コトラ（広報チーム） 
Webエンジニアとデータサイエンティストの基本的な特徴
Webエンジニアとは？具体的な仕事内容と求められるスキル
Webエンジニアは、WebアプリケーションやWebサービスの設計・開発を専門に行う職種です。具体的には、要求仕様に基づいて画面の設計やシステムの構築を行い、フロントエンドやバックエンドの実装を手掛けます。また、セキュリティやパフォーマンスの最適化、場合によってはインフラ構築や運用にも携わることがあります。
必要なスキルとしては、HTML、CSS、JavaScriptといったフロントエンド技術や、Python、Ruby、PHPといったバックエンドのプログラミング言語が挙げられます。また、データベース設計やAPIの知識、GitやCI/CDツールの使用経験も重要です。ユーザーにとって快適で便利なWeb体験を提供することが、Webエンジニアの大きな使命です。
データサイエンティストとは？役割と必要な能力
データサイエンティストは、データを収集・解析し、その結果をもとにビジネスの意思決定を支援する職種です。その役割は幅広く、データの収集とクレンジングから解析、機械学習モデルの構築、そして経営層やクライアントへの結果の報告まで多岐にわたります。データサイエンティストは単なる分析者ではなく、課題を見つけ出し、データをもとにしたソリューションを提案する能力が求められます。
必須スキルには、PythonやRなどのプログラミング言語に加え、統計学や数学の基礎知識が必要です。さらに、機械学習のアルゴリズムに関する理解、データベースやクラウドプラットフォームの活用経験も重要です。そして、分析結果を視覚化し、分かりやすく伝えるスキルは、ビジネスへの貢献を高める上で欠かせません。
共通点と相違点は？両者の概要を比較
Webエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもプログラミングやテクノロジーを駆使して問題解決を行う職種であり、互いにいくつかの共通点があります。たとえば、どちらの職種でもPythonのようなプログラミング言語を利用したり、効率的な開発や分析を行うためのツールを使用する点が挙げられます。
しかし、それぞれの大きな違いは、主に目的と役割にあります。Webエンジニアは、顧客やユーザーが直接触れる製品やサービスを形にすることを主な責務とします。一方、データサイエンティストは、ビジネスの意思決定を支えるために、データを収集・解析し新たな知見を引き出すことを目的としています。このように、Webエンジニアは「構築」が仕事の中心であり、データサイエンティストは「解析」を主軸とした仕事である点が相違点といえるでしょう。
キャリアの魅力：Webエンジニアとデータサイエンティストの比較
年収の傾向と将来の需要
Webエンジニアとデータサイエンティストはどちらも現在需要が高い職種であり、安定したキャリアパスを築ける点で多くの新卒が注目しています。年収の面では、データサイエンティストは一般的にWebエンジニアよりも高い傾向があります。データ関連職が世界的に不足している影響もあり、データサイエンティストは特に高い年収が期待でき、年収1,650万円（11万ドル）以上が見込まれるケースもあります。
一方で、Webエンジニアも平均年収は高い水準にあり、特にフロントエンドやフルスタックエンジニアとしてスキルを磨いた場合、同様に高収入を目指すことが可能です。また、両者はどちらも将来的に需要が高まり続ける分野であり、特にデジタルトランスフォーメーションの進展によって需要は拡大が予測されています。
どんなプロジェクトで活躍できるか？
Webエンジニアは、主にWebサイトやWebアプリケーション、モバイルアプリの開発に携わります。このため、ECサイトの設計、SNSの構築、クラウドサービスの開発など、多種多様なプロジェクトで活躍できるのが特徴です。ユーザーインターフェース（UI）やユーザーエクスペリエンス（UX）を追求する場面が多く、その成果がユーザーに直接届くという点でやりがいを感じられる職種です。
データサイエンティストは、企業のデータを収集・分析して意思決定を支援する重要な役割を担います。例えば、マーケティングキャンペーンの効果を解析したり、顧客行動を予測して新しいサービスを提案したりするプロジェクトに携わります。ビッグデータやAIを活用したプロジェクトも多く、企業の経営戦略に直接貢献できるため、大規模でインパクトのある仕事が特徴です。
仕事のやりがいと難しさ
Webエンジニアのやりがいは、何よりも目に見える形で成果を残せる点です。開発したサイトやアプリケーションが公開され、多くのユーザーに利用されることで実感できる達成感は大きいものです。しかしその反面、技術の進歩が早いため、新しいフレームワークやプログラミング言語を常に学び続ける必要があります。
一方でデータサイエンティストの大きなやりがいは、データ分析を通じて企業の課題解決や意思決定に貢献できる点です。自分の分析がビジネスの成長に直結することで、非常に大きな責任感と達成感を得られます。ただし、この職種も統計学や機械学習、プログラミングなど幅広い専門知識が求められ、深い理解と習熟が必要になるため、学ぶことへの意欲が不可欠です。
どちらを選ぶべきか？判断に役立つポイント
自分の興味や得意分野を明確にする方法
Webエンジニアとデータサイエンティストのどちらかを選ぶためには、まず自分の興味や得意分野を明確にすることが重要です。それぞれの職種には異なる業務内容やスキルが求められるため、自分がどちらにより強い関心を持てるかを把握しておく必要があります。
