## インフラエンジニアにはプログラミングは必要？

インフラエンジニアは、サーバやネットワークなどのITインフラの設計・構築を行ったり、インフラが問題なく稼働するよう運用や保守を行うエンジニアです。近年、企業でも個人でもスマートフォンやパソコンの利用が増加し、社会全体でIT技術の活用が進んでいますが、そのIT基盤を支える重要な役割を持つ仕事です。

*インフラエンジニアはサーバのセッティングや機器・ケーブル敷設などハードウェア系の業務が主であることから、プログラミングはしないというのが一般的な見方です。*そのため、プログラミングは苦手というインフラエンジニアも多くいるでしょう。インフラエンジニアにプログラミングは必要なのでしょうか？

### プログラミングができるインフラエンジニアは重宝される

近年、IT業界を取り巻く環境がクラウド化や自動化の普及により変化しつつあることから、**インフラ基盤の管理や業務の自動化・効率化を目的として、コードが書けるインフラエンジニアが重宝されるようになってきています。**

この記事では、これからインフラエンジニアを目指す方やインフラエンジニアを将来の選択肢として考える方のために、インフラエンジニアの業務内容を解説したうえで、プログラミングができることのメリット、また習得すると良いおすすめのプログラミング言語をご紹介していきます。

## そもそもインフラエンジニアとは？

インフラエンジニアは、ITエンジニアの代表的な職種の1つです。ITシステム基盤を稼働させるためのパソコンやサーバ、OS、ミドルウェア、通信回線やネットワークの構築・運用を担当しています。

### インフラエンジニアの業務内容

インフラエンジニアはさらに、サーバの選定や設定・運用を行うサーバーエンジニアと、サーバとコンピュータを接続しデータの送受信を行う経路を構築するネットワークエンジニアに分かれています。

*どちらの場合も、その主な仕事内容はサーバやネットワークなどのインフラの設計・構築・運用保守です。*

クライアントが要求するITシステムが必要とするインフラの要件定義をして、必要なサーバやネットワーク機器などの設計を行います。インフラを構築したら、実際にサーバやケーブルなどを敷設して稼働を開始し、正常な運用のため監視やメンテナンスを行います。インフラにトラブルがあった場合は障害対応を行い、早急な復旧を行います。

### インフラエンジニアに求められるスキル

*インフラエンジニアには、LANやWAN、VPNなどのネットワークの基礎的な知識と、ルータなどのネットワーク機器やツールを使いこなすスキルが必要とされます。*これらは主にハードウェア側の知識やスキルです。

そのため、ITエンジニアの中でも一般的によく知られるプログラマー、SE（システムエンジニア）、Webエンジニアなどの職種に比べると、プログラミングが業務で必須となるケースは確かに少ないと言えます。

### インフラエンジニアはきつい？

インフラエンジニアについてインターネットなどで情報を集めると、インフラエンジニアは「きつい」「やめとけ」という意見を見かけることがあります。

ITインフラは基本的に24時間365日の稼働を行うことが多いことから、特に運用・保守担当のインフラエンジニアは夜間も仕事をする必要がある場合があります。そのため、夜勤を含む1日3〜4交代制のシフトの勤務体制で働くインフラエンジニア も多く、生活リズムが乱れたり体調を崩したりしやすいことから、きついと言われるのでしょう。

しかし、**夜勤を含むシフトで働くと昼間にプライベートな時間を取れる、夜間勤務手当が出るなどのメリットもありますし、デジタル化社会を担うIT基盤の正常な稼働を守る重要な仕事に誇りを持って働くインフラエンジニアも多くいます。**きついと感じるかどうかは人それぞれと言えるでしょう。

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## インフラエンジニアがプログラミングを習得するメリットとは？

インフラエンジニアがプログラミングスキルを身につけるメリットとして、自動化プログラミングによる業務効率化、クラウド化された基盤の設定、フルスタックエンジニアへの需要への対応が可能になることなどが挙げられます。

### 自動化プログラミングで業務を効率化できる

インフラエンジニアの作業の中には、従来手動で行っていたものでもプログラミングによって自動化することができるものがあります。例えば、インフラ環境の構築作業で流用できる設定を行う場合や、繰り返し行う定常作業などです。

