データサイエンティストとデータアナリスト・データエンジニアの違い！仕事内容と適性チェック

「データサイエンティストとデータアナリスト、データエンジニアは何が違うのか？」と、検索している方も多いと思います。

【結論：違い！】
▶「データアナリスト」は現状を分析して伝える
▶「データエンジニア」は分析の基盤をつくる
▶「データサイエンティスト」は将来を予測する

3つの職種の違いは担う工程と求められる専門性です。違いを知れば、適した職種やキャリアを選びやすくなります。

この記事では、3つの職種の仕事内容・スキル・年収の違いと、適性・難易度・キャリアパスを解説します。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率
※3：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

データサイエンティスト・アナリスト・データエンジニアの仕事内容の違い

3つの職種の仕事は、データを整える工程と分析する工程に分類されます。

整えるのはデータエンジニア。分析するのはデータサイエンティストとデータアナリストです。

「デジタルスキル標準 ver.2.0」とレバテックキャリアの解説をもとに、違いを表にしました。

項目	データサイエンティスト	データアナリスト	データエンジニア
役割	データ解析やAIで業務変革や新規ビジネスを実現する	分析結果をビジネスの意思決定に使える形にする	組織全体の継続的なデータ利活用を支える
主な仕事	機械学習で将来を予測し、結果を評価する	データを集計・可視化し、専門家でない人にも説明する	データを収集・統合・加工して整備し、データパイプラインを設計・実装する
扱うデータ	構造化データに加え、音声・画像などの非構造化データ	データベースに保存できる構造化データ	異なる収集元から集めた分析前のデータ
主な手法・道具	・機械学習 ・Python ・TensorFlow ・Keras	・統計学 ・Excel ・SAS ・BIツール	・ETL/ELT ・データパイプライン ・DWH ・データレイク
国のスキル標準での位置づけ	「データサイエンティスト」類型	ロールの定義なし	「データマネジメント」類型

3つの職種はいずれも、データを事業の判断や業務の変革につなげる仕事です。

デジタルスキル標準でも、他職種との連携が重視されています。中でもデータサイエンティストは、活用の中核を担う存在です。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データアナリストは、データを分析・可視化し、意思決定に使える形にする職種です。

データサイエンティストとは、使う技術と担当する範囲が異なります。ここでは、仕事内容・スキル・年収の3つの観点で違いを解説します。

仕事内容の違いは予測か現状把握か

データから将来を予測するのがデータサイエンティスト。一方、データアナリストは現状を把握するのが仕事です。

レバテックキャリアの解説では、データサイエンティストは機械学習で将来を予測します。データアナリストは、主に構造化データを統計学で分析・可視化するのが特徴です。

たとえば売上が落ちたとき、来月の受注数を予測するモデルを作るのがデータサイエンティストです。データアナリストは、先月の落ち込みを地域別に可視化します。

同じ売上データでも、未来の予測か過去の説明かで担当が分かれます。

PythonやBIツールなど必要なスキルの違い

データサイエンティストはプログラミング、データアナリストはツール操作と提案力が中心です。

モデルをコードで組むか、分析結果を提案に使うかで求められる技術が分かれます。

データサイエンティストには、PythonやTensorFlow・Kerasのスキルが必要です。レバテックキャリアの解説では、データアナリストにはExcel・SAS・BIツールが必要とされます。

企業の担当者と話す場面では、提案力やヒアリングスキルも重要です。

職種によって、先に学ぶスキルは変わります。

年収の違いは担当範囲で決まる

年収はデータサイエンティストのほうが高い傾向にあります。

予測モデルを組むには、統計学に加えてプログラミングや機械学習の知見が必要です。

レバテックキャリアは、2024年11月17日時点の求人を職種ごとに30件集計しました。推定平均年収はデータサイエンティストが約877万円、データアナリストが約718万円です。※4同社の求人に限った値で、職種全体の平均ではありません。

