データサイエンティストの年収はいくら？仕事内容も解説
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近年では、ビックデータや機械学習を用いたビジネスが普及しており、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。
また、本職業は今後も需要が伸びていき、年収も高くなると考えられています。
本記事では、データサイエンティストの年収をはじめ、どんな職業か、必要な知識・スキルから気になる年収まで、特徴や概要を解説していきます。
- 1. データサイエンティストの仕事内容
- 2. データサイエンティストの収入はいくら？
- 3. データサイエンティストとして年収1000万以上の人の割合は？
- 4. データサイエンティストとして年収2000万は目指せる？
- 5. データサイエンティストとして年収を上げる方法
- 6. データサイエンティストの将来性と今後の年収の上がり方について
- 7. データサイエンティストになるには？
- 8. 高年収なデータサイエンティストを目指せるおすすめスクール6選
- 9. データサイエンティスト希望者におすすめのIT転職サービス
- 10. データサイエンティストに必要なスキル・知識
- 11. データサイエンティストの求人探す方法
- 12. データサイエンティストの年収についてまとめ
データサイエンティストの仕事内容
コエテコ編集部で取材した現役のデータサイエンティストの方は仕事内容について、下記のように述べています。一言でいうと、データを活用して、ビジネス成果に結びつけるお手伝いをする仕事です。
最近は、単純なデータ分析であれば、比較的どなたでもできる体制が整ってきました。ChatGPTなど生成AIの技術によって、この流れは加速しています。そんな時代の中でデータサイエンティストとして活躍するには、データ分析の結果から、どれぐらいビジネス成果に結び付けられるかが非常に重要です。
引用：データサイエンティストの仕事内容や1日のスケジュールは？キカガクに取材
データサイエンティストの業務内容に決まった内容はありませんが、基本的に以下の業務を行います。
データの収集および整理
あらゆるデータを収集し、不要なデータがあれば削除し、必要なデータをデータベースに格納します。データの集計および分析
機械学習やディープラーニングを用いてデータを分析し、様々な視点からデータを分析します。データの可視化、パターン認識
様々なデータを視覚的にみやすいようにグラフ化します。また、データからあるパターンを見つけ出します。レポート作成
データをレポートにまとめ、クライアントに報告します。場合によっては、ビジネスの改善点を提案します。データサイエンティストの収入はいくら？
データサイエンティストは引く手あまたとなっており、高い収入が見込めます。今や誰もが憧れる職業の一つです。どれほど年収が高いのか、日本に加えてアメリカの情報も交えながら、これから紹介していきます。
日本のデータサイエンティストの収入は？
日本のデータサイエンティストの平均年収は、約700万円です。月給に換算すると58万円、初任給は24万円程度が相場のようです。
ボリュームゾーンは、696〜804万円となっており、他の職種と比較してボリュームゾーンの価格帯も高くなっています。
全体の給与幅は、371〜1,236万円とやや広めですが、スキルを持っていれば1000万円を超えられるのも事実。
スキルや経験を身に付けていくことで高収入を目指せる職種と言えるでしょう。
また地域別データサイエンティストの平均年収は、兵庫県が700万円と一番高い水準を誇っています。
一方で水準が一番低い広島県の平均年収は600万円。地域によって大きな差が生じています。
| 地域 | 平均年収 |
|---|---|
| 関東 | 645万円 |
| 近畿 | 652万円 |
アメリカではデータサイエンティストが「最高の職業」だと言われてるって本当？
アメリカではデータサイエンティストは最もセクシーな職業、すなわち、最もニーズが高い職業だと言われています。結果として、データサイエンティストという職業は、アメリカで3年連続、ベスト・ジョブに選ばれました。ベスト・ジョブとは、平均給与だけでなく、雇用満足度や求人数などから総合的に評価し、職業をランク付けしたものです。
これには、3つの根拠が考えられます。
1つ目は、IT、IoT、機械学習などが、世の中で必要不可欠なツール、テクノロジーとなっていること。