手動で行う場合、作業対象となる端末の台数が多ければ多いほど時間がかかり、人為的な設定ミスなども発生しやすくなります。

これらの作業をプログラミングで自動化することによって、*作業時間の短縮が図れるだけでなく、手動作業による人為的ミスの減少にもつながり、業務を効率化することが可能です。*

### プログラミングスキルを必要とするクラウド環境の設定ができる

近年、ITインフラのクラウド化が進んでいます。企業が自社で自前のサーバやネットワークを所有し、インフラエンジニアが構築や運用を行うオンプレミス型のインフラに対して、インターネット上で仮想サーバやネットワークなどを利用するクラウド型のインフラ構築が盛んになってきています。

オンプレミスの場合と異なり、**クラウド型インフラの環境構築においてはインフラの設定を画面でできるようになり、プログラミングにより基盤を制御したり、クラウド上のリソースを管理したりすることができます。**

そのため、これからさらに進むクラウド型インフラの普及に備えてプログラミングスキルを身につけておくことは有益であると言えます。

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### フルスタックエンジニアの需要に応えられる

インフラのスキルだけでなくプログラミングスキルを持ち、ミドルウェアの設定やアプリケーションの開発・運用までできるエンジニアはフルスタックエンジニアと呼ばれます。

*1人のエンジニアがインフラ構築からアプリ開発までを担当するためスピーディーに開発が進められることや、コストを削減できることなどから、フルスタックエンジニアの需要が高まっています。*

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## インフラエンジニアにおすすめの言語や技術

インフラエンジニアでもプログラミングスキルの習得にメリットがあることはわかりました。では、インフラエンジニアが習得すると良い言語・技術とはどのようなものでしょうか。代表的なものを紹介します。

インフラの現場ではUnixサーバが多いため、UnixOSで使用できるスクリプトを実行するコマンド群であるShellを使用できれば、インフラエンジニアとしてスキルアップできるでしょう。シェルスクリプトの代表的なものにBashがあります。

これにより*定期的なログ取得やログオン整形、ファイル操作などの自動実行などを行うことができ、インフラ管理業務を効率的に行うことができます。*プログラミングスキルを身につけようと思う場合、まずBashの習得から初めてみると良いでしょう。

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bashとは？シェルの概要から他のシェルとの違いまで解説！

WindowsOSの場合はUnix系のShellと同様のまとまった処理の実行を自動的に行える機能としてBATが用意されています。

BATでは、*Windowsにおけるプロセス起動処理やファイルシステム処理を自動的に行ったり、様々なプログラミング言語で作られたプログラムファイルを指定した手順通りに実行したりすることができます。*

TTLは、「Tera Term」というWindows向けのターミナルエミュレータ上で使う言語です。TeraTermはネットワーク上の他のコンピュータに接続して操作することができるもので、インフラエンジニアが働く現場では広く普及しています。

*TTLはTera Term内のマクロを作成するための言語で、習得すればマクロによってTera Termの動作を自動化・効率化することができます。*インフラエンジニアはTera Termに触れる可能性が非常に高いので、習得しておきたい言語です。

Pythonはアプリ開発やディープラーニング、AI開発などの分野で注目されている汎用性の高いプログラミング言語です。コードが軽量で、*インフラ管理の自動化などにも使われることがあり、インフラエンジニアにも人気があります。*

Pythonは環境構築が比較的容易で学習を始めやすく、文法もシンプルで覚えやすいことから、**プログラミングに馴染みがないインフラエンジニアにもおすすめのプログラミング言語です。**

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RubyはWebアプリケーション開発で用いられることが多い言語で、サーバーサイドの処理（バックエンド）で使用されます。インフラエンジニアがRubyを習得することで、*インフラ拡張やシステム管理に役立てることができます。*担当できる業務の幅が広がるでしょう。

Rubyもシンプルな文法であることから初心者におすすめの言語の1つとして知られており、習得しやすい言語です。汎用性が高くさまざまなWebサービス・アプリケーションで使われている言語のため、習得するメリットは大きいです。

