機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを徹底解説

この記事では、仕事内容なども交え、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いを解説します。

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、似ているようで全く別物の職業です。簡単に表にまとめると以下のとおりです。

	機械学習エンジニア	データサイエンティスト
仕事内容	AIを扱い、システムを構築する「エンジニア」	データ分析で企業などのビジネスをサポートする「コンサルタント」業
必要な スキル	・Linux ・Python ・機械学習ライブラリ ・開発環境を構築するスキル ・データベース知識 ・クラウド知識	・統計学や数学に関するスキル ・ビッグデータに関する知識 ・プログラミングの知識（主にPython） ・データベースの知識 ・セキュリティなどのIT全般の知識 ・コミュニケーションスキル
年収	575万円	507万円

機械学習エンジニアは機械学習やAIのシステムを作る仕事で、データサイエンティストはそのシステムを使う側です。とはいえ必要とされるスキルは似通っていて、プログラミング言語「Python」やデータベースの知識はどちらの職業にも求められるスキルです。

高い将来性があるのも共通事項です。

以降では、機械学習エンジニアとデータサイエンティスト、それぞれの特徴を解説します。

機械学習エンジニアとは？

まずは、機械学習エンジニアとデータサイエンティストそれぞれどんな職業なのかを解説します。最初に「機械学習エンジニア」ですが、簡単に言えば「AI」を扱うエンジニアです。

日本ではまだ知名度がいまいちですが、徐々に認知度・需要ともに高まってきており 2020年に需要が高まるIT職種トップ10 にも選ばれています。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習はコンピュータに命令とデータを与えて機械の知能を向上させる分野のことですが、その機械学習に関わるあらゆる仕事を統括するのが、機械学習エンジニアの仕事です。

データセットやコーディングだけでなく、プロジェクト全体の進捗管理まで行う統括的ポジションです。

機械学習エンジニアの年収と将来性

先述のように機械学習エンジニアはまだまだ一般的ではないため詳細な年収データがありません。ちなみに機械学習に最も使用されるプログラミング言語「Python」の中央値は以下の表にもあるとおり「575.1万円」です。

富士キメラ総研によれば、今後日本国内のAI市場規模は2030年に2兆1200億円にまで急速に拡大すると予想されていて、機械学習エンジニアの将来性は非常に高いことがわかります。

機械学習エンジニアは非常に高度な専門的スキルを必要とするため、学習は大変です。その一方、一度スキルを身につければこれからも長く活躍できることは間違いないでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキル

続いて、機械学習エンジニアになるためのスキルですが、以下のように非常に高度なものが目立ちます。

いずれも素人では想像もつかないものばかりで、機械学習エンジニアの専門性・特殊性の高さがうかがえます。

機械学習エンジニアについて

なお、次の記事では機械学習エンジニアの仕事内容を、平均年収や将来性も交え詳しく紹介しているのであわせて参考にしてください。

機械学習エンジニアとは？年収や求人例、将来性も紹介

更新日：2024年4月29日

データサイエンティストとは？

次に「データサイエンティスト」とは、 データ分析で企業などのビジネスをサポートするコンサルタント的な職業です。機械学習エンジニアと同じく日本国内での知名度はいまいちですが、アメリカでは3年連続で「ベスト・ジョブ」に選出されるほど有名になっています。

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は、AI・機械学習などを駆使して膨大かつ複雑なデータを収集・分析した結果をもとに、依頼者の抱える課題を解決したりすること。データをもとに企業にアドバイスすることが多いため、AIに関する知識・技術はもちろん、経営や戦略に関する知識も必要になってくる職業です。

データサイエンティストの年収・将来性

続いては年収・将来性ですが、まず年収についてはdodaの平均年収ランキングによると「507万円」とのこと。

ちなみにSE/プログラマーは428万円ですので、80万円ほどの差があり、高収入の職業であることがわかります。もちろん将来性も高く、 IDC社の発表 によれば2022年のビッグデータ分析市場は、1兆5,617億3,100万円まで拡大すると言われています。

アメリカではデータサイエンティストの平均年収は12万ドル（約1270万円）とされており、日本も同様の道をたどるとすれば、将来性は非常に高い職種だと言えます。

データサイエンティストに必要なスキル

そんなデータサイエンティストですが、こちらも必要とされるスキルは多く、主に以下のようなものがあります。

AIや機械学習を使いこなすにあたっては数学・統計学の知識は必須の他、ビッグデータを扱うためのスキルやPythonの知識まで多岐に渡り、非常に専門性の高い職種であることが見て取れます。

データサイエンティストについて

なお、下の記事ではそもそもデータサイエンティストとはどんな職業なのか、その仕事内容や将来性を詳しく紹介しているのでよければ参考にしてください。

データサイエンティストとは？仕事内容や年収、必要なスキルも紹介

更新日：2024年10月28日

未経験でも機械学習エンジニアやデータサイエンティストになれる？

これまでお伝えしたとおり、「機械学習エンジニア」や「データサイエンティスト」は、それぞれ求められるスキルは多いです。ただ、「将来的に目指したい場合に、未経験でもなれるのかな？」といった疑問をお持ちの方もいるでしょう。