この世の中において、データを扱える人間の重要度が増してきています。
2つ目は、上記の社会的背景を受けて、求人が豊富にあること。
社会がデータサイエンティストを欲している時代であると言えます。
3つ目は、データサイエンティストの年収が高いことです。
アメリカ全体の平均年収は約435万円に対して、データサイエンティストの平均年収は、約1270万円と3倍近い年収となっています。
データサイエンティストとして年収1000万以上の人の割合は？
doda「平均年収ランキング」によると、データサイエンティストかつ年収1000万以上の人の割合は、全体の3.2%ほど。SE・プログラマやアプリ系エンジニアなどの他のIT系職種と比較すると、年収1000万円以上の人の割合はやや多めです。
統計学や数学、プログラミングなど多様なスキルが求められる職種ですが、その分技術や経験を積み重ねていけば収入に反映される仕事と言えるでしょう。
年収レンジの高い外資系企業に就職したり管理職に昇任できれば、年収1000万円越えも夢ではないでしょう。
参考：doda「平均年収ランキング」
データサイエンティストとして年収2000万は目指せる？
データサイエンティストとして年収アップを目指す時、目指せる年数ラインを見極めることは非常に重要です。先述の通り、日本のデータサイエンティストの平均年収は、約512万円です。
年収2000万円を目指すとなると、技術力はもちろんメンバー管理・指導技術・事業推進などビジネスマンとして多角的な能力が求められるでしょう。
2000万円以上の年収を目指す場合、まずはハイクラス特化型の転職エージェントや転職サイトに登録し、自分の市場価値を見極めましょう。
データサイエンススクールの運営者の方は下記のように語っています。
今のキャリアとかけあわせることで新しいキャリアを築いていけるのも、AIやデータ分析の魅力です。現職でキャリアアップを目指す方は、ここ1〜2年ほどで、かなり増えてきた印象です。
—それだけデータ分析の認知度が広まり、注目度も高まっているということでしょうか？
そうですね。データに基づいた意思決定をした結果、業績が伸びた企業がメディアでも取り上げられているのを見ますし、データを活用して業績を上げることが注目されてきていると感じます。プラスαとなるスキルや、高い学習意欲がある方は評価されて、転職にも成功されているイメージです。
引用：（取材）Aidemy Premium｜AI/データ分析を学べるPython特化型スクール！未経験でも安心の学習環境・サポート
フリーランスエージェントを利用すれば、より高単価な案件に参画できる可能性も高まります。
フリーランスエージェントについては下記記事で詳しくまとめています。
職種別・目的別に解説しているので、職種で迷っている方も参考にしてみてください。
フリーランスエージェントおすすめまとめ【最新】職種別・目的別も解説
データサイエンティストとして年収を上げる方法
データサイエンティストとして年収を上げる方法は次の通りです。データサイエンティストの将来性が気になる方は下記記事もご覧ください。
下記記事ではデータサイエンティストが一部で「やめとけ」「闇が深い」と言われてしまう原因について解説しています。
データサイエンティストはやめとけ？向いている人も解説
外資系企業のデータサイエンティストになる
データサイエンティストとして年収アップを目指すのであれば、実力主義を掲げる企業への転職を検討しましょう。中でも外資系は、日系と比較して実力主義を謳う企業が多く、年功序列に縛られず実力を備えていれば、自ずと評価とともに年収も高くなっていくでしょう。
本社とのやり取りや組織内の外国人の割合にもよりますが、ビジネス英会話が必須となる企業も少なくありません。
必要に応じてビジネス英会話の習得も目指す必要があります。
コエテコでは外資系に強い転職エージェントを下記記事でまとめています。
ランキング形式で外資系に強い転職エージェントを知りたい方はぜひご覧ください。
外資系に強い転職エージェントおすすめランキングまとめ【最新】
社内で昇進していく
プロジェクトマネージャーなど、1つのプロダクトを設計・運用できる立場になると、年収もぐっと高くなります。プロジェクトマネージャーの主な業務は、下記の通りです。
- チームの編成
- プロジェクトの設計
- プロジェクトの管理・推進
- チームメンバーのマネジメント
- 評価およびレビュー など
チームの長としてメンバーを管理し、企画の設計・運営・推進まで全ての責任を負う立場となります。