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Javaは業務システムやAndroidアプリケーションなどシステム開発の現場で広く用いられるプログラミング言語です。インフラエンジニアでも、Javaのスキルがあればシステム運用や保守だけでなく新しいシステムの設計や構築で活かせるでしょう。

また、JavaはC言語などと並んで市場のニーズが高いため、エンジニアとしての市場価値も高まります。また、Javaを学ぶとオブジェクト指向プログラミングを習得でき、C++・Python・Rubyなど、他のオブジェクト指向のプログラミング言語も学びやすくなります。

*習熟に時間がかかるプログラミング言語ではありますが、Javaのスキルを身につけることは長いスパンで見て、有益であると言えます。*

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### クラウドサービスに関するスキル

冒頭でも述べたように、近年はクラウドサービスを利用するIT関連のプロジェクトが増加しています。特に「AWS（Amazon Web Services）」「Azure（Microsoft Azure）」「GCP（Google Cloud Platform）」は3大クラウドサービスと呼ばれており、多くの企業が利用しています。

こうしたクラウドサービスを利用したクラウドインフラの構築・クラウド環境の運用を行うスキルを身に付けておくことで、*クラウド化への流れの中で価値のあるインフラエンジニアとして高い評価を得られるでしょう。*

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)
【参考】：[Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/?hl=ja)

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## プログラミングも習得してフルスタックなインフラエンジニアを目指すなら

ここまで、インフラエンジニアの仕事内容や、プログラミング言語の習得によるメリット、おすすめのプログラミング言語について紹介してきました。

*インフラエンジニアでもプログラミングできることで業務効率化に役立ち、フルスタックなエンジニアとして自身のキャリアアップにつながることがお分りいただけたと思います。*

しかし、プログラミング言語を学んでインフラエンジニアに転職しようと思っても、自分のスキルをうまくアピールし、企業にとって採用のメリットがあることを伝えなければならず、1人での転職活動には困難が多いでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。

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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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ITインフラを担うインフラエンジニアは、ハードウェア系の業務が主なためプログラミングスキルの必要性は高くないと認識されていました。この記事では、クラウド化や業務の自動化が進む昨今、インフラエンジニアがプログラミングを学ぶメリットや、習得におすすめの言語を解説します。

定常業務やインフラ構築作業はプログラミングを用いて効率化できる

プログラミングスキルを習得すると業務効率化やフルスタックエンジニアへの需要に応えられる

インフラエンジニアには、ShellやBAT、PythonやJavaなどの習得がおすすめ

インフラエンジニアにプログラミングは必要？習得に適した言語も紹介

## システムエンジニアに文系・理系は関係ある？

皆さんは、「ITエンジニア=理系」という固定観念を抱いていませんか？確かにITエンジニアという職種では理系出身者が多いのは事実ですが、システムエンジニアに注目してみると、近年は文系出身者が予想外に多いことに驚かされます。

文系出身者が増えている理由や、文系はシステムエンジニアに向いているのかどうかについて、その答えをこれから一緒に探っていきましょう。文系出身者で、システムエンジニア（以下SE）を目指す方はぜひ最後までお付き合いください。

システムエンジニア（SE）とはどんな仕事？スキルや年収なども解説

長らくIT系の仕事をしていると、周囲のSEに文系出身者やSE女子が増えていることに気付きます。確かにインフラ系のITエンジニアは今でも理系出身者が多いですが、**SEに関していえば、文系出身者がかなりの割合でいるようです。**

こうした現状を鑑みると、「SEは文系出身者に適した職種である」という仮説が成り立つかもしれません。

インフラエンジニアはきついのか？その仕事内容やスキル、将来性を解説！

SEが文系に適した職種であるかどうかを確認するために、IT職種に従事している人の専攻分野について調べてみました。

情報処理技術者試験を主催しているIPA発刊の資料「IT人材白書2020」によると、IT職種の最終学歴の専攻分野は、先端IT従事者の30.2%、先端IT非従事者の34.6%が文系という結果が出ており、**IT従事者の実に3人に1人が文系出身であることが分かります。**