担当する範囲が広いほど、求められる技術と年収の水準は上がります。

※4：出典元：レバテックキャリア「データアナリストとデータサイエンティストの違いは？」

※データサイエンティストの年収は「データサイエンティストの平均年収は？」で解説しています。

データサイエンティストとデータエンジニアの違い

データエンジニアは、分析基盤を整えてデータパイプラインを組む職種です。

データサイエンティストが使うデータを用意するのが、データエンジニアになります。

2つの職種について、担当工程・扱う技術・必要なスキルの順に違いを見ていきましょう。

担当工程の違いは分析か基盤構築か

データサイエンティストは分析、データエンジニアはその前段の基盤づくりを担います。

データは部署やシステムごとに形式が違うため、分析の前に集めてそろえる必要があります。

デジタルスキル標準によると、データ整備やパイプラインの設計・実装が主な責務です。データサイエンティストのうち解析を担うロールは、処理・解析から知見を導きます。

基盤を整える工程と知見を出す工程は、別の職種が分担しています。

ETLやDWHなど扱う技術の違い

データエンジニアはパイプライン、データサイエンティストは解析手法を扱います。

基盤を作る仕事と、基盤の上で分析する仕事では使う道具も別物です。

デジタルスキル標準では、ETL/ELTやパイプラインが「データ整備・活用」に分類されます。データを蓄えるDWHやデータレイクも、同じ項目です。一方、「AI・データサイエンス」には回帰・分類や時系列分析、機械学習、深層学習が含まれます。

ETLやDWHはデータエンジニア、機械学習はデータサイエンティストの専門領域です。

統計解析やデータ品質管理など必要なスキルの違い

データサイエンティストは統計解析、データエンジニアはデータ品質管理に高い専門性を要します。

スキル	データサイエンティスト※5	データエンジニア※5
数理統計・多変量解析・データ可視化	高い実践力と専門性	説明できる程度の理解
データの品質・安全性向上	説明できる程度の理解	高い実践力と専門性

デジタルスキル標準は求める水準を4段階で示しています。表の「高い実践力と専門性」は最上位、「説明できる程度の理解」は3番目です。データサイエンティストの数値は、解析を担うロールを基準としています。

予測の精度は統計の理解に左右され、分析の土台はデータ品質で決まります。深めたい専門性に合わせて職種を選ぶとよいでしょう。

※5：出典元：IPA・経済産業省「デジタルスキル標準 ver.2.0」

データサイエンティスト・アナリスト・エンジニアの適性を比較

どの職種に向いているかは、データを使って何を実現したいかで分かれます。

次の表で、当てはまる項目が多い職種をチェックしてみてください。

職種	チェック項目
データアナリスト	・数字をグラフにして人に説明するのが好き ・分析結果から改善策を提案したい ・ExcelやBIツールでの集計が苦にならない
データエンジニア	・データベースやSQLに興味がある ・表に出ない仕組みづくりにやりがいを感じる ・手作業の処理を自動化したくなる
データサイエンティスト	・統計や数学の勉強が楽しい ・プログラミングで予測モデルを作ってみたい ・正解のない課題に自分で答えを出したい

集計や可視化で課題を説明したい人はデータアナリスト

データアナリストは、分析結果を判断材料として届けたい人に向いています。

分析だけでなく、専門家でない人にも伝わる形で説明することも業務の一部です。

レバテックキャリアの解説では、データアナリストはコンサルタントに近い役割とされています。たとえば、地域別の売上をグラフで示し、手を打つ地域を提案するのが代表例です。

集計や可視化で人の判断を動かしたい人は、データアナリストが適しているでしょう。

データベースやパイプライン構築が好きな人はデータエンジニア

データエンジニアに向いているのは、データベースやパイプラインを自分の手で組み上げたい人です。

仕事の中心は、基盤を地道に整えて安定して動かし続けること。ただし、成果は目立ちにくい職種です。

レバテックキャリアは、データエンジニアを「分析のための土台作りに技術を用いる職種」と説明しています。部署ごとに異なるデータの定義をそろえる仕組みづくりも担当範囲です。