責任や管理の範囲が大きくなりますが、一方でやりがいや収入にも繋がるポジションです。
データサイエンティストとして独立する
独立し、フリーのデータサイエンティストとして活躍するのも年収UPを目指す手段の1つです。契約金は全て自身の収入に繋がるため、企業に勤めるよりも、自分の頑張りや評価がダイレクトに収入に反映されるでしょう。
フリーのデータサイエンティストとして年収UPを目指すには、自分の技術を高く買ってくれるクライアントを探すことが重要です。
また営業活動も全て自分で行わなければならないため、「フリーランス向けの案件を専門に扱うエージェントサービスを利用する」「クラウドソーシングサイトを活用する」などの自発的な行動が求められます。
データサイエンティストとして独立したい方は下記記事もあわせてご覧ください。
フリーランスデータサイエンティストの気になる年収や案件についても解説しています。
データサイエンティストのフリーランスは稼げる？年収や案件も解説
データサイエンティストの将来性と今後の年収の上がり方について
IT・Web業界は他の業界と比較し、トレンドや技術の移り変わりが激しい業界です。そのためデータサイエンティストの将来性を心配する人も多いかと思います。
しかしデータサイエンティストという職業は、今後もしばらく無くなることはないでしょう。
その理由は、多様な業界・企業によるビックデータの活用が進められているからです。
日本は世界の中でもビックデータ活用に遅れを取っています。
そのため、今後より一層需要が増す職業の1つだと言えるでしょう。
—データサイエンティストの需要が伸びていると拝見しましたが、業界内でもそのようにお感じになることはありますか？
かなり間口が広がってきていると感じます。職種も、データアナリストやデータエンジニア、機械学習エンジニアといったように、ポジションごとの定義もできてきました。
あとは、以前は一部の優秀な成績を納めてきた方だけがいた業界、というイメージでしたが、最近はそこも変わってきたように思います。以前は大学院卒や博士卒といった方が多く、東大/京大出身者の方がいても驚かないぐらいでしたが、最近では文系学部卒の人も結構増えてきて、間口の広がりを実感します。
引用：（取材）データラーニングスクール｜未経験からデータ活用人材へ！体系的なカリキュラムと充実の学習/キャリアサポートが揃うスクール
データサイエンティストになるには？
データサイエンティストになるために必須な資格や免許はありません。データサイエンティストになるための方法としては、データサイエンスを扱う大学に入学する、スクールに通う、独学の3つがあり、必要なスキルは以下の2つと言えるでしょう。
1つ目は、ある問題に対して、自ら仮説を立てて、検証を実施し、課題解決できるスキルを養うこと。
2つ目は、何事にも好奇心や探究心を持って、ものごとを追求するスキルを養うこと。
データサイエンティストはデータを分析して、クライアントである企業に改善点を提案したり、新しいビジネスの可能性を発掘する職業であるため、上記に挙げたスキルが求められます。
このようなスキルを養うためにオススメしたいのが、プログラミングです。プログラミングを通じて、論理的思考能力および課題解決力が養われます。
データサイエンスを本格的に学びたい方は下記記事からスクールをチェックしてみてください。
着実に学びたい方や、転職を考えている方もぜひご覧ください。
データサイエンススクールと講座おすすめを徹底解説！
高年収なデータサイエンティストを目指せるおすすめスクール6選
現場で即戦力になる技術を学びたい方やこれからキャリアチェンジをしたい方は、データサイエンススクールに通うのがおすすめです。データラーニングスクール
データラーニングスクールは、データ分析サービスを提供する株式会社データラーニングによるスクールです。
それだけに実務レベルの知識やスキルを習得できるカリキュラムとなっており、現場から求められるデータサイエンティストを目指せます。
そんなデータラーニングスクールは、現役データサイエンティストによる個別のメンタリングサポートが受けられることが特徴。
講座内容から実務、キャリアパスに至るまで質問・相談が可能です。転職サポートも手厚く、ポートフォリオ作成や履歴書・職務経歴書の添削など、さまざまな支援を受けられます。
公式サイト内にあるオンライン動画説明会では、データサイエンティストに関する解説や、受け取れる教育訓練給付金、データラーニングスクールのサービス内容などを知ることができます。
