「データサイエンスとデータ分析、どちらを学べばいいの？」と迷っている方はいませんか？どちらもデータを扱う分野ですが、学ぶ内容・目指せるキャリア・給与水準には重要な違いがあります。

この記事では、イギリス大学で学ぶデータサイエンスとデータ分析の違いをわかりやすく解説し、それぞれにおすすめのコースと大学もご紹介します。

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この記事でわかること

  • データサイエンスとデータ分析の違いと、それぞれに向いている人
  • イギリス大学のデータサイエンス・データ分析のおすすめコースと大学
  • 卒業後の平均給与とキャリアパス（2026年最新データ）

なぜ今､データサイエンス･データ分析を学ぶのか？

AI・機械学習・ビッグデータの急速な普及に伴い、データの専門家への需要は世界的に急増しています。LinkedInの2025年「Jobs on the Rise」レポートでは、データスキルがあらゆる職種で求められるスキルとして上位に掲げられています。

QS世界大学ランキング2026（分野別）によると、「データサイエンスとAI」は新規エントリー数が最も多い急成長分野であり、世界中の大学がこの分野への投資を加速させています。イギリスの大学はコンピューターサイエンス・データ分野でも世界をリードしており、充実した産学連携と豊富な就職機会を備えた教育環境が整っています。

データサイエンスとデータ分析の違い

データサイエンスとデータ分析はどちらもデータの分析と解釈に焦点を当てていますが、アプローチと目的に重要な違いがあります。

比較項目 データ分析（Data Analytics） データサイエンス（Data Science）
主な目的 データから洞察を引き出し、意思決定をサポート データから新たな知識・予測モデルを構築
主なスキル 統計的手法・データ可視化・SQL・Excel 機械学習・AI・Python/R・データベース設計
機械学習・AI 基礎的な内容が多い 深く掘り下げる
主な活躍分野 ビジネス・マーケティング・ファイナンス・医療 テクノロジー・研究・金融・AI開発
代表的な職種 データアナリスト・ビジネスアナリスト データサイエンティスト・機械学習エンジニア
平均年収（イギリス） £37,627/年（Glassdoor 2026） £50,000〜£65,000/年（経験者）

1. イギリス大学で学ぶデータサイエンス

データサイエンスはコンピューターサイエンス・統計学・ドメイン固有の知識を組み合わせ、データから洞察と知識を引き出す学際的な分野です。イギリス大学のデータサイエンスコースでは主に以下のトピックを学びます。

  • 統計学・確率論
  • プログラミング（PythonやR）
  • 機械学習・深層学習
  • データ可視化・データベース設計
  • 人工知能（AI）・自然言語処理
  • ファイナンス・医療・社会学などドメイン特化型の応用科目

データサイエンスの学位での目標は、データ分析・データ管理・機械学習・データドリブンな意思決定（DDDM）など、この分野で必要な高度な知識とスキルを習得することです。

データサイエンスのおすすめ大学・コース

University Of Warwick

ウォーリック大学（University of Warwick）

QS世界大学ランキング2026で世界第74位にランクインするラッセルグループ加盟校です。心理学・データサイエンスの融合分野を学べるMSc Behavioural and Data Science（行動学とデータサイエンス）を提供しており、人間の行動とデータ分析を組み合わせたユニークなプログラムです。

Imperial College London

インペリアル・カレッジ・ロンドン（Imperial College London）

QS世界大学ランキング2026で世界第2位にランクインする世界トップクラスの理工系大学です。MSc Statistics (Data Science)（統計学・データサイエンス）は、数学・統計学の強固な基盤のうえにデータサイエンスの最先端技術を組み合わせた高度なプログラムです。雇用主評価でも100点満点を獲得しており、卒業生の就職実績は世界最高水準です。

University Of Liverpool

リバプール大学（University of Liverpool）

QS世界大学ランキング2026で世界第147位にランクインするラッセルグループ加盟校です。Data Science and Artificial Intelligence MSc（データサイエンスと人工知能）では、AIと機械学習を中心に、実践的なデータサイエンスの技術を1年間で集中的に習得できます。

2. イギリス大学で学ぶデータ分析

データ分析はデータを分析・解釈・可視化するためのスキルと知識を学ぶ分野です。ビジネスの現場で即戦力となる実践的なスキルの習得を目的としており、以下のトピックを中心に学びます。

  • 統計学・確率論の基礎
  • データ可視化（Tableau・Power BIなど）
  • SQL・データベース管理
  • ビジネスインテリジェンス
  • 機械学習の基礎
  • ビジネス・マーケティング・医療などの応用分野

データ分析の学位はビジネス・ファイナンス・ヘルスケア・マーケティング・テクノロジーなどの分野で活躍するために必要な知識とスキルの習得を目的としています。

データ分析のおすすめ大学・コース

インペリアル・カレッジ・ロンドン（Imperial College London）

ビジネス分析に特化したMSc Business Analytics（ビジネス分析）を提供しています。統計と確率の基礎から応用データ科学の実践的スキルまで、ビジネスの現場で通用する分析力を養います。インペリアル・カレッジ・ビジネス・スクールが提供するプログラムで、金融・コンサルティング・テクノロジー分野への就職実績が特に高い評価を受けています。