目立たなくても、仕組みが毎日正しく動くことに満足できる人に向いています。

予測モデルや機械学習で課題を解きたい人はデータサイエンティスト

データサイエンティストは、事業課題に自ら技術で答えを出したい人におすすめです。

手法の選択から評価まで一貫して担います。売上予測なら、手法の選定から精度の改善までが担当範囲です。

レバテックキャリアの解説では、アルゴリズムの選択やパラメーターのチューニングも仕事に挙げています。

正解が決まっていない課題に、数字で答えを出したい人に向く職種です。

データサイエンティスト・アナリスト・エンジニアの難易度は？

3つの職種のうち、最も入りやすいのはデータアナリストです。

データエンジニアに問われるのは、データベースやETLの実務経験です。データサイエンティストには、統計学と機械学習の高い専門性が求められます。

ここでは、各職種の難易度を資格の目安とともに解説します。

データアナリストはExcelやBIツールから始めやすい

データアナリストは、ExcelやBIツールの操作と基本的な統計学から仕事を始めやすい職種です。

扱うのは主に表の形に整った構造化データです。集計と可視化が仕事の中心になります。

資格の目安は、大学基礎課程レベルの知識を問う統計検定2級です。

身近なツールと統計の基礎から始められるため、データアナリストは参入しやすい職種です。

データエンジニアはデータベースやETLの経験が問われる

データエンジニアは、基盤構築を前提にしないデータアナリストより入りにくい職種です。

データを集めて整える仕組みを組むには、データベースの設計やETLの知識が欠かせません。

レバテックキャリアの解説では、データベースエンジニアと重なる部分がある職種とされています。デジタルスキル標準がデータエンジニアに求めるのも、データエンジニアリングの高い実践力と専門性です。

資格の目安は、データベースに関する高度な知識を問うデータベーススペシャリスト試験です。

実務経験の有無が、転職の難易度を左右します。

データサイエンティストは統計学と機械学習の両方が問われる

データサイエンティストは、統計とAIの深い知見が前提となる職種です。

統計学の知識に加え、機械学習の実装や評価スキルが求められます。

レバテックキャリアの解説では、データアナリストより高度な分析を担う職種です。デジタルスキル標準が解析を担うロールに求めるのは、数理統計と機械学習の両方で最上位の水準です。

AIの実装・運用スキルも最上位に置かれています。資格の目安は、実社会への応用力を問う統計検定準1級です。

統計学と機械学習、双方の高い専門性が問われます。

データサイエンティスト・アナリスト・エンジニアのキャリアパス

デジタルスキル標準では、データサイエンティストとデータエンジニアの役割がロールで定義されています。

データアナリストに当たるロールの定義はありません。そのため、進む先は職場の業務次第です。職種ごとに進む先の候補を見ていきましょう。

データアナリストのキャリアは任される分析で変わる

データアナリストのキャリアを左右するのは、職場で任される分析の中身です。

コンサル寄りの職場では提案力が身につきます。エンジニア寄りの職場で養われるのは、プログラミングや設計力です。

レバテックキャリアの解説では、進む先として主に3つが挙げられています。データサイエンティストへの転職、データ分析職を束ねるマネージャー職、独立や起業です。

職場で身につけた力が、3つのうちどの道を選べるかを左右します。

※データサイエンティストになる道は「未経験からデータサイエンティストになるには？」で解説しています。

データエンジニアはデータアーキテクトなど設計の役割へ

データエンジニアの進む先の候補になるのが、組織全体のデータ構造を設計するデータアーキテクトです。

データを整備した経験が、全体の流れを設計する基盤になります。

デジタルスキル標準でも、データエンジニアと同じ専門領域として定義されています。役割は、事業戦略に沿ってデータ構造や流れを設計し、継続して見直すことです。

ただし、決まった昇進ルートではなく、進む先の候補の1つと考えましょう。

データサイエンティストは戦略立案か解析の専門職へ

データサイエンティストの主なキャリアパスは、戦略立案を担う道と解析を極める技術職の2つです。

デジタルスキル標準は、データサイエンティストの役割を2つのロールに分けています。

1つは、AI活用戦略を立ててプロジェクトを導く「データビジネスストラテジスト」。もう1つは、データ解析とモデル評価を担う「データサイエンスプロフェッショナル」です。