また、無料の個別カウンセリングも随時受け付けているので、詳細を知りたい方は、ぜひお申込みしてみてはいかがでしょうか。
※ 下記口コミは、ITスクール情報比較サイト「コエテコキャンパスbyGMO」に投稿された内容を使用しています。
- 20代 男性
- メーカー/製造業
多くの人におすすめしたい、分析で新たな気づきを教えてもらえる！
★★★★★
4.0
私自身未経験でも、半年で社内のプロジェクトで成果物だす事ができたので、興味を持って取り組める人であれば、おすすめしたい。
- 30代 女性
- サービス業
キャリアチェンジや転職を考えられている方におすすめです
★★★★★
5.0
分からないことがあればメッセージでの質問にも対応してくださったので未経験でも学習を進めやすかったです。
Aidemy（アイデミー）
Aidemyでは3ヶ月で学べる「データ分析講座」やコンペでの上位入賞を目指す「実践データサイエンス講座」を開設しており、営業やマーケティング、販売管理に活かせる分析スキルの習得を目指しています。
「データ分析講座」ではPythonやNumPyの基礎知識、機械学習やデータ予測などのカリキュラムを受講し、学習成果としてブログ制作を行います。
月1回のオンライン受講者交流会やバーチャル学習室の利用、1回25分のオンラインカウンセリングなどサポートの手厚さも魅力的です。
社会人に人気のプランは「6ヶ月プラン」で、受講料は858,000円です。カウンセリングは48回まで可能で、初心者の学習時間目安は1週間に9～16時間です。
受講後8日以内であれば全額返金保証を適用することができるので、初めての方でも受講しやすいでしょう。
※ 下記口コミは、ITスクール情報比較サイト「コエテコキャンパスbyGMO」に投稿された内容を使用しています。
- 20代 女性
- メーカー/製造業
未経験から、株式会社アイデミーのデータ分析講座を受講しました
★★★★★
5.0
学習が、小単元事に別れていて、学んだ後にすぐ確認テストがありました。 それが自分には合っていて、インプットだけでなくアウトプットしながら学習でき、定着も早かったかなと思います。
- 30代 男性
- 不動産
【初学者からのススメ】プログラミング初学者は可能な限りオンラインを活用せよ
★★★★★
5.0
完全にオンラインで完結する、夕方から夜の時間帯に講師の方々に質問が出来る、スラックであればいつでも質問できる、など、学習意欲さえあればいくらでも学習できる環境が整っていました。
- 30代 女性
- 薬剤師
先生方が素晴らしい！自分のペースで進められて育児中の母でも2コース修了できました
★★★★★
5.0
先生の質が高い。 完全オンラインのためモチベーションの維持が大変でしたが、先生のお陰で最後まで続けることができました。 転職活動中も励ましていただいたお陰で、アルバイトですがフルリモートで就職することができました。 講座が始まったばかりのころ、未経験でAIエンジニア、しかもフルリモートで働くのは厳しいと他の所で言われて凹んでいたのですが、Aidemyの先生がとてもポジティブに励ましてくださいました。 具体的にどのように転職活動すべきかアドバイスもくださり、その通り実践したところ内定をもらうことができました。 その後も、モチベーションが下がると先生方とカウンセリングして元気をもらい、当初予定していたデータ分析講座だけでなく、E資格講座も受講を終えることができました。
.Pro
.Proは、未経験者も安心の対面講義を行っているプログラミングスクールです。「未経験の方が選ぶAIが学べるプログラミングスクールNo.1」に選ばれており、人気と質の高さが伺えます。
対面講義なら、雑談から講師のスキルや知識、現場のリアルな情報などの+αの情報を得ることも可能です。
Pythonに特化したスクールで、セミオーダーメイドカリキュラムでスキルの習得を加速させ、希少価値の高い人材を輩出しています。
最短最速でPythonを学習できるのは、生成AIの発展前から長きにわたって対面指導を行ってきたからこそできることです。
補助金なしなのに補助金使用後の金額水準でスクールを利用できるのも、魅力の一つ。
充実したサポートをリーズナブルに受けたい人におすすめです。
※ 下記口コミは、ITスクール情報比較サイト「コエテコキャンパスbyGMO」に投稿された内容を使用しています。
- 30代 女性
- 情報
周辺知識も学びながら、楽しく対面で学びたい方には最適のスクールです！
★★★★★
5.0