また、SIer企業に絞ると文系の採用割合が4割前後に達するという情報もあり、SE職では文系・理系という区分は全く意味をなさなくなってきています。

【参考】：[IT人材白書2020](https://www.ipa.go.jp/files/000085255.pdf)

SIerとは？やめとけと言われる理由や将来性についてわかりやすく解説！

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## システムエンジニアの仕事内容

文系出身者でもSEとして活躍できるのかを探るために、システム開発の流れと開発においてSEが担当する工程について見てみましょう。

ここでは一般的なシステム開発（ウォーターフォール型開発）を参考に、開発の工程と各工程における主な担当者を見てみましょう。以下は、ITベンダーが顧客からシステムを受注する場合の工程例です。

以上のように、**システム開発ではプログラミング以外の6つの工程でSEが関わっています。**

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前記のシステム開発工程の中で、SEが主に担当する1・3・4・6の工程について見ていきましょう。

*1.要求分析*
一般的な大規模開発案件は競争入札が行われます。顧客からベンダーに対して提案要請書（RFP）が示されるので、SEはそれをもとに顧客の要求を読み取ってシステム化案を描き、システム規模（工数・期間）を見積もってシステム提案書を完成させます。

システム規模が大きい場合には、上級SEやITコンサルタントがこのフェーズを担当することもあります。

RFP(提案依頼書)を作成するメリット、デメリットと活用方法について

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*3.要件定義*
顧客提案を無事通過し、契約が決まると要件定義工程に入ります。ここでは、「顧客が必要とするものを正しく理解して資料にまとめる」スキルが求められます。

SEは、経営層や現場部門へのヒアリングや現状調査を行って顧客の要求事項をまとめあげ、顧客の同意と確認を得ます。顧客のニーズを理解し、共感し、潜在的ニーズまで抽象化する能力が問われます。まさに「文系」の強みを発揮できる工程です。

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*4.基本・詳細設計*
ここで必要なスキルは「顧客の要求仕様を正確にPGに伝え、理解させるためのドキュメント作成」能力です。理解力・文章力・客観性が乏しいと、この工程を完遂するのは困難です。

*6.テスト（結合・総合）*
テスト工程では、SEとPGは密にコミュニケーションを取ります。テストでエラーが検出された際に、仕様のミスなのか、プログラミングミスなのか、あるいはインフラ環境の問題なのか、さまざまな要因を想定して1つずつ確認し、解決を図ります。

この際には、誤解を招きやすい口頭ではなく、文書やチェックシートなどで相互確認を行わなければなりません。正しく客観的な文章での記録・保管が必須です。

## 文系出身ならシステムエンジニアはやめとけ？

ここでは、度々聞かれる「文系出身者はSEはやめとけ」という件に関して、そう言われてしまう理由として考えられる事例を紹介します。SEになって上手くやっていけるか不安を抱えている文系の人は、1つの参考にしてください。

### 専門領域外でついていけないことがある

*そもそも文系が学ぶ専門領域には、IT知識が含まれていません。*研修制度を設けている企業に就職できたとしても、全くのIT知識がない状態で入社すれば理系出身者よりも遅れを取ってしまいます。

そして、その状態のままプログラミングやシステム設計の仕事に携わるようになると、「ついていけない」「きつい」と感じてしまいます。また、知識不十分の状態でいきなりコード記述を任されたり、SEとしての仕事を任せられたりすることもあり、投げ出されている状態が辛いと感じることもあります。

そうならないためには、*入社前からIT関連の学習をしたり、未経験でも取得しやすい資格の勉強をしたり、できる範囲の事前準備をしっかりと行いましょう。*おすすめの資格は、IT系の仕事で必要な基礎知識を網羅している国家資格の「ITパスポート試験」です。

難易度は易しめで、学生やIT初心者でも合格可能な試験です。

【参考】：[ITパスポート試験](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/?topbana)

ITパスポートとはどんな資格？メリットや難易度、合格率を解説！

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### 望んでいた業務を任せてもらえない

上記のように知識やスキルが不足した状態で業務をこなさなければならないのは大変ですが、その分スキルは身につきます。しかし、知識・スキル不足と判断されるために*資料作成やテスト作業などごく一部の業務しか担当させてもらえないこともあります。*

