データサイエンティストとデータエンジニア｜役割の違いをITパスポート向けに整理

データ活用に関わる職種

近年、データの量と複雑さが急速に増大しています。そのため、データを専門に扱う人材が欠かせません。主な職種として、データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリストの三つが挙げられます。これらの役割は重なる部分もありますが、責任範囲には明確な違いがあります。

3 職種の役割比較

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計学や機械学習の手法を用いてビジネス課題を解決します。具体的な業務として、解約予測や需要予測、推薦システムの構築などが挙げられます。必要とされるスキルは、PythonやRといったプログラミング言語、機械学習、統計学、そしてドメイン知識です。「ビジネス × 統計 × エンジニアリング」の三要素をバランスよく身につけることが求められます。

データエンジニア

データエンジニアは、データの収集・加工・蓄積を行うための基盤を設計・構築・保守します。例えば、データレイクやデータウェアハウス、ETLパイプラインの構築が主な仕事です。必須スキルとして、SQL、Spark、Hadoop、AWS/GCP、Airflowなどがあります。データサイエンティストが「使いやすい状態」で分析に集中できるよう、データを整える役割を担います。

データアナリスト

データアナリストは、データを活用して業務改善や施策評価、KPI分析を行います。具体例として、マーケティング効果測定やA/Bテストの分析が挙げられます。求められるスキルは、SQL、BIツール、可視化、統計の基礎です。ビジネス側と技術側の橋渡し役として、分析結果をわかりやすく伝える能力も重要です。

共通スキル：SQL

三つの職種に共通して必須となる基本スキルがSQLです。SQLはデータベースとの会話言語であり、データを扱うすべての現場で使われます。詳細はリレーショナルデータベースとSQLの基礎で学習できます。

DX 文脈での位置付け

データサイエンティストやデータエンジニアは、ビッグデータやAI活用の中核を担う人材です（DXとは参照）。経済産業省が策定した「DX推進指標」でも、人材確保は必須要素として位置づけられています。しかし日本では深刻な人材不足が続いており、経産省の試算では2030年に最大79万人が不足すると見込まれています。

キャリアパス

キャリアの一例として、データアナリストからデータサイエンティストへ進むパターンがあります。その場合、機械学習を新たに学ぶ必要があります。また、データアナリストからデータエンジニアへ転身し、基盤構築側に進む道もあります。ただし役割は明確に分かれておらず、組織によっては兼任が多い点に注意しましょう。

ITパスポート試験での出題ポイント

試験では、三つの職種の役割の違いや、データサイエンティストの主な業務、必要スキルと職種の対応が出題されます。特に、各職種が担当する業務範囲を正確に区別できるようにしておきましょう。

過去問の典型パターン

• 「データから価値を引き出す職種はどれか」型 → データサイエンティスト
• 「データ基盤を構築する職種はどれか」型 → データエンジニア

関連用語

• AI・機械学習（AI・機械学習の基礎）
• ビッグデータ（NoSQLとビッグデータ）
• データウェアハウス（データウェアハウスとBI）
• MLOps（MLOpsとは）

学習のコツ

この三つの職種は、「分析（アナリスト）・モデル（サイエンティスト）・基盤（エンジニア）」というキーワードで整理すると覚えやすくなります。また、どの職種でもSQLは必須なので、SQLの基本は確実に押さえておきましょう。DX推進と人材不足のセットもあわせて理解しておくと、試験で役立ちます。

まとめ

データ人材関連の問題では、三つの職種の役割と必要スキルを正しく把握することが得点源になります。テクノロジ系を網羅的に演習したい方はテクノロジ系まとめ、本番形式で腕試しをしたい方は模擬試験をご活用ください。