文系で知識ゼロのところから始めたのですが、スクールで学んだ知識が、今まさに仕事で役立っています。 あのまま独学で続けていたら、早々に諦めてしまっていたと思います。 ドリル的にカリキュラムをこなすのではなく、講師の方の補助輪付きではありますが、卒業制作として自分で企画〜実装まで経験できたことは本当に有難かったです！
- 40代 男性
- フリーランス
ドットプロの対面の質が良かったです！実際の現場で働く講師に対面で学べて大満足！
★★★★★
5.0
私はおすすめしたいです。 まず、講師の方々のコミュニケーション力が高く、授業中に様々な知識を吸収できたことは、とても大きかったと思います。 対面で学べたこともとても良かったです。 最初はオンラインでも良いと思ってましたが、実際にドットプロに通い対面で学べてとても良かったと感じています。
キカガク
業務で活かせるデータサイエンスが学べる研修を行っているのは、キカガクです。
キカガクではPythonや機械学習、画像処理や異常検知など、さまざまなコースが用意されていることが魅力です。
Python&機械学習入門コース・データサイエンス入門コース、G検定取得コースなどが用意されています。
AIや機械学習の専門用語や基礎知識から丁寧に指導する研修であるため、初心者にとっても参加しやすいといえるでしょう。
キカガクでは、DXを推進するための初心者向けイベントを多数開催しているので、興味がある場合は気軽に参加したいですね。
※ 下記口コミは、ITスクール情報比較サイト「コエテコキャンパスbyGMO」に投稿された内容を使用しています。
- 40代 男性
- メーカー/製造業
「AI人材育成長期コース」はプログラミング経験がほとんどない方にオススメ！
★★★★★
5.0
プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対１で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。
- 20代 男性
- アルバイト・接客業
AI人材育成長期コースを楽しめたと感じた一例と学習スタンス
★★★★★
5.0
能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わるかと思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。 講座の内容は３カ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習期間として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間に当てるくらいがちょうど良かったです。
テックアイエス
「挫折させないマンツーマン指導」を謳うテックアイエスは、転職成功率98％。スキルの習得から転職・副業案件受注までトータルでサポートしているスクールです。高年収なデータサイエンティストを目指すといっても、学習中に挫折してしまっては元も子もありません。
「自立とスキル」にこだわった指導も、目指す人におすすめしたいポイント。
問題に行き詰った際、講師が答えではなく問題解決に必要な考え方や方法を一緒に考えてくれるため、現場で役立つ本物の実力が身につきます。カリキュラム内にチーム開発が組み込まれており、受講中から実践的な開発を経験できるのも、スキルを習得しやすい秘訣です。
テックアイエスの「データサイエンスコース」は、未経験からデータサイエンティストになりたい人向けのコース。
前提知識がなくても、実践的なカリキュラムと実力が身につきやすい指導方法により、高年収のデータサイエンティストを目指せるでしょう。
※ 下記口コミは、ITスクール情報比較サイト「コエテコキャンパスbyGMO」に投稿された内容を使用しています。
- 20代 男性
- 学生
テックアイエスは頑張れるコミュニティがあるスクールです。
★★★★★
5.0
・プログラミングがスキルはもちろん向上したが、一番おすすめできる理由として挙げたいのはは頑張れるコミュニティがあること
- 30代 男性
- メーカー/製造業
テックアイエスには、対面で接しているかのような温かさがある。
★★★★★
5.0
何を目的とするかにもよるかと思いますが、スキルを習得することで環境を変えたい、収入を増やしたいなどのある程度明確な目的を持っている方にはかなりオススメできると思います。理由としては、学習におけるサポート体制の充実度です。わからないことがあったときの質問対応が５分以内にzoomにて接続できるため、どれだけ苦手意識があっても挫折すること無く、学習を進めることができました。仕事を辞めてから学習というのは年齢的にもリスクが高くなってしまうため、働きながらの学習となりましたが、それでもきちんと数社から内定をいただくまでに成長することができました。