そこでここからは、「未経験でも機械学習エンジニアやデータサイエンティストになれる？」といった疑問に回答していきます。ここでも、以下2つに分けて解説しますね。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

機械学習エンジニアの場合

1つ目は、「機械学習エンジニアの場合」の場合です。結論から言うと、未経験でも機械学習エンジニアを目指すことはできます。

ただ、最初からいきなり機械学習エンジニアを目指すのは、あまりおすすめしません。まずは先ほどお伝えした、求められるスキルを見てみましょう。

このように、「プログラミング言語」以外にも、機械学習エンジニアを目指すために必要なスキルは多いです。プログラミング言語のスキルは基礎としてある状態で、「機械学習ライブラリの活用スキル」や「現在のインフラ環境に対応するためのクラウド知識」など、応用的なスキルが必要です。

そのため未経験から全ての知識をゼロから学んでいこうとすると、とてつもない時間がかかってしまいます。また、機械学習は以下のようにさまざまな工程があり、それぞれ学ぶ必要もあります。

機械学習の工程の例

• データを集める
• 集めたデータを加工する
• 加工したデータを使ってパターンを分析する
• 分析したデータを活用してアプリなどに利用する

これに加えてアプリ開発についても学ぶ必要があるため、学習範囲が多くなります。「少しずつでもいいから、機械学習を学んで機械学習エンジニアになりたい！」という場合は、以下で詳しく解説しているので、参考にしてみてください。

機械学習を入門するための完全ロードマップ！基本をわかりやすく解説

更新日：2024年10月14日

データサイエンティストの場合

2つ目は、データサイエンティストです。データサイエンティストは、機械学習エンジニアよりも難易度が高いです。

まずは先ほどお伝えした、求められるスキルを見てみましょう。

機械学習エンジニアとの大きな違いは、「統計学や数学に関するスキル」「ビッグデータに関する知識」「コミュニケーションスキル」の3つです。簡単に言うと、「よりデータを分析するスキル」と「それをわかりやすく伝えるスキル」が必要になってくるイメージです。

「機械学習エンジニアとしてのスキル + 追加で必要なスキルを学ぶ」という感じになるため、機械学習エンジニアよりも難易度は高くなるでしょう。そのため、機械学習エンジニアになったあとのキャリアとして、考えるのがおすすめです。

なお、機械学習エンジニアへの就職やデータサイエンティストへの転職を見据え、独学でスキルを習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

侍エンジニアでは、現役エンジニアから指導を受けつつ、就業活動のサポートが受けられます。

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なお、ここまで読んで、「機械学習エンジニアとデータサイエンティストはどちらも難しそうだけど、目指すときはどんな流れでステップアップしていけばいいんだろう……」と思った方もいるのではないでしょうか。

そこで次に、「未経験から機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指す流れ」について解説します！

未経験から機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指す流れ

「将来的に機械学習エンジニアを目指せればいいから、まずは転職のしやすさを重視して進めていきたい！」という場合は、以下の流れで進めるのがおすすめです！

先にWebエンジニアとしての開発経験を詰んでから、機械学習を学んでステップアップしていくイメージです。PHPやRubyは案件数も多いので、経験を積むにはうってつけでしょう。

また、次の記事では初心者からWebエンジニアになる勉強法を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

Webエンジニアになるには？初心者向け勉強法3ステップ【エンジニア監修】

更新日：2024年10月20日

本気で機械学習エンジニアを目指すなら、「スクール」での学習がおすすめ！

では、こうした非常に専門性の高いスキルを身につけるにはどうすればいいのでしょうか？　結論から言えば、「スクールに通っての学習」が最もおすすめです。

今回解説した職業は、どちらも専門性が非常に高いものです。加えて日本国内での知名度の低さから、学習書もなかなか揃っていなければ、機械学習やデータサイエンスを取り扱った初心者向けの専門サイトも不足しています。

そのため、「独学で勉強したくてもできない」のが現状。あなたが初心者で、かつ本気でなりたいと思うならスクールに通ってプロから習うのが最短で最も確実な方法といえます。

まとめ

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、それぞれ仕事内容・必要なスキルが異なる全く別の職業です。とはいえ、どちらも専門性・将来性ともに高く、独学して就くのにはハードルが高いという点については共通しています。

求められるスキルがわかったら、具体的な学習ロードマップをひいて進めていくのがおすすめです。ただ、自分で学習ロードマップを作るのが難しいと感じる人もいるのではないでしょうか。

本気で目指している方は、プロに相談して進めると良いでしょう。以下から無料で相談ができるので、スケジュールを調整して予約してみてはいかがでしょうか。

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