得意な領域から専門性を高めていくのが基本です。

事業推進を担いたいか、解析技術を深めたいかで目指す道が決まります。

【IT特化型】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント3選

サービス名	特徴
Geekly	・3年後・5年後のキャリアパスを診断 ・診断後にアドバイザーへ個別相談 ・転職後活躍率90%※1
ユニゾンキャリア	・面談でスキルと市場価値を分析 ・職種を変えた年収アップ事例を公開 ・入社後定着率 約97%※2
レバテックキャリア	・求人票に今後のキャリアパス欄 ・約59種類の職種から求人を検索 ・認知率・登録率No.1※3

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率
※3：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

データ系の求人は、職種名だけでは実際の担当範囲がわかりにくい傾向があります。

同じ職種名でも集計からモデル構築まで幅広く、事前の見極めが重要です。

ここでは、求人ごとの具体的な担当範囲を確認できるIT特化型エージェント3社を紹介します。

Geekly｜キャリアパス診断で将来の働き方を分析

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界に特化した転職エージェントです。

キャリアパス診断では、職種・年収・年齢を入力すると、AIが3年後・5年後のキャリアパスを提案します。今の職種から数年後にどんな道があるかを分析できる点がメリットです。

診断だけでわからない点は、IT専門のアドバイザーにカウンセリングで相談できます。

プロ目線で、転職の戦略やアドバイスがほしい人におすすめです。

※1：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	36,497件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

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ユニゾンキャリア｜面談のスキル分析で最適なキャリアを提案

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT/Web分野に専門特化した転職エージェントです。

面談のスキル分析をもとに、市場価値と適正年収を提案します。今の経験がどの職種でどう評価されるかを、年収の数字で比べられる点が強みです。Web開発からAI開発への転身で年収を上げた事例もあります。

経験を生かして別のIT職に移りたい人におすすめの転職エージェントです。

※2：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率

内容	詳細
運営会社	株式会社ユニゾン・テクノロジー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-313348
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼スキルの市場価値を確認！／

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レバテックキャリア｜求人ごとに入社後のキャリアがわかる

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、IT・Web業界のエンジニア職を専門とする転職エージェントです。

求人票では業務内容や開発環境に加え、「今後のキャリアパス」も確認できます。データ職でも、数年後の役割の広がりを応募前に把握できるのが特徴。

職種区分は約59種類あり、データサイエンティストの求人だけに絞って比較することも可能です。

任される役割の広がりまで納得して、応募先を決めたい人に向いています。

※3：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	55,840件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼入社後の役割まで見て選ぶ！／

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【ハイクラス】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント3選

サービス名	特徴
ビズリーチ	・プロ人材向けの高年収求人が中心 ・専門職と管理職の求人を比べられる ・登録ヘッドハンター9,500人以上※6
JACリクルートメント	・業界と職種の専門チームが連携 ・強みを生かすキャリア戦略を提案 ・国内13拠点の地域密着型の支援
MyVisionコンサルティング	・BIG4や戦略系を含むほぼ全ファーム ・ファーム経由の非公開求人を紹介 ・年収の上げ幅は平均156万円※7

※6：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年7月末時点
※7：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト/2026年1月内定承諾者の実績

ハイクラス向けは、経験を積んだ上で次のキャリアを選びたい人向けです。

マネジメント・専門職・コンサルのどれを目指すかで、最適なサービスは変わります。

ビズリーチ｜管理職やスペシャリスト向けの求人多数

(引用元：ビズリーチ)

