比較2026年3月20日
データアナリストとエンジニア、どちらを目指す？
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LuaGate編集部LuaGate講師・ソフトウェアエンジニア｜1,000人以上のエンジニアを育成
データアナリストとエンジニア、どちらを目指す？
「データを扱う仕事に興味がある」「手に職をつけたい」——そう考えたとき、候補に上がるのがデータアナリストとエンジニアです。どちらもIT系の職種ですが、仕事内容、必要なスキル、キャリアパスは大きく異なります。
特に女性がキャリアチェンジを考える際、どちらが自分に向いているのかを見極めることが重要です。
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（未経験→3年目） | 350〜550万円 | 350〜600万円 |
| 年収（5年目以降） | 500〜800万円 | 600〜1200万円 |
| リモートワーク | しやすい | しやすい |
| 未経験からの参入 | 比較的しやすい | 学習期間が長め |
| 求人数 | 増加中 | 非常に多い |
| 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、起業 |
| 働き方の柔軟性 | 高い | 高い |
| ライフイベントとの両立 | しやすい | しやすい |
データもコードも扱える人材を目指しませんか？
女性に向いているのはどっち？
「女性に向いている」という一般論は危険ですが、それぞれの特徴から適性を考えてみましょう。
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、データアナリストとエンジニアの境界は曖昧になっています。データを扱えるエンジニアや、コードが書けるデータアナリストの市場価値は非常に高いです。
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
このルートのメリットは、プログラミングスキルという強固な土台の上にデータスキルを積み上げられることです。
LuaGateは18ヶ月の実践型No1女性スクールとして、まずエンジニアとしての基礎力を徹底的に鍛えます。その土台があれば、データアナリストにもデータエンジニアにも、キャリアを広げていけます。
「コードが書ける」という最強の土台を作る
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