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

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、企業のお悩みに対してデータを分析し、改善点を見つけ出し、新しいビジネスを提案する職業です。

この職業で仕事をしていくには、統計の知識や分析スキルだけでなく、対象のビジネスのバックグラウンドを理解しておく必要があり、幅広いビジネスの知識が求められます。

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。

出典：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年収は高い？

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平均年収は？

日本のデータサイエンティストの平均年収は、約700万円。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。

引用：求人ボックス 給料ナビ

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。

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。

引用：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。

出典：（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。

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。
参考：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。
参考：外資系転職エージェント

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。
参考：データサイエンティストフリーランス

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。

出典：（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。
参考：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

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

出典：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。

Aidemy（アイデミー）

出典：Aidemy

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。

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。

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になるには資格は必要？

データサイエンティストになるために特定の資格は必要ありません。
また企業によって求められるスキルや技術が異なるため、例え高度なデータ分析技術を証明する資格を持っていたとしても、評価されないケースもあるでしょう。

データサイエンティストは資格の保有よりも、スキルや技術力が求められます。
幅広いスキルや知識が求められるため、次に紹介するデータサイエンティストに必要なスキルや知識を参考に、できることや知識量を増やしていきましょう。
参考：データサイエンティスト目指す方におすすめ資格

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。

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。

引用：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。
参考：データサイエンティストでフリーランスになれる？

データサイエンティスト希望者におすすめの転職サービス

続いて、データサイエンティスト希望者におすすめの転職サービスを紹介します。

ワークポート

出典：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。

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。

データサイエンティストはどういう企業で働ける？

データサイエンティストは、ビッグデータさえ存在すれば、どの業界・職種・企業でも働くことができ、IT、Web、メーカー、金融や製薬など幅広い業界で必要とされています。

現在では、比較的、大企業でデータサイエンティストを積極的に採用しており、中小企業では未だ目立って採用されてはいません。これは、中小企業ではデータサイエンティストを採用する資金に余裕がないことが挙げられます。

また、データサイエンティストになるために必要な資格はありませんので、企業に就職だけでなく、フリーランスとして独立する道もあります。

しかし、フリーランスとして1人で稼いでいくことは容易ではありません。なぜならば、データサイエンティストは、統計、数学や機械学習などの高いスキルが求められ、クライアントから仕事を貰うには信頼を得ておかなければならないからです。高いスキルが必要な代わりに、待遇も厚い職業といえるでしょう。

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。