ビズリーチは、ハイクラス人材向けの転職サイトです。

経営幹部など、プロ人材向けの高年収ポジションが中心です。解析の専門職とチームを率いる管理職の求人を比較できます。

ヘッドハンターの登録数は9,500人以上です。※6進む道に迷ったときの相談相手も見つけやすい環境です。

将来の役割を実際の求人を見比べながら選びたい人に適しています。

※6：出典元：ビズリーチ公式サイト/2026年7月末時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ビズリーチ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-302647
公開求人数	64,618件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・名古屋・福岡・静岡・広島（拠点所在地）
料金	無料（有料プランあり）

＼専門職or管理職を比較！／

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JACリクルートメント｜業界と職種の専門チームが連携して支援

(引用元：JACリクルートメント)

JACリクルートメントは、ミドル・ハイクラス層の支援を主軸にする転職エージェントです。

業界と職種・ポジション双方の専門チームが連携して支援します。双方の事情を踏まえた提案を受けられる点がメリットです。

求人の紹介にとどまらず、強みを生かす次のキャリア戦略も提案してもらえます。

分析の実務経験を、業界と職種の両面から評価されたい人におすすめです。

内容	詳細
運営会社	株式会社ジェイエイシーリクルートメント 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-010227
公開求人数	60,891件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	国内13拠点（東京・北海道・東北・北関東・横浜・静岡・浜松・名古屋・京都・大阪・神戸・中国・福岡）・海外11か国
料金	無料

＼業界と職種の両面から相談する！／

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MyVisionコンサルティング｜200社以上のコンサルファームと連携

(引用元：MyVisionコンサルティング)

MyVisionコンサルティングは、コンサルファームへの転職支援に絞った転職エージェントです。

提携先は200社以上で、BIG4や戦略系を含むほぼ全ファームを網羅しています。人事や責任者との関係を生かし、幹部候補などの非公開求人も扱っています。

年収アップの実績は、平均156万円と高水準です。※7

データ分析の経験をコンサルの現場で生かしたい人に適しています。

※7：出典元：MyVisionコンサルティング公式サイト/2026年1月内定承諾者の実績

内容	詳細
運営会社	株式会社MyVision 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-314719
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	無料

＼分析経験をコンサルで生かす！／

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【FAQ】データサイエンティストの違いに関するよくある質問

データサイエンティストはどんな仕事？

データサイエンティストは、データ解析やAIで事業変革を実現する職種です。デジタルスキル標準では、AIの設計から実装・運用までを担う役割と定義されています。

job tagによると、担当者への聞き取りで目標を決めるのが第一歩です。データの加工からモデル構築、効果検証と実運用までを一貫して担います。

データアナリストとどちらが需要が高い？

レバテックキャリアの求人を見る限り、データサイエンティストのほうが需要は高めです。実際の求人数を見ても、データサイエンティストが上回っています。

job tagも、データサイエンティストの人材不足を指摘しています。

ただし、求められるスキルには共通点が多いです。アナリストの実務経験を経て、サイエンティストへ移行する道もあります。

※将来性は「データサイエンティストはやめとけ・オワコンは本当？」で解説しています。

AIエンジニアやBIエンジニアとは何が違う？

BIエンジニアは可視化、AIエンジニアは実装、データサイエンティストは分析と予測が中心です。

レバテックキャリアの解説によると、BIエンジニアはBIツールの設計・開発や可視化を担います。job tagによると、AI処理を機械学習で実装する役割です。

データサイエンティストは、データの分析から予測までを担う点で両者と異なります。

※AIエンジニアとの違いは「データサイエンティストとAIエンジニアの違い」で解説しています。

まとめ：データサイエンティストとの違いを知り適性で職種を選ぶ

転職エージェントの登録は、無料です。データを扱う力を生かせる職種で、納得のいく仕事内容とキャリアを手に入れましょう。