【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
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- Опубликовано: 3 ноя 2020
- 【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ！
toukei-lab.com/data-scientist
データ分析を生業とする職業として「データサイエンティストとデータアナリスト」がありますが、この2つの境目は曖昧。
人によって解釈も異なり業界や会社が変われば定義も若干変わってくるこれらの職種ですが、どのような違いがあるのか考察していきたいと思います。
ぜひ、データサイエンティストとデータアナリストの違いを理解して自分のキャリアに活かしてくださいね！
この動画では両者の違いについて2つのパートに分けて解説していきます。
・データサイエンティストとデータアナリストの仕事の違い
・データサイエンティストとデータアナリストのスキルの違い
■シン・ニホン
amzn.to/3dFe241
■データサイエンティスト スキルチェックリスト
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・データサイエンティストとデータアナリストの違い
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amzn.to/3vG3tqC
・漫画で分かるデジタルマーケティング ✕ データ分析
amzn.to/44iT84Q
・データサイエンス大全 -シンプルにわかる49の用語と13の実践
amzn.to/3mFzhwG
【視聴ガイド】
01:13 データサイエンティストとデータアナリストの仕事の違い
04:14 データサイエンティストとデータアナリストのスキルの違い
めちゃくちゃ参考になりますー！
ありがとうございます！
まさに今日疑問に思っていたことでした。
とても腑に落ちました。
ありがとうございます！！
内容もさることながら、プレゼンの手法としても大変参考になります。
メッチャわかりやすい
ありがとうございます！！
ありがとうございます
ご覧いただきありがとうございます！
とても参考になりました。ありがとうございます。
質問なのですが、例えばエクセルからAIに入れるデータを抽出してデータベースを作るだけ、という仕事はデータサイエンティスト、アナリストの両方には入らないということでしょうか？
ありがとうございます。
全く知識がないのですが、統計検定を受けるか、ビジネス統計スペシャリストを受けるか迷っています。どちらから勉強すべきでしょうか。
現在大学1年で情報系の学部に通っており、データアナリストになりたいとぼんやり思っていました。
そこで、統計検定以外で就活のために取っておいた方が良い資格はありますか？また、統計検定は最低何級を取っといたほうがいいですかね？
統計検定であれば2級以上のレベルが望ましいかと思います！
あとは有名どころだとG検定とか基本情報技術者、応用処理技術者の資格とかですかねー！
ただ資格を取ることだけを目的にしないようにしてください！頑張ってください！
@@aiby8596 返答ありがとうございます！
頑張ります！
お尋ねしたいのですが、cs50のコンピュータサイエンス初級レベルはどの大学レベルだと思いますか?
また、moocのデータドリブン講座で感情的不透明なデータの仮説思考の判断も学ぶ事が出来るかご存じでしょうか?
お手数をおかけします
何卒、よろしくお願いします
こちらの因果関係や複雑なバイアス,感情的なプラスもmoocのData Driven Decision Makingで学べるかご存じでしょうか?
ruclips.net/video/lKvhvowD8vg/видео.html
失礼致しました
edxで因果関係の講座がありました
Causal Diagrams: Draw Your Assumptions Before Your Conclusions
申し訳ございません。これらのコースを受講したことがないので明確に断言出来ません。
ただC言語をメインで基本的なことを学ぶようですので、大学の学部レベルかと思います。
ここら辺は大学によって差が出るわけではないので、どの大学レベルとは言えません。
修士以上の研究をする上では研究室のレベルを見たほうがよいかもしれません。客観的な指標としては論文投稿数など。
せっかくご質問いただいたのにあまり回答になっておらず申し訳ございません。
@@aiby8596 様、早々のご返信ありがとうございます
はい、かしこまりました
これからも、宜しくお願い致します
@@1b14now6 よろしくお願いします！
ありがとうございます！subscribeしました(^^)
データアナリストとデータサイエンティストの数学の能力って大きく違いますかね？現在データアナリストとして仕事をしていて、基本的な数学はできているつもりですが、友達からデータサイエンティストになるには優れた数学能力を持たないといけないって言われ気になっているものでした…ご回答していただけると助かります！
ありがとうございます！業務内容によるかと思います。私自身大学院で数学はしっかり学んだつもりですが、実際現在の業務において数学力が必要とされているかと言われるとそんなこともありません。ただ機械学習手法や統計学を理解する上では必要なので、数学力を付けておいて損はありません。
お忙しい中ご回答していただきありがとうございます！！勉強になりました！！！
@@Yeonp 引き続きよろしくお願いします！
とてもためになる動画ありがとうございます！
気になっていたことでした！
「データサイエンティスト」の働き方に興味があるのですが
普段のお仕事の仕方について実際の様子など教えていただけたら嬉しいです。
ちなみにデータサイエンティストは皆企業に所属する形なのでしょうか。例えばフリーランスの人も多かったりするのでしょうか。
ありがとうございます！
会社によって色々な働き方があるので一概には言えないですが、
事業会社のデータサイエンティストであればビジネスよりの課題設定から実装エグゼキュージョンまで上流から下流まで広くやることが多く
コンサル側のデータサイエンティストであれば複数企業の案件を持ちデータ分析部分に特化している人が多いイメージです。
そもそもデータサイエンティストとは言わず、機械学習エンジニアと呼ぶことも多いです。
私はこの1月に転職いたしまして、そもそもデータサイエンスに活かせるデータが貯まっていない状態なので
新たなデータを取得し顧客体験に還元するPJ推進
プラットフォームの企画設計、データ基盤作成
みたいなところを推進し徐々にデータ活用進めていく予定です。
データ活用を進める前段階から進めているところですので、正直データサイエンスの活かしどころがなかなかない状況です。
前職は豊富にデータがあったので、機械学習使ってPJ単位でCRMの最適化とかコンテンツ自動生成とかやってました。
基本会社に所属している人が多いイメージです！
@@aiby8596 ありがとうございます！
場面に応じていろいろなことが求められるのですね。
魅力的に感じました！
お教えいただきありがとうございました。
22歳未経験高卒では難しいでしょうか。大学入り直すべきでしょうか
今から大学に入り直すよりは、SEとして働きつつデータサイエンスの勉強を独学で進めるという方向がよいかと思います！
えぇ、、データサイエンティストってJSも書ける必要があるのですね、、
PythonかＲだけでよいと勝手に 考えていました、、、
PythonもしくはR、そしてSQLが最も大事です！
JSはWebサイトでデータ貯めるところとか広告運用・アクセス解析に使うことがあるので、マーケ領域でDSやりたいならスキルとしてあればいいという感じです！フロントエンドエンジニアレベルに書ける必要はないです！