データサイエンティストとプログラマーの違いとは？

プログラマーはコンピュータプログラムを開発するスペシャリストで、コーディングだけでなく、設計やテストも担当します。システムエンジニア（SE）が策定した詳細設計をもとにプログラミングを行い、顧客やユーザーからの要望を具体化する役割を果たします。プログラマーは、業務用ソフトウェアやスマートフォンアプリ、ゲーム開発など、幅広い分野で活躍しています使用される頻度の高いプログラミング言語としては、C言語、Perl、JAVA、Python、Ruby、PHP、Swiftなど多数の種類があり、開発対象に適したプログラミング言語が用いられます。

参考URL：プログラマー（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティストは、膨大なデータから価値ある情報や知見を抽出し、ビジネス上の課題解決に貢献するスペシャリストです。統計学や機械学習などの先進的な手法を駆使してデータを解析し、企業や組織が直面している複雑な課題の解決方法を導き出すための洞察を提供します。

例えば、商品やサービスを販売するサイトを運営する企業では、データサイエンティストの技術を用いた顧客の行動パターンの分析を通じて、よりパーソナライズされたサービスを実現しています。製造業では、データ駆動型のアプローチによる生産プロセスの効率化、サービス業では、顧客満足度の向上を目的とした新しい戦略の策定なども行われています。データサイエンティストは、現在多くの企業が取り組んでいるDX推進においても中心的な役割を果たします。

このように、幅広い分野において、データサイエンティストは重要な価値を提供しています。

参考URL：データサイエンティスト（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

プログラマーとデータサイエンティストには、以下のような共通点があります。

（1）プログラミングのスキルが必要

プログラマーとデータサイエンティストは、ともにプログラミングスキルを求められる職業です。プログラマーはアプリケーションやプログラムの開発、データサイエンティストはデータ分析や機械学習の開発のためにプログラミングを行う必要があるからです。

（2）自由な働き方を実現できる可能性が高い

プログラマーとデータサイエンティストは、フリーランスやリモートワークなど、柔軟な働き方ができる職業という点でも共通しています。近年、IT技術の発展に伴い、オンライン会議システムやチャットツールを導入する企業が増えているため、関係者とのコミュニケーションもオンラインでとることが可能です。そのため、リモートワークや在宅勤務など、自由な働き方を実現できる可能性が高いです。プログラマーやデータサイエンティストとしてキャリアを積んだ方の中には、独立してフリーランスとなり、時間や場所に縛られない働き方を選択する人も増えているようです。

（3）最先端技術を学ぶ姿勢が求められる

プログラマーとデータサイエンティストは、新しい技術やツールの使い方を学び続ける姿勢が求められるという点でも共通しています。IT技術の急速な進化に適応し、業務効率と成果を向上させるためには、最新の動向を把握し続ける必要があります。プログラマーには新たな言語やフレームワークを素早く習得する能力が求められます。また、データサイエンティストは、日々進化する分析ツールやアルゴリズムの情報をキャッチし、使いこなすことが求められます。

このように、継続的な学習を通じてプログラマーやデータサイエンティストが専門性を深めることは、長期間にわたりキャリアを積む上で重要な要素となります。

プログラマーとデータサイエンティストには以下のような違いがあります。

（1）求められるスキルの違い

プログラマーとデータサイエンティストはそれぞれ異なる専門スキルを有しています。

プログラマーは、ソフトウェアやアプリケーション開発のための論理的思考力とプログラミング言語を使いこなすための深い知識が不可欠です。データサイエンティストは、統計学や機械学習、データ分析ツールに関する豊富な知識に加え、分析思考・批判的思考が求められます。

このように、プログラマーとデータサイエンティストは、それぞれの職務に応じた専門スキルや知識を持つ必要があります。

（2）仕事内容の違い

プログラマーの主な業務は、システムエンジニア（SE）が作成した詳細設計書に基づいて、アプリケーションなどのコーディングを行うことです。また、プログラムが正常に動作することを確認するためのテストやバグ（不具合）の修正もプログラマーの大切な仕事の一つです。

一方、データサイエンティストの仕事は、ビジネス上の課題解決のために、データを収集・分析し、戦略立案などの意思決定を支援することです。業務内容は、データの収集・分析だけではなく、分析結果から導き出した知見などをまとめたレポートの作成やプレゼンテーションも含まれます。

（3）平均年収の違いは？

平均年収は、プログラマーよりもデータサイエンティストの方が高い傾向にあります。

近年、データドリブンな意思決定が非常に重要視されているため、データサイエンティストの専門性が高く評価されていることが要因といえるでしょう。2023年11月現在の、厚生労働省が提供する職業情報提供サイト（日本版O-NET）と求人ボックス 給料ナビのデータから、データサイエンティストとプログラマーの年収を以下の表にまとめてみました。

求人ボックスのデータは、掲載されている求人情報をもとにしているため、より最新の傾向が反映されやすいかもしれません。ただし、年収は市場の状況、地域、勤務先、経験年数、スキルレベルなどによって大きく変動するため、個人差は大きいといえるでしょう。

参考URL：

プログラマー（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティスト（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人ボックス 給料ナビ）

プログラマーの仕事の年収・時給・給料（求人ボックス 給料ナビ）

プログラマーとデータサイエンティストのそれぞれに向いている人のタイプを紹介します。

（1）プログラマーに向くタイプ

プログラマーに向いている人の特性として、主に以下のようなものが挙げられます。

・論理的思考が得意

・プログラミング言語やフレームワークに対する興味がある

・技術の進化に合わせた継続的な学習とスキルのアップデートに対する意欲がある

プログラマーとして活躍するためには、少なくとも1つ以上のプログラミング言語を熟知している必要があります。また、技術の進化に合わせて新しい言語を学習する意欲も求められます。

（2）データサイエンティストに向くタイプ

データサイエンティストの特性として、主に以下のようなものが挙げられます。

・データの収集や分析に対する興味がある

・コミュニケーション能力が高い

・幅広い知識やスキルの習得に対する意欲がある

データサイエンティストは大量のデータを分析し、ビジネス上の課題解決や戦略立案のための意思決定に貢献するスペシャリストです。分析の対象となる業界やビジネスを深く理解することを求められるため、幅広い知識に対して関心を持ち、積極的に学ぶ姿勢が求められます。また、データ分析の結果から導き出された知見を関係者と共有し、共通の理解を築くためのコミュニケーション能力も必要です。

プログラマーからデータサイエンティストにキャリアチェンジする方もいらっしゃいます。データに基づく意思決定がますます重要視される現代において、プログラマーからデータサイエンティストへのキャリアチェンジは賢い選択だと言えるかもしれません。プログラマーとして活躍している方は、既に論理的思考やプログラミングスキルを身に付けているので、データサイエンスに関する専門知識やスキルを習得することで、データサイエンティストにキャリアチェンジできる可能性があるでしょう。プログラミングの専門知識と実務経験は、データサイエンティストとして仕事をする上でも役立つはずです。

この記事では、プログラマーとデータサイエンティストの仕事内容、共通点と違い、必要なスキル、向いている人のタイプなどを解説しました。

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