データサイエンスとマーケティングの違いを比較

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データサイエンスとマーケティング、どちらを選ぶべきか迷っていませんか？
「AIやデータ分析のスキルは将来性がありそう。でも数学やプログラミングが難しそう…」
「マーケティングは面白そうだけど、結局“センス”が必要なのでは？」
そんな不安を抱える方も多いはずです。

実はこの2つはまったく別の学びに見えて、どちらも“ビジネスで成果を出す力”につながる重要分野です。データサイエンスはデータを根拠に課題を解決する力、マーケティングは売れる仕組みをつくる力。どちらを選ぶかで、身につくスキルや将来のキャリアも変わってきます。

この記事では、データサイエンスとマーケティングの違い・共通点をわかりやすく整理し、それぞれどんな人に向いているのかを解説します。

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データサイエンスとマーケティングの違い

データサイエンスとマーケティングは、どちらも「社会やビジネスで価値を生み出す学び」ですが、得意分野が異なります。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、データを活用して社会やビジネスの課題を解決する力を学ぶ学部です。統計学や数学の基礎に加え、プログラミング（Pythonなど）、機械学習・AI、データ分析、可視化、データベースなどを体系的に学びます。さらに、分析結果をわかりやすく伝えるための論理的思考力やプレゼン力も重視されます。授業では企業や自治体の実データを使った演習・プロジェクト型学習が多く、実務に近い形で「課題設定→分析→提案」まで経験できるのが特徴です。卒業後はIT企業だけでなく、金融、製造、医療、マーケティングなど幅広い業界でデータを扱う職種に活かせます。

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マーケティングとは

マーケティングとは、商品やサービスが「売れる仕組み」を学ぶ学科です。消費者が何を求め、なぜ選ぶのかを分析し、価値の伝え方や販売戦略を考えます。具体的には、市場調査・データ分析、広告やSNSなどのプロモーション、ブランドづくり、価格設定、販売チャネル（店舗・EC）の設計などを体系的に学びます。企業の事例研究やグループワーク、企画書作成など実践的な授業も多く、ビジネス現場で役立つ企画力・分析力・コミュニケーション力が身につきます。将来はメーカー、広告、IT、流通、営業企画など幅広い分野で活かせるのが特徴です。

データサイエンスとマーケティングの共通点

違いはあっても、両者には大きな共通点があります。それは「相手（顧客・社会）を理解し、成果につなげるための学び」であることです。

マーケティングでは、顧客が何を求めているのか、どんな情報に反応し、どう意思決定するのかを考えます。そのためにマーケティング・リサーチや情報システムを活用し、仮説を立てて戦略を組み立てます。

データサイエンスでも同じように、データを集め、前処理し、分析を通じて「何が起きているのか」「次にどうなるか」を読み解きます。さらにAIを活用する場面では、技術だけでなく社会的背景や留意点も理解したうえで、適切に使いこなす力が求められます。

つまり、どちらも“根拠を持って判断し、行動につなげる”という点で共通しています。

データサイエンスがおすすめな方は？

データサイエンス学部がおすすめなのは、次のような方です。

• 数字やデータを見て「なぜこうなるのか？」を考えるのが好きな方
• AIや機械学習、統計、プログラミングに興味がある方
• 将来、IT・DX・分析職など専門性の高い仕事を目指したい方
• ビジネスでも感覚より“根拠”を大事にしたい方

特に近年は、あらゆる業界でデータ活用が必須になっています。データの収集方法や前処理、利活用の基本を理解しているだけでも、仕事の幅が大きく広がります。「将来性のあるスキルを身につけたい」という方には非常に相性の良い分野です。

マーケティングがおすすめな方は？

マーケティングがおすすめなのは、次のような方です。

• 商品やサービスが「どうすれば売れるか」を考えるのが好きな方
• 広告、SNS、PR、ブランドづくりに興味がある方
• 企画やアイデアを形にして人に伝えるのが得意な方
• 将来、営業・企画・広報・EC運営など幅広い職種を目指したい方

マーケティングは、消費者の購買行動を理解しながら、マーケティング戦略やマーケティング・ミックス（商品・価格・販路・販促）を組み立てる力が身につきます。さらに製品ライフサイクル戦略や物流マネジメントなど、ビジネス全体の流れを学べるのも魅力です。「人の心を動かす仕組みを学びたい」「ビジネスで成果を出したい」という方に向いています。

まとめ

データサイエンスとマーケティングは、方向性は違ってもどちらも現代のビジネスに欠かせない重要分野です。データサイエンスは、データを収集・整理し、分析・AI活用によって課題解決へ導く力を育てます。マーケティングは、顧客理解をもとに戦略を立て、売れる仕組みをつくる力を磨きます。

そして実際の社会では、この2つは別々ではなく「組み合わせることで強くなる」スキルです。たとえばマーケティング施策の効果測定や、広告の最適化、顧客分析、需要予測など、マーケティングの現場にはデータサイエンスの視点が欠かせません。

サイバー大学なら、「マーケティング入門」でマーケティングの基礎を学びつつ「地域マーケティング論」「商品企画論」「ネットマーケティング論」「eコマース実践論」などマーケティング分野をさらに深堀しながら、「データサイエンス入門」でAI・データ活用の基礎知識も身につけられます。どちらの分野にも触れられる環境は、これからの時代に大きな武器になるでしょう。

学生の声

滋賀大学や横浜市立大学志望という方でも、サイバー大学は学費全額免除の特待生制度もあるので、データサイエンスになれるため試験だけでも受けておくことをおすすめあします。まずは下記公式サイトから資料請求してみてください。

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