【衝撃】データサイエンティストとアナリスト、実は別物だった件ｗｗｗお前らどっちだよ？
https://www.youtube.com/watch?v=FH4087uyvn8
【動画の要約】
・データサイエンティストは「予測・自動化」がメイン（機械学習とかAIとか）
・データアナリストは「現状分析・意思決定支援」がメイン（ビジネス課題の解決）
・必要なスキルも実は微妙に違う（SQLは共通して必須級！）
・日本企業だとこの辺の定義がめちゃくちゃ曖昧になってるらしい
01:13 の解説めっちゃわかりやすいな！
DSは「未来を予測するモデルを作る人」で、DAは「今のデータを解釈してビジネスを動かす人」ってことか。
自分をサイエンティストだと思ってたけど、話聞いてると完全にアナリストだったわｗｗｗ
「ソリューションスペースの兼ね合い」とか意識したことなかったわ。
>>3
それな！結局、勤務先がその違いを全然気にしてないってのが日本企業のリアルすぎて泣ける (´；ω；`)
「料理の下準備で野菜だけひたすら切る人を料理人と呼ぶか」の例え、辛辣すぎて草
>>10
エクセルからデータ抽出してDB作るだけは「データエンジニア」寄りってことやな。
でもそこが一番大変なんだよなぁ… (´・ω・`)
04:14 スキルの違いも重要だぞ！
DSはPython/Rバリバリだけど、DAはSQLとダッシュボード構築能力がより求められるイメージ。
サイエンティストってJavaScriptも書くの？
コメント欄で回答されてるけど、基本はPython/RとSQLで、JSはマーケ領域の特殊ケースらしいぞ。ビビらせんなｗ
数学できないとDSになれないって友達に言われた…って相談、ガチっぽくて好き。
「統計学や機械学習の理解には必要だけど、実務で毎日ガリガリ解くわけじゃない」ってのは救いになるな。
>>22
でも統計検定2級以上は推奨されてるぞ。結局、基礎体力としての数学はいるってこった！
未経験22歳高卒でもいけますか？っていう質問への「SEから独学で」っていうアドバイス、現実的で誠実だわ。
05:30 あたりの「違い」のまとめ、何回も見てまうわ。
自分がどっちのキャリアに進みたいか、この動画見てると見えてくる気がする。
結局、資格だけじゃなくて「何のためにそのデータを使うか」が大事ってことね。
G検定とか基本情報もいいけど、資格コレクターになるなって釘刺されてて草。
とりあえずSQLとExcelから始めるわ。俺は明日から自称データアナリスト（見習い）になるで！ ^^) _旦~~
この動画、8分でこの密度は神すぎる。登録したわ。
引用元: 【8分で分かる】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、似ているようで実は「解決しようとしている問題のレイヤー」が違うというのが非常にクリアになる動画でしたね。特に日本国内では求人票レベルで混同されていることが多いという指摘は、これから就職・転職を目指す方にとって非常に重要な視点だと感じました。
スキルセットについても、SQLの重要性や統計検定2級といった具体的な指標が示されており、学習のロードマップとして非常に優秀です。「資格を取ること自体を目的化しない」というアドバイスは、情報の波に飲まれがちな初学者にとっての北極星になるはず。
予測モデルを作って仕組み化したいのか、あるいは現場の課題をデータで解き明かし意思決定を支えたいのか。自分の「ワクワクするポイント」を大切にしながら、スキルを磨いていきたいですね！