たとえば、プログラミングを用いたアプリケーションやWebサイトの構築に興味があり、完成したプロダクトを目に見える形で提供することに達成感を感じるなら、Webエンジニアが適しているかもしれません。一方、膨大なデータを解析し、それを活用して課題解決や新たなインサイトを見出すことが好きであれば、データサイエンティストの仕事が向いている可能性があります。
自分の強みを見つけるために、関連する基礎的なスキルやツール（プログラミングであればPythonやJavaScript、データ解析ならExcelやSQL）の学習を試してみるのも良いでしょう。実際に学習を進める中で、自分の興味の向きやモチベーションが分かってくることが多いです。
学ぶべき技術やスキルセットを比較
Webエンジニアとして活躍するためには、JavaScriptやHTML、CSS、そしてReactやVue.jsといったフロントエンド技術の知識が必要です。また、サーバーサイド開発を行う場合には、Node.jsやPHP、Ruby、あるいはデータベースと連携するスキルも重要になります。ユーザーが直接触れる部分を構築するため、実用性やデザイン性も考慮したスキルが求められます。
一方、データサイエンティストは、データ解析を中心としたスキルが欠かせません。統計学や数学的な知識を基盤に、機械学習のアルゴリズムを理解し、PythonやRといったプログラミング言語を用いてモデルを構築します。また、SQLを使用して効率的にデータを抽出したり、データを視覚化する力も重要です。
どちらもプログラミングスキルは必要ですが、Webエンジニアは「プロダクトを作るためのスキル」、データサイエンティストは「データを使った分析・意思決定を支援するスキル」に特化している点がポイントです。
選択の際に注意すべき市場のトレンド
キャリアを選ぶ際には、現在の市場動向や将来性についても考慮することが重要です。近年では、Webエンジニアの需要は引き続き高く、特にリモートワークの普及やデジタル化の進展によって、Webアプリケーションやサービスを構築する技術者が求められています。一方、データサイエンティストもデジタル時代における高い付加価値を生み出す職種として注目されており、ビッグデータの活用が進む中、今後も重要性が増していくことが予想されています。
市場動向としては、データ関連の職種は世界的に人手不足であり、データサイエンティストやデータエンジニアを取り巻く環境は2023年時点で非常に良好です。同時に、AIや機械学習に関連した技術の進化が著しく、これらの分野でのスキルを習得すれば、将来的なキャリアも安定しやすいでしょう。
一方で、Webエンジニアの場合、技術革新が早い分、最新のフレームワークや開発環境を学び続ける必要がありますが、その分ユーザーに直接届けるプロダクトを作れることやキャリアパスの多様性が魅力といえます。これらを踏まえ、自分が市場の変化に対してどのように適応したいかを考えて選ぶと良いでしょう。
新卒でも安心！それぞれのキャリアを目指す手順
Webエンジニアになるための道筋と学び方
Webエンジニアを目指す新卒の方にとって、まずはWeb開発の基礎を理解することが重要です。HTML、CSS、JavaScriptといった基本的なフロントエンド技術の習得からスタートしましょう。次に、バックエンド開発に必要なプログラミング言語（例：Python、Ruby、PHPなど）や、データベース管理の知識を学ぶことがおすすめです。
効率よくスキルを身につけるためには、実際に手を動かしながら学ぶ実践型の学習法が効果的です。例えば、自分で小さなWebアプリを作成してみることで、自ら課題を解決する力が養われます。また、技術ブログやコミュニティでの情報収集も欠かせません。最近では、プログラミングスクールやオンライン教材も充実しており、新卒でも体系的に学べる環境が整っています。
データサイエンティストを目指すための第一歩
データサイエンティストを目指すためには、まずデータ分析に関する基礎知識を学ぶ必要があります。統計学や数学はこの分野の土台となるので、データの扱い方や分析手法を体系的に理解しましょう。また、PythonやRなどのプログラミング言語を習得し、データ処理や可視化のスキルを高めることが次のステップです。
さらに、機械学習やAIの知識が求められるため、scikit-learnやTensorFlowといった関連ライブラリの学習にも取り組むと良いでしょう。実務に近い環境でスキルを磨くためには、Kaggleなどのコンペティションに参加することも効果的です。分析スキルを高めるだけでなく、データサイエンティストとしてのポートフォリオを作成して実力をアピールする方法としても有効です。
どちらの職種も目指せる柔軟な学習法
Webエンジニアとデータサイエンティスト、どちらの職種を目指す場合でも、学び方には共通するポイントがあります。一つは、小さな成果を積み重ねるプロジェクトベースの学習法です。自身で課題を設定し、独力で解決に取り組むことで、実務に必要なスキルが自然に身に付きます。
もう一つは、オンライン教材やプログラミングスクールの活用です。どちらの職種でも未経験者向けの基礎コースが充実しており、自分の興味やスキルレベルに応じて学ぶことが可能です。また、柔軟な学び方として、スキルの共通点を活用する方法もあります。例えば、PythonはWeb開発とデータ分析の両方で重要なプログラミング言語なので、どちらの分野を選ぶにしても有用なスキルとなります。
どちらのキャリアを選んだとしても、継続的に学び続ける姿勢が成長の鍵を握ります。最初から完璧を目指す必要はなく、新卒だからこそ持てる柔軟な思考で、挑戦を楽しみながら知識とスキルを深めていきましょう。
