もいます。
日本の平均年収は、478万円なので、かなりの高水準であることもわかります。(参照元:国税庁 令和6年分 民間給与実態統計調査)
また、データサイエンティストの需要は、近年増していくばかりで、求人情報も豊富です。(2025年11月時点)


(引用元:doda)
データサイエンティストは、難易度が高いポジションだからこそ、平均年収も高く募集されています。
データアナリストとは?求人情報や年収
データアナリストとは、会社に溜まっているデータから今なにが起きているのかを見つけ出し、わかりやすく伝える仕事です。
企業はどんな課題があり、どんな解決策があるのかを客観的なデータから把握できると、理解しやすくなります。スポーツで言えば、コーチのような存在です。
そんなデータアナリストの平均年収は、718万円(2025年11月時点)です。


(引用元:求人ボックス 給料ナビ)
月給で換算すると、約60万円ほどになるので、日本の平均年収と比較してもかなり高水準です。
求人はデータサイエンティストと比較して少ないですが、dodaだけで500件近く掲載されています。(2025年11月時点)


(参照元:doda)
これからの時代は、AIやデータ活用が重要視されていくので、データアナリストやデータサイエンティストの需要はどんどん増え続けていきます。



需要に応じて年収も上がる傾向なので、早めに良いポジションを狙いましょう。
【具体例付き】データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容


続いては、データサイエンティストとデータアナリストの仕事内容について具体例付きで解説します。
「仕事内容についてもっと知りたかった」という人は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事内容は、データから未来を予測できるAIモデルを作成して、それをビジネスに活用します。
- 来月この商品がどれくらい販売されるか予測するモデルを作成する
- お客さんが離脱しそうかどうかを判定するAIを開発する
具体例のように、AIや機械学習を中心に扱うのが、データサイエンティストの仕事です。



データアナリストよりも、技術的な要素が大きいのが、データサイエンティストの特徴です。
さらにくわしい実務内容については、以下の記事で解説しているので、ご一読すると仕事のイメージができます。


データアナリストの仕事内容
データアナリストは、売上データを見て、先月より売上が10%下がっている原因は、「20代女性の購入が減少したから」「この商品は金曜日の夜に特に売れる」といった事実を発見して、経営者や現場に報告します。
そして、「〇〇のような施策をやりましょう」と、提案までするのが仕事内容です。
データアナリストの方が、データサイエンティストよりも技術的な要素が低いのが特徴です。
仕事内容の大きな違い
ここまで読むと、「結局どちらもデータ分析しているんじゃないの?」と思う人も多いでしょう。
確かに、どちらもデータ分析をしますが、最大の違いは「時間軸」です。


データアナリストは主に、過去から現在を扱います。「なぜ起きたのか」「なぜそうなったのか」を明らかにする仕事です。


データサイエンティストは、「これからなにが起きるのか」「どうすれば最適化できるのか」といったように、現在から未来を扱います。
くわしくは、YouTubeで解説しているので、ぜひご視聴ください。
データサイエンティストとデータアナリストに必要なスキル


データサイエンティストとデータアナリストに必要なスキルは、大きく異なります。
理解せずに目指そうとすると、転職に失敗してしまうため、必ず確認していきましょう。
データサイエンティストのスキル
データサイエンティストに必要なスキルは、以下3つです。
人間では補えない部分を、AIや機械学習を活用して課題解説をするため、必要になるスキルは多岐にわたります。
簡単に身につくスキルではありませんが、習得できると企業から重宝される存在として活躍できます。
具体的なスキルについては、以下の記事をご覧ください。


データアナリストのスキル
データアナリストの必須のスキルは、「データサイエンス力」「ビジネス力」です。
データアナリストにデータエンジニアリング力は必須ではありませんが、習得していると転職や昇進に有利です。
データサイエンティストを目指すのに難易度が高いと感じる人は、まずはデータアナリストのスキルを習得するといいでしょう。


データサイエンティストとデータアナリストの学習期間


続いては、学習期間について解説します。
転職したい職種によって学習期間が異なるので、計画通りに行動できるように確認しましょう。
データサイエンティストの学習期間
データサイエンティストの学習期間は、独学とスクールによって大きく異なります。
- 独学の場合:最低2年以上
- スクールの場合:最低1年以上
未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、最低2年以上の勉強時間が必要になるので、途中で挫折してしまう人も少なくありません。
一方で、スクールで学ぶ場合は、最低1年以上です。しかし、学習カリキュラムによっては、早くも遅くもなります。