そうなると、エクセルでの資料作成や、テストのための単調な作業を毎日こなさなければならないこともあります。延々と同じような作業を繰り返すのは辛いと感じる人もいるでしょう。

自身の市場価値を高めて望んでいた業務に参加できるよう、**前述したように資格取得に励んだり、先が見えない場合は転職を検討したり、何らかの変化が起きるように自ら行動することが大切です。**

文系SEに関わらず、IT業界では残業や休日出勤が頻繁にあります。慣れない仕事内容と相まって心身ともに休まる暇がなく、体調を崩してしまう場合もあるので、SEになったことを後悔する人もいるようです。

最近では、*働き方改革によって少しずつ以前より労働環境が改善して整ってきているので、そういった職場は減りつつあります。*就職時・転職時にその企業の働き方についてよく確認することが重要だと言えるでしょう。

## SEは文系スキルが活かせる場面が多い

慣れない分野での業務になることから、文系出身者がSEになって苦労することもありますが、実はSEの業務では文系スキルが活かせる場面も多いです。こうしたスキルを自身の強みとして活躍することもできます。

### SEに求められるのは「橋渡し役」としてのスキル

SEの役割はプログラミングではありません。*顧客やユーザの要望に基づいてシステムを開発することです。*顧客やユーザが求める要件を明らかにし、設計書としてプログラマにプログラミングを指示します。

▪顧客やユーザ（時には経営者）からニーズをヒアリングし、現状把握と問題点の抽出を行えること
▪顧客やユーザのニーズの具現化、解決に向けたシステム化案を作成し、機能レベルに落とし込んで仕様書としてプログラマに提示、説明できること

大別すると以上2つのスキルです。

このように、**SEの役割は顧客やユーザとシステム開発側との橋渡しです。**ここで必要なスキルは、コミュニケーション力・分析力・文書力・調整力・マネジメント力などであり、理系というよりはむしろ文系寄りのスキルが多いことが分かります。

### ヒアリングでは経営視点が欠かせない

多くのシステムの開発目的は、突き詰めると利益の向上です。顧客の利便性向上・業務改善・販売促進など、システム開発ではさまざまな目的が掲げられますが、それらの最終的なゴールは経営改善や売上向上です。

つまり、システムの開発においては経営視点が欠かせません。文系出身者の多くは経営学やマーケティング、会計学などを学びます。これら**文系の知識は、システム開発のスタートとなるユーザヒアリングで生きてきます。**

「P/L・B/S」「ROE」「ストックオプション」といった経営用語がユーザの口から飛び出しても、文系出身者なら戸惑うことは少ないでしょう。SEは時にITコンサルタント的な立ち位置を求められるケースもあり、文系の知識を活かせる機会が豊富にあります。

### 多くの企業は出身学部を気にしていない

情報系学部を除く理系出身の方も含め、大学で専攻した分野が直接仕事に役立っているというエンジニアはほとんどいないでしょう。即戦力としての期待から情報学部出身者を優先的に採用している企業も一部にはありますが、*大半のIT企業は出身学部にはこだわっていません。*

実際のところ、多くの企業は採用時に「理系か文系か」というよりは、志願者の適性や将来性を見ています。そのため、応募するときに高度なITスキルの有無は気にしなくても良いと言えそうです。

本当に文系出身でも活躍できるのか不安だ、文系がSEを目指す際どのように企業を選べばよいのか分からない、といった場合は、転職エージェントなどを利用すると自身に合うおすすめ企業を紹介してくれます。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## システムエンジニアに向いている人の特徴

文系の人でもSEとして活躍できるとは言っても、人によって向き・不向きはあります。ここでは、SEに向いている人の特徴をまとめました。次のような4つが挙げられます。

SEの仕事はほとんどPC作業がメインになります。顧客対応やチームメンバーとのやり取りも多いですが、プログラマのようにプログラミングを行うこともあるため、そもそもPC作業が好きでないとSEの仕事を続けることは難しいでしょう。

