この記事では、仕事内容や平均年収も交え、データ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。
データエンジニアとデータサイエンティストって何が違うの？
データサイエンススキルを身につけるには何をすべき？
データエンジニアとデータサイエンティストの違いにはいくつかポイントがあります。
本記事では、データエンジニアとデータサイエンティストとの違いや、それぞれの仕事に向いている人の特徴、データサイエンススキルを身につける方法を解説します。
データベースやデータ分析にまつわる仕事に興味がある人は、ぜひ参考にしてください。
データエンジニアとデータサイエンティストの違い
データエンジニアとデータサイエンティストはどちらもデータに関する職種ですが、どのような違いがあるのでしょうか。
ここでは、下記の7つのポイントからデータエンジニアとデータサイエンティストの違いを紹介します。
仕事内容
データエンジニアは、ビッグデータの収集や管理、最適化を実現することが主な仕事内容です。対してデータサイエンティストは、データの収集や分析などを専門としています。
データエンジニアはデータの収集・管理を行うためのシステム構築を行います。言い換えれば、データ管理の基盤を作ることが主な仕事です。
近年はWebがマーケティングの主戦場となっているため、多くの企業がビジネスにデータを活用しています。膨大な量のデータを活用するには、データ管理の基盤を整えなければなりません。
データエンジニアは、企業がビジネスでデータを活用するための体制を整えているのです。
一方、データサイエンティストは、エンジニアが構築したシステムを利用してデータを収集・分析することを主な仕事としています。ビジネスシーンにおけるデータ活用において欠かせない存在である点では、データエンジニアと共通しています。
ただし、データサイエンティストは、膨大なデータをビジネスに活かすための画策を行う立場です。データの基盤を整理するデータエンジニアとは、仕事の目的や取り扱う範囲が異なります。
データサイエンティストがデータを活用するために、データエンジニアが整理するといった関係です。
なお、データサイエンティストの仕事内容をより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。
平均収入
求人ボックスの情報によると、データエンジニアの平均年収は571万円で、データサイエンティストの平均年収は671万円でした。
正社員として働く場合、データサイエンティストの方が高収入を狙いやすいことが分かります。ただし、データエンジニアの給与幅は360〜997万円と広いため、就職する企業の規模や経験値、スキルによっては高収入を目指すことも可能です。
所属する企業規模に左右されず、実力に応じた収入を手にしたい場合は、副業やフリーランスの働き方もおすすめです。
求められるスキル
データエンジニアとデータサイエンティストには、次の3つのスキルが求められます。
- 1.データベース関連の知識・スキル
- 2.AI・機械学習に関する知見
- 3.コミュニケーションスキル
また、データエンジニアにはシステム開発に関する知識や情報セキュリティに関するリテラシーが欠かせません。分析をもとにアイデアを提案するデータサイエンティストは、数学や統計に関する知識や分析対象についての知見が必要になります。
いずれにしても、データ分析やシステム開発に関する一定以上の知識や経験は身につけるべきでしょう。
なお、データサイエンティストに必要なスキルをより詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。
需要・将来性
データエンジニアとデータサイエンティストはいずれも需要のある職種です。
今やビジネスシーンにおいてデータの活用は欠かせません。宣伝効果を最大化するには、データを活用してユーザーのニーズに沿った訴求を行うことが重要です。
ビジネスにおけるデータの活用は今後さらに加速することでしょう。それに伴い、データエンジニアやデータサイエンティストは一定以上の需要が保たれると予想されます。
なお、データサイエンティストの将来性をより詳しく知りたい人は次の記事を参考にしてください。
未経験からの目指しやすさ
データエンジニアはIT未経験者が目指すには難易度が高い職種です。
データエンジニアの仕事は、データベースに関するシステムの開発・設計や運用保守です。業務に取り組むには、ITやシステム開発に関する知識とスキルが欠かせません。
同様に、データサイエンティストの仕事も完全な未経験からは目指しにくいと言えます。データの分析を行うためには、統計学や数学にまつわる専門知識のほかに、データベースの操作スキルやPythonをはじめとしたプログラミングの知識が必要です。
いずれの職種も、未経験で目指すことは不可能ではありませんが、決して簡単ではありません。
なお、未経験からデータサイエンティストになる方法を詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。
キャリアパス
データエンジニアからのキャリアパスとしては、次のような職種が考えられます。
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- プロジェクトマネージャー
また、データサイエンティストのキャリアパスには次のような選択肢があります。
- データエンジニア
- データサイエンティストのプロフェッショナル
- データビジネスストラテジスト
いずれも、データを専門的に取り扱う職種です。データエンジニアやデータサイエンティストとしてスキルと経験を磨くことで、その道のプロフェッショナルを目指せるでしょう。
データエンジニアに向いている人の特徴
データエンジニアは、次のような人が向いています。