- 50代 女性
- メーカー/製造業
オンラインでもリアルでも卒業後も！繋がりあえるスクール、テックアイエス
★★★★★
5.0
講師やスタッフの皆さんが、暖かい人が多くて、フルオンラインで勉強していますが、卒業生、在校生、講師が自由に参加できる、zoomのイベントが月に何度か行われていて、メンタル面やモチベーションアップができています。 リアル講師の対応がない日も、AI講師が導入され、小さな恥ずかしい質問はAI講師、ガッツリ聞きたい時はリアル講師と使い分けれて、勉強が進めやすいです。
- 20代 女性
- 商社
新しい可能性が広がり勉強して本当に良かったと思っています。
★★★★★
4.0
初めのカウンセリングからすごい親身に対応していただき通う前から安心して受講出来ました。
データミックス
AIや機械学習、統計学リテラシーを持つ人材を育成しているデータミックスでは「データサイエンス総合講座」という大きなカテゴリーが存在しております。その中でも「データサイエンス基礎講座」は初心者に人気の講座で、基本文法の理解やExcelを使ったデータ可視化の方法、Pythonを使った業務フローなどの基礎知識を体系的に学ぶことができます。
学習期間は8週間で、データ戦略を短期間で学びたい方やこれからAI導入プロジェクトに携わる方にもピッタリです。受講料は198,000円で、全国どこからでもオンライン学習が可能です。
各企業内でデータ分析スキルの評価試験に用いられる「CBAS」の認定も行っているので、即戦力をアピールしたい方はこちらの受験を検討するのも良いでしょう。
模擬試験を受けられる「データ分析実務スキル検定CBAS 受験対策講座」の受講もおすすめです。データミックス受講生の受講料は33,000円です。
データサイエンティスト希望者におすすめのIT転職サービス
続いて、データサイエンティスト希望者におすすめのIT転職エージェントを紹介します。コエテコがおすすめするIT転職エージェントは下記記事で多数ご紹介しています。
さまざまなエージェントから比較して決めたい方は、下記記事をご覧ください。
おすすめのIT転職エージェントまとめ！エンジニア向けに厳選してご紹介【最新版】
MyVison
MyVisionは、IT人材特化型の転職エージェントです。
IT人材の需要の高まりに伴い、IT特化型の転職エージェントも増えつつありますが、MyVisionは、データサイエンティストやITコンサルなど非開発系IT職の求人も豊富に取り扱っています。
さらに、取り扱う求人の質は非常に高く、高年収を実現できる案件が揃っています。
MyVision経由で転職した人の中には、300万円以上もの年収アップを叶えた人もいるとか。また、企業と強固な信頼関係を築いており、「最終面接確約パス」や「1日選考ルート」を提案されることもあるそうです。
面接対策においては、国内屈指の質と量により、内定への確度を最大限にまで高めてくれるとのこと。
今のキャリアに頭打ちを感じている人やデータサイエンティストのようなハイクラス職種への転職を考えている人は、ぜひ利用を検討してみてください。
※ 下記口コミは「コエテコキャリア byGMO」で収集した内容を使用しています。
- 20代男性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
マイビジョンを実際に利用した感想
今回の転職で、マイビジョンさんは3社目でしたが、何においても手厚いサポートだったためです。
- 30代女性
- 金融
- 実務経験：5~10年
未経験からのコンサル転職
連絡が取りにくい時期があったり、不透明な対応をされる場合もあったが、転職希望者に寄り添って柔軟に動いてくれる姿勢がありがたかった。
マイナビIT AGENT
マイナビIT AGENTは、株式会社マイナビが運営するIT職に特化した転職エージェントです。
マイナビグループがバックボーンに構えるだけあり、求人数の豊富さが魅力。データサイエンティストに関連する求人は公開求人で約800件、非公開求人は180件と、豊富な選択肢が用意されています。
さらに、マイナビIT AGENTは寄り添った転職支援に定評があり、サポートにあたるキャリアアドバイザーはIT職やIT業界に精通しているとのこと。
雇用条件に限らずスキル面においても細かな要望を汲んだ上で、1人ひとりにピッタリの求人を選定してくれるでしょう。
