データサイエンティストの平均年収は？今後はどうなる？年収を上げる方法も解説します！

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データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの年収は、日本の平均年収や他のIT業界の職種と比べて高い傾向にあります。

ここでは、平均年収や高収入の理由について解説します。

データサイエンティストと他職種との年収比較

弊社ギークリーのデータベースによると、データサイエンティストの平均年収は570万円でした。

(2022年04月01日～2022年09月30日に弊社サービスを利用した方)

日本の平均年収が400万円〜450万円で推移していることを考えると、データサイエンティストは年収の高い職種といえます。

データサイエンティストが高年収の理由

弊社ギークリーのデータベースによるとシステムエンジニア全体の平均年収は465万円でした。

この結果と比較して、データサイエンティストはIT業界の中でも年収の高い職種であることがわかります。

データサイエンティストには統計学や数学の知識、分析を行う業界に対する深い理解、プログラミングスキルなど、幅広い知識と高度なスキルが必要です。

高い専門性を要する職種であるため、その分平均年収も高い傾向にあります。

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データサイエンティストの将来性は高まっている

上のグラフは、弊社ギークリーのデータサイエンティストの稼働求人数の推移です。

グラフを見ると、2021年ごろから稼働求人数が伸び、年々需要が高まっていることが分かります。

今後もデータサイエンティストの将来性は高く、ニーズが減る可能性は低いとされています。

その理由について、解説していきます。

ビッグデータ市場も拡大に伴い、需要が高まっている

ビッグデータ市場の拡大に伴い、データサイエンティストの需要は高まっています。

IoT機器の普及やIT技術を活かしたサービスの多様化によって、ビジネスにデータを活用する業界が増えています。

データを活用したビジネスモデルが日々生まれ続けているため、データサイエンティストの需要は上がり続けるでしょう。

教育機関でデータサイエンス教育が進む

国内の教育機関で、データサイエンティスト教育が進んでいます。

2019年11月の文部科学省による発表では、AI分野におけるエキスパートを育成するために、義務教育の段階から教育環境の整備を行うと明言しています。

また、学生以外でもデータサイエンスを学ぶ機会が増えており、省庁や民間企業からさまざまなオンライン講座が開かれています。

このような政策によって、将来的にデータサイエンティストとして活躍する人材は増えていくでしょう。

参考：AI戦略などを踏まえたAI人材の育成について

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年収の高いデータサイエンティストが持っているスキル

データサイエンティストの中には、年収1000万円を超える収入を得ている方もいます。

より高年収を狙うためには、どのようなスキルが求められるのでしょうか。

高年収のデータサイエンティストが所持しているスキルセット

データサイエンティストとして高年収を目指すために必要なスキルセットを紹介します。

• ・ビジネス力…ビジネスに対する理解やロジカルシンキング、問題解決能力
• ・データサイエンス力…数学やデータ分析手法に関する知識
• ・データエンジニアリング力…RubyやPythonといったデータベースを構築・処理するプログラミングスキルや、データ処理に関する知識

さらに、データサイエンティストを目指すうえではコミュニケーション能力も欠かすことはできません。

データサイエンティストは基本的に他の部署の人と連携しながら仕事を行います。

また、仕事をする上でデータ分析やプログラミングのスキルがない人にも、これらについて分かりやすく説明する必要があるのです。

そのため、「難しい内容をかみ砕いて、人に分かりやすく伝える」というコミュニケーションスキルが重要です。

スキルレベルと平均年収の関係性

ここからは、データサイエンティストのスキルレベルと年収の関係について紹介します。

何かしらの分析業務経験があるレベル

データ抽出や集計、レポート作成など、何かしらの分析業務経験があるデータサイエンティストの場合、年収400万円未満の方が多いです。

このレベルのデータサイエンティストは、VBAやSAS、BIツール、SQLなどのスキルを所持している傾向にあります。

データ分析の一貫した経験があるレベル

データ抽出、加工、提案まで、データ分析の一貫した経験があるデータサイエンティストの場合、年収400〜600万円の方が多いです。

このレベルのデータサイエンティストは、SQLやSAS、BIツール、R言語などの実践的なスキルを所持している傾向にあります。

Pythonでモデル構築ができるレベル

データ分析の一貫した経験をもち、Pythonでモデル構築できるデータサイエンティストの場合、年収600万円以上の方が多いです。

業界における深い知見や高いマネジメントスキルがある場合は、更に高い年収を得られるケースも少なくありません。

データサイエンティストが転職で年収アップするには？

ここからはデータサイエンティストが転職で年収アップをするための、具体的な方法を紹介します。

現職でのスキルや経験を増やす

現職でのスキルや経験を増やし実績を作ることで、待遇の良い企業への転職を目指せます。

IT技術の発展スピードは非常に高く、最新だと思っていた情報が古いものであることも少なくありません。

そのため、年収アップを狙うためには日々新しい情報やスキルを吸収し続け、データサイエンティストとしての市場価値を向上させる必要があります。

大企業へ転職する

年収に不満がある場合、現在属している企業で正当な評価を受けられていない可能性があります。

正当な評価を受けていない場合、自分のスキルや経験を適切に評価してくれる大企業へ転職することで、年収アップを狙えるでしょう。

転職エージェントに相談して年収交渉をしてもらう

転職エージェントに相談して、年収交渉をしてもらうのも一つの手です。

データサイエンティストとしてスキルの高さをアピールできる資格や経験を持っていると、年収交渉が成功する確率も高まります。

自身のスキルや経験の棚卸しを行い、年収アップに役立ちそうなアピールポイントを探してみましょう。

データサイエンティストの年収アップに役立つ資格

ディープラーニングE検定・G検定

名前の通り学習を進めることでAIの基礎から機械学習・ディープラーニングの手法について深い知識が身につけられる検定です。

この検定には、G検定とE検定があります。

G検定は、ディープラーニングの基礎知識を有して事業に活用できるレベル。一方E検定は、ディープラーニングの理論まで理解し、適切な手法を実装できるスキルを持つレベルです。

実際にデータサイエンティストとして活躍する場合にはE検定レベルのスキルは必須です。ただ、データサイエンティストを目指す段階ではG検定取得レベルを目指しましょう。

統計検定

データサイエンティストを目指して業務を続けながら、並行して身につけるべき資格が「統計検定」です。

当然ながら、統計検定の学習を進めていくことで自然と統計学のスキルが身につけられます。

統計検定には、レベルごとに複数の試験が用意されているので、順番に取得していきましょう。

統計学の素養を持っていれば、データサイエンティストへのキャリアパスの力となることは間違いありません。

特に、統計検定データサイエンス基礎という試験は、データサイエンスの基礎力を評価する試験です。

この試験内容に、データサイエンティストとして必要な素養が詰め込まれています。

例えば、データマネジメントや統計手法などがあります。

ひとつひとつ丁寧に学習を進めることで、データサイエンティストに最も重要なスキルが身につけられます。

市場価値が高まっているデータサイエンティストに転職しよう

データ分析をビジネスに活用する業界の増加に伴い、データ分析で企業の課題を解決するデータサイエンティストの需要や市場価値は高まっています。

市場価値は今後も高まり続けると考えられるため、安定して高収入を得られるでしょう。

IT・Web・ゲーム業界に強い転職エージェントのギークリーでは、データサイエンティストの求人を多数保有しています。

IT業界の動向等にも精通しているため、専門的な視点からアドバイスを得ることができます。

キャリアチェンジ、キャリアアップして年収アップしていきたい方は、ぜひ気軽ご相談ください。