University Of Leeds

リーズ大学（University of Leeds）

QS世界大学ランキング2026で世界第86位にランクインするラッセルグループ加盟校です。Advanced Computer Science (Data Analytics) MSc（高度なコンピューターサイエンス・データ分析）では、コンピューターサイエンスの高度な理論とデータ分析の実践的なスキルを組み合わせた充実したプログラムを提供しています。リーズ大学はQSサステナビリティランキング2026でも世界第24位を獲得するなど、研究力の高さでも知られています。

給与とキャリアパス【2026年最新データ】

データ分野のキャリアは給与水準が高く、需要も安定していることが特徴です。最新のデータをもとに比較します。

職種 イギリス平均年収（目安） ロンドン平均年収（目安）
データアナリスト（全国平均） £37,627/年 £42,224/年
データアナリスト（シニア・経験者） £46,000〜£50,000/年 £55,000〜/年
データサイエンティスト（中位） £50,000〜£65,000/年 £60,000〜£80,000/年

出典：Glassdoor 2026年8月データ（データアナリスト）、Reed.com 2025年給与ガイド（データサイエンティスト）

一般的にデータサイエンティストはデータアナリストより高い収入を得ており、特に機械学習・AI・クラウド（AWS・Azure）スキルを持つ専門家の需要と給与は急速に上昇しています。ただし実際の収入は勤務地・業界・年功・スキルセットによって大きく異なります。

どちらを選べばいい？

データ分析とデータサイエンスのどちらを選ぶかは、キャリア目標と身につけたいスキルによって決まります。

  • データ分析がおすすめな方：ビジネスや経営の現場でデータを活用した意思決定に関わりたい・コーディングより統計・可視化・ビジネス課題の解決に興味がある・比較的早くキャリアを始めたい
  • データサイエンスがおすすめな方：機械学習・AIなど高度な技術を習得してキャリアを築きたい・PythonやRなどのプログラミングが得意・または学びたい・研究職・テクノロジー企業でのキャリアを目指している

Expert View

“『データ分析』と『データサイエンス』のどちらが適しているかは、これまでのご経歴や数学・コーディングのスキル、将来どの業界で活躍したいかによって大きく異なります。出願条件の確認やバックグラウンドに合ったコース選びも含め、まずは無料カウンセリングでお気軽にご相談ください。” – Yoshiyuki Suzuki, Counsellor, StudyIn.

StudyInがイギリスのデータサイエンス・データ分析留学をサポートします

データサイエンス・データ分析のコースへの出願を検討している方は、ぜひStudyInにご相談ください。志望校の選定からパーソナルステートメント（志望動機書）の作成・願書提出・ビザ申請まで、経験豊富なコンサルタントが一貫してサポートします。

奨学金に関する情報提供や手続きのサポートも行っており、東京（恵比寿）・大阪の両オフィスおよびオンラインでご相談いただけます。

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よくある質問（FAQ）

データサイエンスとデータ分析のどちらがおすすめでしょうか？

キャリア目標によって異なります。分析に焦点を当てた仕事をすぐに始めたい方・ビジネスの現場でデータを活用したい方にはデータ分析が向いています。機械学習・AIなど高度なモデルやアルゴリズムの開発に携わりたい方・プログラミングを深く学びたい方にはデータサイエンスがおすすめです。

データアナリストとデータサイエンティストの収入の違いは？

イギリスでは、データアナリストの平均年収が£37,627/年（Glassdoor 2026年）、データサイエンティストは経験者で£50,000〜£65,000/年程度が目安です。データサイエンティストは機械学習・AI・クラウド技術のスキルを持つため、一般的に高い収入を得ています。ただし両職種とも、勤務地・業界・経験年数によって大きく異なります。

データ分析にはコーディングが必要ですか？

必ずしも必要ではありませんが、コーディングスキルがあると大きなアドバンテージになります。データアナリストはExcelやTableauなどのツールを使うことが多いですが、SQLやPythonを使いこなせると業務の幅が広がり、給与も高くなる傾向があります。

データアナリストにとってPythonは必須でしょうか？

必須ではありませんが、非常に有用です。データアナリストが最もよく使うのはSQLですが、データのクリーニング・加工・分析・可視化にはPythonまたはRも広く使われています。特にデータサイエンティストへのキャリアアップを目指す場合、Pythonの習得は重要です。

データアナリストになるにはどのような学歴が必要ですか？

統計学・コンピューターサイエンス・数学・経済学・情報管理などの関連分野の学士号や修士号が一般的なルートです。イギリスでは修士課程のデータ分析プログラムへの入学も盛んで、理系・文系を問わず関連スキルを持つ方が幅広く活躍しています。