ワークポート
ワークポートは、2003年3月に運営を開始した、転職エージェントサービス。
運営当初の10年間は主にITビジネス分野の求人に特化していました。そのため今でもIT系に強く、IT系が占める割合が多い点が特徴です。
そんなワークポートの魅力は、専任の転職コンシェルジュが転職の成功に導くため、全力でサポートしてくれる点。
これまでの転職支援実績は、67万人にも上ります。さらに、リクナビNEXT『GOOD AGENT RANKING ～2022年度下半期～』（2022年10月～2023年3月）において『転職決定人数部門 第1位』を受賞した実績も持ちます。
20年にわたる人材紹介業で培ったノウハウを最大限に活かした安定感のある転職支援により、転職成功を掴み取ることができるでしょう。
ワークポートが気になる方は下記から評判や口コミをご覧ください。
ワークポートの評判
※ 下記口コミは「コエテコキャリア byGMO」で収集した内容を使用しています。
- 30代男性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
丁寧な添削あり
ヒアリングをしっかりとして素敵なのですが、内定後は仕方ないのかもしれないですがゴリ押しの印象がありました。
- 20代女性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
転職サービスを使ってよかったこと
初めての転職で右も左もわからない状態だったので、全体的なサポートを受けられたのが良かったです。また、親身に相談に乗っていただけたのが心強かったです。
- 20代男性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
志望企業にカスタマイズされた対策あり！
総合的には求職者視点でサポートいただいたことが転職していく上で生かされたと思っていますので感謝しております
Geekly
Geeklyは、IT・Web・ゲーム業界特化の転職エージェントです。
エンジニアやクリエイターなどの業界別はもちろん、サーバーエンジニアやWebデザイナーなど職種別に専門コンサルタントが在籍しているため、専門的な話であっても詰まることなく、意向を汲んだ転職支援を提供してもらえるでしょう。
またGeeklyに登録したユーザーの88%が現職で働きながら転職を成功させています。
Geeklyの書類選考通過率は2.6倍を誇り、働きながら転職を考えている人でもGeeklyであれば効率的な転職活動を実現できるでしょう。
さらにGeeklyのマッチングにより年収アップを叶えたユーザーは、なんと81%。 今の収入や待遇に不満を感じている人は、ぜひ登録をおすすめします。
Geeklyの評判・口コミが気になる方は下記ページもあわせてご覧ください。
Geeklyの評判・口コミ
※ 下記口コミは「コエテコキャリア byGMO」で収集した内容を使用しています。
- 20代女性
- 小売・卸
- 実務経験：3~5年
20代の転職
多方面の角度から色々な業界の情報システム部門を紹介いただいた。しかし、大手企業の案件は少ないように感じた。
- 30代男性
- IT・メディア
- 実務経験：3~5年
他のところでも自分の力が通用するのか試したエンジニアの話
大手に関しては問題ないように思えるが、中小になると事前にどのような企業なのかを把握していない印象がついた。具体的にはサポートするとは自負しているが実際に助けを求めても事実確認のみで対応が終わってしまった
- 20代女性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
IT転職におすすめ！
IT系に転職したい方にはオススメです。コンサルタントの方とは初めの面談で対面でお会いする事ができるので雰囲気も分かりやすく話しやすいです。私は、書類を作るのが面倒で中々転職へ至ることが出来なかったのですが、そこも代行サービスがあるのでハードルが下がりました。
- 20代男性
- IT・メディア
- 実務経験：1年未満
未経験転職で年収100万円UP！
未経験での転職に関わらず、年収も100万円上がって非常に満足はしています。
- 20代男性
- IT・メディア
- 実務経験：1~3年
ある程度希望を叶えた転職ができた
結果としては、希望に8割程度合うような企業に転職できたので良かった。サービスとしては向き不向きあると思うし、担当とソリが合うかも重要。合わなかったら変えてもらえるらしい。その場合はサービスごと変えてもそこまで変わらない気がするが。
