【データ分析】PythonでやれることとExcelでやれることに違いはあるのか

まず大前提ですが、
対象が「Excel(表計算ソフトウェア)」、「Python(プログラミング言語)」
ですので一概に比較できるようなものでないことを留意してください。

※やれること・やれないことについては
　習熟度や状況(やりたいこと等)によります

ある程度のデータ分析については
Excelも柔軟に対応できますが、
条件が複雑になったり、分析対象のデータ数が膨大になるのであれば
Pythonの方が優位です。(できることが多いです)

一例ですが、
Excelには以下のようなワークシートについての制限がありますが、
Pythonについては機材のリソース、コーディング方法等によって
如何様にもできるので、差(違い)があります。

データ分析を行う上でExcelでやれることとPythonでやれることには何か違いがあるのでしょうか。

もっと具体的に、例えば、「現在 Excel でこれこれこう言うデータ分析 (ここをできるだけ具体的に) を行っているが、同じ事が Python でできるか？」と言うような質問にできませんか？

もちろん違いはありますが、何が違うかなんてことを列挙するのは無理なので。

Excelでも様々なデータ加工はできますが加工の形跡が残らないことが多いです。そのため第三者にはなぜその結論になったのか分かりにくかったり再現性が低かったりします。RやPythonではスクリプトとグラフ等を1つのファイルで残すことができるため第三者が後から分析結果を検証することが可能です。

ざっくりですが、ExcelでできることにPower Queryも含むのであれば、大差ないように思います。
使いたいライブラリがあるかないかや、配布の利便性などで選ぶ...というより、必要なら両方とも使えばよいのではないでしょうか。

原則できることに違いはありません。
ExcelでもPythonと同じようにプログラムが組めるので、その意味では違いはないです。

ただ、それがしやすいかには大きな違いがあります。

Excelはスーパーで食材を買ってきた料理に似ています。場合によってはそのまま食べられるお弁当だったり、あっためるだけ、主食に添えるお惣菜で「それっぽい料理」ができたりしますね。

Pythonは八百屋、魚屋、肉屋で食材を買ってきてきちんと調理することに似ています。

どちらもやろうと思えば和食も中華も洋食も作れます。

ただ、

平均、ヒストグラム、散布図などであればExcelの方が楽ですよね
ただディープラーニングとなるとExcelでやるにはほぼ1から全部自分で書かないといけないです。

Pythonなら平均、ヒストグラム、散布図は少しプログラムを書く必要があります
ただディープラーニングの場合もちろんプログラムを書く必要はありますが、ディープラーニングのライブラリが使えますね。それらを組み合わすだけで書けます。

ですので、結論としては

できることはほぼ同じ
できやすさは
　簡単な統計処理やグラフならば　Excelが楽　Pythonはちょっと手間
　複雑な統計処理や機械学習などであれば　Excelでは事実上無理なくらい手間　Pythonではライブラリを活用できる

なので事実上できることが違うように見えますし、それぞれ使い分けた方がいい
となります。