TechFrontier(テクフロ)は、業界初の超実践型Python×データサイエンススクールです。
受講生実績の割合は業界トップレベルでもあり、データサイエンティストに転職している人もいます。



カリキュラムをしっかり学習している人は、以下のように半年〜1年ほどで転職に成功しています。
最短最速でデータサイエンティストに転職したい人は、ぜひ以下公式LINEよりTechFrontier(テクフロ)情報を受け取りください。
データアナリストの学習期間
データアナリストの学習期間は、以下のとおりです。
- 独学の場合:最低1年半以上
- スクールの場合:最低1年以上
データサイエンティスト同様に、自身の持ち合わせているスキルや努力によって学習期間は異なります。
しかし、独学で挫折する人も多いので、早く転職して、「収入を上げたい」「在宅で家族時間を増やしたい」という場合は、スクールでの勉強がおすすめです。
データサイエンティストとデータアナリストの将来性


結論、データサイエンティストもデータアナリストも将来性が高くなり続けます。
なぜなら、企業は大量のデータを活用して、再現性高く売上を増やしたいからです。
データ分析をする2つの職業は、企業にとって欠かせない存在であり、会社規模によっては複数人必要とされています。
データサイエンス系の職業は、まだまだ需要に対して供給が間に合っていないので、早く目指せだけ昇格・昇進できる可能性が高いでしょう。


データサイエンティストとデータアナリストの向き不向き


データサイエンティストとデータアナリスト向き不向きの特徴は、以下があげられます。
| 向いている人の特徴 | 不向きな人の特徴 |
| 数学や統計学に興味がある人 地道な作業を続けられる人 論理的思考で考えられる人 AIや最新技術に関心がある人 情報収集と分析が得意な人 コミュニケーションが好きな人 MBTIに「J」がある人 | 平均年収だけで憧れている人 勉強が苦手な人 MBTIに「P」がある |



紹介した特徴は、250名以上(2025年11月)の受講生を見て感じた内容です。
該当する人で、データサイエンス系の職業を目指している人は、ぜひ前向きに行動しましょう。


データサイエンティストとデータアナリストに転職するロードマップ


データサイエンティストとデータアナリストを目指すロードマップは、同じ流れになるので、まとめて解説します。
以下のステップは、TechFrontier(テクフロ)でも実際に教えている方法なので、ぜひ参考にしてください。
- ステップ1.Pythonの基礎を学習する
- ステップ2.データサイエンスの全体像を把握する
- ステップ3.データサイエンスの基礎を勉強する
- ステップ4.Kaggleに入門する
- ステップ5.Kaggleコンペに参加する
プログラミング系の仕事は、学習を中心としがちですが、実践で必要なスキルを学ぶことが最も大切です。
くわしくは、以下の記事とYouTubeで解説しているので、ぜひご視聴ください。




データサイエンティストとデータアナリストの違いを見極めて職種選びをしよう!


本記事で解説した、データサイエンティストとデータアナリストの主な違いをまとめます。
データサイエンティスト:「これからなにが起きるのか」「どうすれば最適化できるのか」といったように、現在から未来を扱う。
データアナリスト:「なぜ起きたのか」「なぜそうなったのか」を明らかにする。
大きな違いは、時間軸になるので、「必要なスキル」「学習時間」「仕事内容」も大きく異なります。それぞれ理解していると、学習方法も転職活動も明確になるはずです。
TechFrontier(テクフロ)は、データサイエンス系の転職を最短最速で目指せるスクールです。受講生の成果割合は、業界内でもトップをほこります。



ただし、完全審査制のスクールになるため、必ずしも全員が受講できるとは限りません。
詳細については、以下の公式LINEで説明しているので、まずは無料登録から始めてください。



本気でデータサイエンス系の職業を目指したい人の挑戦をお待ちしております。
データサイエンティストとデータアナリストの違いについてよくある質問


よくある質問について回答していきます。
データサイエンティストに資格は必要ですか?
資格よりも実践で活用できるスキルの方が重要です。資格を取得したい人は、統計検定2級がおすすめです。


データアナリストに資格は必要ですか?
100%必要な資格はありません。
データサイエンティストの年収はいくらですか?
求人ボックス 給料ナビが公表している情報だと、約645万円(2025年11月時点)です。
データアナリストの年収はいくらですか?
求人ボックス 給料ナビが公表している情報だと、718万円(2025年11月時点)です。
データサイエンティストは未経験でも転職できますか?
未経験でも転職できます。くわしくは、以下の記事で解説しています。


データアナリストは未経験でも転職できますか?
転職できます。具体的な方法は、以下の記事で解説しています。