データサイエンティストに必要なスキル・知識
データサイエンティストには様々なスキル・知識が求められます。特に求められる代表的な4つのスキル・知識を紹介します。プログラミングスキル
機械学習やディープラーニングを行うにあたり、PythonやR言語といったプログラミング言語のスキルが求められます。『データサイエンティスト＝ビックデータ解析』というイメージを抱いている人も多いですが、データサイエンティストの業務にはプログラムを書く機会もあることがあります。
しかし、必須というわけではなく、データエンジニアと呼ばれる職種の人が担当することも多いです。
そもそもプログラミングが何かよくわからない方は下記記事をご覧ください。
初心者にもわかりやすく、プログラミングの基礎知識をご紹介しています。
プログラミングとは何？プログラムの意味も分かりやすく解説
統計や数学の知識
大量のデータ・情報を分析するには、統計学および数学の知識も必要不可欠です。特に数学は、データ分析の根幹にあたる知識とも言えるでしょう。初心者向けの書籍にも確率・統計、微分積分などが必ず登場します。
最低でも高校卒業レベル (数ⅢC）の数学力を身につけておきましょう。
グラフ作成のスキル
データサイエンティストの最終的な業務は、分析結果や解析した数字をわかりやすく視覚的に表現することです。どんなに優れたデータ分析・複雑な解析ができたとしても、依頼者の要望に沿って分かりやすく分析・解析結果を適切な図業の形式を選択しながら資料にまとめられなければ、無意味なものになってしまいます。
そのため、データビジュアライゼーションのスキルを磨くことも肝要です。
ビジネスの知識
正しく目的を理解し、要望に沿ってデータを分析するためには、幅広いビジネスの知識が求められます。また一口にビジネス知識といっても、ITやWebに関する知識だけではなく、分析する対象の分野・業界の知識が求められることもあるでしょう。
分野・業界の理解が乏しいまま分析を進めてしまうと、的外れな提案になってしまう可能性もあります。
あらゆるビジネスに精通した知識が求められるのもデータサイエンティストの特徴の1つです。
データサイエンティストの求人探す方法
ここでは、データサイエンティストの求人を探す方法を紹介します。データサイエンティスト協会の求人を確認する
データサイエンティスト協会は、データサイエンティスト（分析人材）の育成のため、その技能（スキル）要件の定義・標準化を推進し、社会に対する普及啓蒙活動を行う団体です。そんなデータサイエンティスト協会の公式サイトには、求人情報も掲載されています。
ただ勤務予定地は東京中心のため、他エリアの人は事前に確認が必要です。
しかし都市銀行や大手クレジットカード会社など、名が知られている企業も複数掲載されており、データサイエンティストとして就職・転職を目指すのであれば、1度チェックしてみましょう。
参考：一般社団法人データサイエンティスト協会
転職サイトやフリーランスエージェントを利用する
転職サイトやフリーランスエージェントを利用するのも1つの方法です。登録後、転職希望者に対しキャリアアドバイザーが併走型の転職サポートを提供してくれます。1人ひとりの希望に沿った求人の紹介はもちろん、面接対策や応募書類の添削なども対応してくれます。
さらにキャリアアドバイザーからは企業の雰囲気や求める人物など、転職するにあたって知っておきたい企業のソフト情報も聞くことができます。
また中にはIT職種に精通したキャリアアドバイザーが在籍する特化型の転職エージェントもあり、そのようなエージェントでは細かい要望を汲んでくれるでしょう。
転職サイトもデータサイエンティストの求人を探すにあたり有効な手段です。転職サイトにはキャリアアドバイザーがいませんが、その分自分のペースで仕事を探したい人にピッタリです。
転職サイトにもIT職種に特化したものがあるため、まずは色々とサイトをチェックしてみましょう。
データサイエンティストの年収についてまとめ
データサイエンティストは今後も高い需要が見込める職業の1つです。技術や知識の基盤があれば、年収UPも十分に見込むことができるでしょう。しかし一方で高い年収を得るためには、技術力や多角的なビジネススキルが求められることも確かです。
希望通りの年収を叶えられるよう、方向性や目的をしっかり定め技術・知識習得に励んでください。
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