
データアナリストとエンジニア、どちらを目指す?
データアナリストとエンジニア、どちらを目指す?
「データを
特に
データアナリストの仕事
主な業務内容
- ビジネスデータの
収集・整理・分析 - KPIの
可視化と ダッシュボード作成 - 分析結果に
基づく 施策の 提案 - A/Bテストの
設計と 結果の 評価 - 経営陣や
マーケティング部門への レポーティング
必要なスキル
- SQL — データベースから
データを 抽出する - Excel / スプレッドシート — データの
整理と 基本的な 分析 - BIツール — Tableau、Looker、Power BIなどでの
可視化 - 統計の
基礎 — 平均、 中央値、 相関、 回帰分析 - Python
(あると 有利) — 高度な データ処理や 自動化
エンジニアの仕事
主な業務内容
- Webアプリケーションの
設計・開発 - API の
設計と 実装 - データベースの
設計と 最適化 - テストコードの
作成 - チームでの
コードレビューと 品質管理
必要なスキル
- プログラミング言語
(JavaScript、Python、Rubyなど) - フレームワーク
(React、Next.js、Railsなど) - データベース
(SQL、NoSQL) - Git による
バージョン管理 - クラウドサービス
(AWS、GCPなど)
徹底比較:データアナリスト vs エンジニア
| 比較項目 | データアナリスト | エンジニア |
|---|---|---|
| 年収 | 350〜550万円 | 350〜600万円 |
| 年収 | 500〜800万円 | 600〜1200万円 |
| リモートワーク | しやすい | しやすい |
| 未経験からの | 比較的しやすい | 学習期間が |
| 求人数 | 増加中 | 非常に |
| キャリアの幅 | データサイエンティスト、PM | テックリード、CTO、 |
| 働き方の | 高い | 高い |
| ライフイベントとの | しやすい | しやすい |
データも
女性に向いているのはどっち?
「女性に
データアナリストが向いている人
- 数字や
データを 読み解くのが 好き - ビジネスの
戦略を 考える ことに 興味がある - プレゼンテーションや
レポート作成が 得意 - まずは
比較的短期間で スキルを 身につけたい - マーケティングや
経営に 関心がある
エンジニアが向いている人
- ものを
作る こと自体が 好き - 論理的に
問題を 解決するのが 楽しい - 長期的に
高い年収を 目指したい - 技術的な
専門性を 深めたい - 将来的に
起業や フリーランスも 視野に 入れている
両方のスキルを持つ人が最強
実は、
おすすめのキャリアパス
エンジニア → データ領域への拡張
- プログラミングの
基礎を 学ぶ (6〜12ヶ月) - Webエンジニアとして
実務経験を 積む (1〜2年) - データ分析の
スキルを 追加で 学ぶ (3〜6ヶ月) - データエンジニアや
MLエンジニアへ キャリアアップ
この
ゆめさくエンジニアは
「コードが
機械学習エンジニアになるには
未経験からの
AI時代に
代替されない
DXリテラシーが
非エンジニアにも