システム開発の仕事に携わる以上、SEには論理的思考が欠かせません。物事を道筋立てて考えることができ、納期に合わせて効率的な仕事の進め方をするにはどうすればいいのかなどを考えられる人が向いています。トラブル発生時の問題解決にも、論理的思考力が必要になります。

SEは、PC上で細かい作業をする場合が多い職種です。設計からプログラミング、テストまで、システム開発は細かい作業の積み重ねです。そのため、細かい作業が苦にならず集中して取り組むことができる人が向いています。

### 新しい技術に対する知識欲がある

ITにおける技術は日進月歩で進んでおり、ついこの間まで活用していた技術がオワコン扱いされることも珍しくありません。常に新しい技術が生まれている業界なので、新しい知識に対する探究心やインプット・アウトプットが求められます。

## システムエンジニアに向いていない人の特徴

続いて、SEに向いていない人の特徴もまとめました。1つ1つ確認して自身の適性を見極めましょう。

システム開発の現場では、トラブル発生時における「物事を深掘りする能力」が重要です。「なぜ問題が起きたのか」「どうすればより良くなるのか」などをとことん追求しなければなりません。物事を深掘りして考えることが苦手な人には辛いかもしれません。

SEはプログラマのようにプログラミングを行う場合もあるため、長時間PCに向かって作業を行うために高い集中力が必要です。ミスを最小限に抑えて納期に間に合わせなければならないので、集中力が続かない人には向いていないでしょう。

システム開発などの現場では、クライアントからシステムの仕様変更などを依頼されることも珍しくありません。当初とは異なる仕様や納期の変更といった急な事態にも対応できる柔軟さが求められます。

### 人とのコミュニケーションが苦手

SEは顧客先との打ち合わせやチームメンバーが上手く協働するための役割を担っています。人と接する機会が多いので、円滑なコミュニケーションが取れる必要があります。常に相手の立場を考慮しながら動かなければならないため、コミュニケーションが得意な人の方が働きやすいでしょう。

文系の方でシステムエンジニアを目指す方、転職を考えている方は文系であることを悩む必要はありません。実はシステムエンジニアは文系出身者に適したIT職種です。本記事ではその理由を説明していきますので、システムエンジニアを目指す方はぜひ最後まで読んでみてください。

システムエンジニアの3分の1以上は文系出身者で占められている

システムエンジニアの仕事で、文系出身者がスキルを発揮できる場面は意外に多い

文系出身者の弱点である、ITの基本知識、プログラミングスキルは簡単に克服できる

文系でもシステムエンジニアになれる？仕事内容や必要なスキルを解説

## データアナリスト・データサイエンティストとは？

AIやビッグデータ解析がトレンドとなる中、関連する職種として挙げられるのが、データアナリストとデータサイエンティストです。よく似た名前の職種ですが、どのような違いがあるのかわからない人も多いかもしれません。

**データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担った専門職です。**本記事ではそれぞれの共通点と違いを明らかにし、これらを目指す上で必要なスキル、適性、資格などを徹底解説します。

## データアナリストとデータサイエンティストの共通点

データアナリストとデータサイエンティストは、混同してしまう人もいるほど似ている職種です。では、具体的にどのようなところが似ているのでしょうか。まずはこの2つの共通点から見ていきましょう。

### ビッグデータを活用してビジネスに貢献する

名前に「データ」と付いているように、データアナリストとデータサイエンティストはどちらも企業が持つデータを活用することでビジネスに貢献する職種です。特に、インターネットが普及し、デジタル化が進んだことで生まれた「ビッグデータ」を扱います。

### ITスキルと統計やビジネスのスキルが必要

データアナリストとデータサイエンティストはともにデータ分析とビジネスへの活用が必須となるため、以下のスキルは共通して必要です。

*・高等数学に関する知識*
*・統計学に関する知識*
*・プログラミングスキル*（PythonやR、SQLなど）
*・データ分析基盤構築のフレームワークを扱うスキル*（Apache HadoopやApache Sparkなど）
*・マーケティングなどのビジネススキル*

これらはどちらの職種でも業務を遂行するための土台となるスキルであり、どちらを目指すにしても習得が必要になります。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[Apache Spark™ ](https://spark.apache.org/)