- ITの知識やスキルがある
- データベースに関する仕事がしたい
- システム開発から運用保守まで幅広く対応したい
- 学習し続けることが苦じゃない
データエンジニアには、データに関する知識の他にも、システムにまつわる専門知識が求められます。IT全般に興味が持てる人が向いているといえるでしょう。
また、IT技術は日々進化を遂げています。データベースについても同様のことが言えるため、情報のアップデートは欠かせません。
一方、データサイエンティストは次のような人が向いています。
- データに関する仕事がしたい
- 数字やデータを扱うのが好き
- タスク管理ができる
- コミュニケーションが得意
データをもとにビジネスアイデアを提示するデータサイエンティストは、業務の中でクライアントと綿密にコミュニケーションを取ります。人との会話を苦に感じない人はより適しているでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴をより詳しく知りたい人は下の記事を参考にしてください。
データエンジニアとデータサイエンティストはどちらを目指すべき？
データにまつわる職種として若干違いのあるデータエンジニアとデータサイエンティストですが、どちらを目指すべきなのでしょうか。
ここでは、それぞれの職種がどのような人におすすめなのかを紹介します。
データエンジニアはこんな人におすすめ
データエンジニアは、データに強い関心を持ち、論理的思考や問題解決能力が高い人が向いています。また、プログラミングやデータ処理に興味があり、チームでのコラボレーションが得意な人も適しているでしょう。
データにまつわる仕事の中でも、システム開発やITを活用した仕事に就きたいと考えている人におすすめの職種です。
プログラミングに関するスキルや知識を活かしたい人は、データエンジニアを目指しましょう。
データサイエンティストはこんな人におすすめ
データサイエンティストは、数学や統計学に強い関心を持ち、データを分析し解釈する能力が高い人に向いています。そのため、プログラミングや機械学習に興味があり、データを活かして問題解決に導きたい人におすすめです。
また、業務の中でクライアントとコミュニケーションを重ねることもあります。人と接することが得意な人や、やり取りを苦に感じない人に適した職種でしょう。
データエンジニアやデータサイエンティストに関するよくある質問
データエンジニアやデータサイエンティストに関するよくある質問について回答します。
データエンジニアやデータサイエンティストになるにはどうしたらいい？
未経験からデータエンジニアやデータサイエンティストを目指すなら、専門的な内容の学習に取り組む必要があります。
それぞれに共通する求められるスキルは、プログラミングスキルやデータベースに関するスキルなどです。しかし、いずれも初学者には難易度が高く、挫折しやすい点が特徴の一つといえます。
データエンジニアやデータサイエンティストになるための学習を始めるなら、それらの内容を専門的に取り扱うスクールの受講をおすすめします。
「侍エンジニア」は、日本初のマンツーマン専門のプログラミングスクールです。挫折者の多いと言われるプログラミングの習得において、専任講師による「マンツーマン」に特化したレッスンを提供しており、自分のペースで学べます。
また、いつでも質問相談ができる環境が整っているため、分からないことが原因によるモチベーションの低下を防げます。転職保証コースではキャリアアドバイザーによるサポートを受けられるので、達成したい目標に向かって効率的に学習できるでしょう。
データエンジニアやデータサイエンティストになりたい人は、侍エンジニアで学習に取り組んでみてはいかがでしょうか？
データを扱う職業はつまらないって噂は本当？
データを扱う職業を「つまらない」と感じる人もいるかもしれません。しかし、データはさまざまなビジネスの発展に役立てられています。
データベースの設計や開発、データを用いた分析は、単純作業を繰り返す淡泊な仕事であるとイメージされることも多いです。しかし、データエンジニアやデータサイエンティストは、さまざまなスキルと知識を駆使して日々の仕事に取り組んでいます。
データサイエンティストやデータエンジニアは、常に新しい課題に取り組み、データから意味深いインサイトを見つけ出すことに情熱を傾けます。データをもとに分析されたアイデアは、ビジネスに新たな風を巻き起こしているのです。
このため、データを扱う職業は、社会に大きな影響を与えるやりがいのある職業の一つといえます。
まとめ
今回はデータエンジニアとデータサイエンティストの違いについて解説しました。
データエンジニアとデータサイエンティストは、データを取り扱う職種という点で共通していますが、その手段や目的が違います。いずれもデータを活用して、ビジネスにおいてプラスの影響を与えることを目標としており、高い専門性が求められます。
データベースを取り扱う仕事に興味がある人は、ぜひデータエンジニアやデータサイエンティストを目指してみましょう。また、データサイエンススキルを身につけたい人には、侍エンジニアのデータサイエンスコースがおすすめです。
本記事の解説内容に関する補足事項
本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。
また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。
参考：SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました
記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。
この記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