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### 将来性の高い職種として注目されている

データアナリストとデータサイエンティストは、IT職種の中でも最先端の技術を持つ職種として注目されています。*ビッグデータの増加やAI技術への期待の高まりから、データ活用の需要が伸びていることがその背景にあります。*

ビッグデータは保有しているだけでは意味がなく、分析して価値のある知見を導き出すことが重要です。AIの開発において必要な機械学習でも、有益なデータをどれだけ学習させられるかがカギとなります。

また、ビッグデータやAIを活用する動きは業界を問いません。IT業界だけでなく、金融、医療、製造、物流、小売など**あらゆる業界で必要とされていることも、データアナリストやデータサイエンティストの将来性が高い理由です。**

## データアナリストとデータサイエンティストの役割の違い

ここからは、データアナリストとデータサイエンティストがそれぞれどういう職種かを理解するために、両者の「違い」に焦点を当てて見ていきましょう。まずは、役割の違いについてです。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータ分析を行い、データから価値を創出する役割を担っている点では共通しています。しかし、全く同じというわけではありません。

データアナリストはビジネス寄りの職種と言えます。**役割としては、ビジネスにおける課題の整理や分析結果の活用に重きを置いています。**

データアナリストの仕事のファーストステップとなるのが課題設定です。課題設定では、ビジネス側の担当者と議論を重ねながら分析する案件を確定していきます。ここでは分析の目的、用いる分析手法、利用するデータを決め、分析スケジュールや分析体制などを取りまとめます。

続いて、データベースを利用してデータの抽出、集計や可視化、シミュレーションなどを行います。そして、データ分析を行って得られた結果についてビジネス側の担当者にかみ砕いて説明します。

*得られた結果がビジネスにどのように影響するのか、ビジネス戦略やマーケティングにどう生かせるのかなどについて詳しく解説していきます。*

ここからマーケティング担当者がマーケティング戦略を見出していきますが、そうした役割を担える人材がビジネス側に存在しないケースでは、データアナリストが具体的な施策や戦略を提言します。

以上のように、データアナリストは*企業が事業を行う中で得られたデータ（顧客動向、商品動向など）を解析し、得られた結果を具体的なビジネス戦略に反映するまでの役割を担います。*

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### データサイエンティストの役割

データサイエンティストはデータアナリストよりも専門領域に近い立ち位置におり、分析モデルを構築する役割を担っています。**主にデータクレンジング（データのクリーニング）、分析アルゴリズムの選定やチューニングなどを行います。**

データサイエンティストは、データクレンジングを行って不正データや不要データを除去した後、そのデータ分析に適する分析アルゴリズムの選定を行います。機械学習と同様に、「教師ありモデル」と「教師なしモデル」のそれぞれのアルゴリズムから最適なものを選定します。

■教師ありモデル：主に「分類」と「回帰」のグループに分かれる
■教師なしモデル：「クラスタリング」と「アソシエーション分析」のグループに分かれる

*最適な分析アルゴリズムを適用した後、パラメータの調整（チューニング）を行い、精度の高いモデルを構築していきます。*

分析結果や予測結果はビジネス領域でも活用しますが、ビジネス側との調整や連携はデータアナリストに任せるケースも多いです。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データアナリストとデータサイエンティストそれぞれの役割が分かったところで、この2つの類似職種である、データエンジニアとマーケティング職との違いを見ていきましょう。

データアナリストやデータサイエンティストは、データエンジニアから提供されたデータの分析を主な仕事としています。*一方、データエンジニアはデータを供給できる基盤の構築や、データの分析ができる環境整備などが主な仕事です。*

ITエンジニアの仕事内容は難しい？職種や向いている人の特徴も解説

「マーケター」とも呼ばれるマーケティング職は、売上を上げるための戦略を立案するのが主な仕事です。戦略立案のためにデータを参考にしますが、専門的な分析スキルは必要としない場合が多いでしょう。

*対してデータサイエンティストやデータアナリストは、データをより有効活用するために専門技術を駆使してデータの深堀りを行い、データ価値を最大化させることを役割としています。*

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