データサイエンティストは膨大なデータを分析し、ビジネス上の課題や問題に対する解決策を提供する専門家です。専門的な知識を要する職種であるため、「年収は高いのか」と気になる方も多いのではないでしょうか。

転職先を決めるうえで年収は重要なポイントのひとつであるため、データサイエンティストへの転職を目指す方は平均年収を把握しておきましょう。

この記事では、データサイエンティストの平均年収と年収を上げる方法について解説します。未経験からデータサイエンティストへ転職する方法も紹介しているため、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストの主な仕事内容

情報化が進む現代社会において、市場動向をつかむためにはデータの活用が欠かせません。そこで求められているのが、優秀なデータサイエンティストです。しかし、データサイエンティストが具体的にどのような仕事をするのかイメージしにくい方もいるでしょう。ここでは、データサイエンティストの代表的な仕事内容を解説します。

経営課題の特定

まずは対象となるデータを検討するにあたり、課題の特定から始めます。クライアントがどのような業務課題や経営課題を抱えているのか、丁寧にヒアリングします。またデータ分析のためには、正しい課題設定をすることがポイントです。課題設定の段階で誤りがあると、成果に直結しない分析を続けてしまう恐れがあります。

データ収集・構築

設定した課題解決に必要となるデータを収集し、分析しやすいように加工します。データを集める段階では、関連する情報や最新のデータを参考に、大量のサンプルを利用するのが特徴です。

データが集まれば環境構築に移ります。MySQLやMongoDBなど、扱うデータと相性のよいデータベースの選定が求められます。利用するデータベースによって分析効率やパフォーマンスも変化するため、状況に応じた判断が必要です。

分析結果をレポートにまとめる

構築したデータの分析結果は、IMRAD形式という論文の書き方に沿ってまとめます。序論・材料と方法・結果・考察の順に構成されているのが特徴です。同時にグラフや表を利用して分析結果を可視化するといった工夫も求められます。

また考察のパートでは、経営課題への解決方法を明らかにします。分析を通じて改善点や新たな発見を報告し、最終的には将来の展望へとつなげるためです。有意な研究と改善活動を続けるうえでも、分析後のレポートは重要な役目を果たします。

データサイエンティストの年収事情

現職からの年収アップを狙って、データサイエンティストへの転職を検討する方もいるでしょう。いったいデータサイエンティストはどの程度の年収を期待できるのでしょうか。ここでは、データサイエンティストの年収事情を解説します。

データサイエンティストの平均年収は557万5,000円

厚生労働省が公表している「令和4年賃金構造基本統計調査」によると、データサイエンティストの平均年収は557万5,000円です。同調査で算出した一般労働者の平均年収496万5,700円と比較すると、年収が高い職種であることが分かります。

参照：データサイエンティスト|厚生労働省 職業情報提供サイト job tag
参照：令和４年賃金構造基本統計調査 結果の概況｜厚生労働省

アメリカでは平均年収1,000万円を超えるケースもある

データサイエンティストはアメリカでは年収の高い職業として知られており、年収の中央値が1,000万円を超えるケースもあります。そのためデータサイエンティストとしてより高年収を狙うのであれば、外資系企業も視野に入れましょう。データ分析を通じた業務改善・効率化がビジネスの要と考えている外資系企業であれば、高待遇で迎えてくれる期待が持てます。

また外資系企業は人材の流動性が高い傾向にあり、「高い報酬を払ってでも優秀な人材を確保したい」といった考えを持つ企業が多いため、年収アップのチャンスが広がっています。

データサイエンティストが年収を上げるには？

ここでは、データサイエンティストとして高年収を得る方法を解説します。主な方法は「転職」と「スキルアップ」の2種類ですが、データサイエンティストならではの道、方法論があります。年収アップを目指せる一例として、ぜひ参考にしてみてください。

資格を取得する

データサイエンティストとしての市場価値を上げるために、資格を取得するのも選択肢のひとつです。資格を取得すると専門的な知識があることを客観的にアピールでき、評価されれば昇給や昇進につながるでしょう。また、資格手当を設けている企業であれば毎月数千円～数万円程度の手当が給与に加算されます。

データサイエンティストにおすすめの資格として、以下の3つが挙げられます。前向きに取得を検討してみてください。

• データ解析士
• オラクルマスター
• G検定・E資格

海外進出を視野に入れる

年収を上げる手段のひとつとして海外進出が挙げられます。海外企業はIT系職種を高く評価する傾向にあり、年収も上がる可能性が高いといえるでしょう。IT企業で働く技術者の中には、外資系企業からヘッドハンティングされた人材もいます。海外を視野に転職活動をすれば、現状よりも好条件の募集に出合えるでしょう。

マネジメント領域に挑戦する

データサイエンティストとして一定のスキルや経験が身についた後は、マネジメント領域へチャレンジするのもおすすめです。マネジメントに精通していれば、「幅広いスキルを有する人材」として転職市場で重宝されるでしょう。

経営層に近い距離で仕事ができれば、より人材価値を高めることも可能です。経営に強いデータサイエンティストになることで、年収アップも実現しやすくなります。

大手企業への転職を検討する

転職は年収アップのチャンスであふれています。現在の職場で適切な評価を受けていない方、企業規模が小さく基本給与が低い方にとって転職は有効な手段といえるでしょう。特に大手企業や外資系企業、金融系企業などへの転職が決まれば、年収の大幅な引き上げも期待できます。現職とは異なる業界に転職する場合、新たな業務に携われるためデータサイエンティストとしての市場価値も高められるでしょう。

フリーランスになる

フリーランスになれば会社員と違って収入の限界がないため、自分の努力次第でどこまでも収入を伸ばせます。また自分の好きな仕事を選べるため、やりがいや充実感を得やすい点も魅力です。そのほか、働き方の自由度も上がり、ワークライフバランスも充実しやすくなります。

しかし、会社員と比べると毎月安定した収入を確保するのは難しく、社会保障も手厚くありません。自己管理能力も必要なため、フリーランスとしての働き方には人によって向き不向きがあります。

データサイエンティストに求められる3つの知識・スキル

データサイエンティストとして評価を高めれば、年収アップの可能性も高まります。データサイエンティストに求められるスキルは、データ収集・分析といった技術面に限りません。ここでは、データサイエンティストに求められる3つの知識・スキルを紹介します。

1.IT関連のスキル

データサイエンティストは、データの収集や分析、モデリングなどのためにプログラミング言語を使用します。PythonやRなどのプログラミング言語を習得するとよいでしょう。また大規模なデータセットを保存・管理するためにデータベースを使用します。SQLを理解し、データベースからデータの抽出や操作を行うスキルが求められます。

2.統計学の知識

統計学はデータサイエンティストがデータを分析し、洞察を得るための基礎となる重要な知識です。統計学の知識を身につけることで、データの傾向やパターンを正確に理解し、信頼性の高い分析結果や予測を行えるようになります。特に確率・統計、微分・積分、行列といった数学の知識はデータ分析に欠かせません。

3.ビジネススキル

技術以外にビジネスへの知見も深めておく必要があります。分析したデータを基に、どのような改善を図るのが得策なのかクライアントへ提案するためです。特に新規事業を立ち上げる場合は、ターゲットの年代や行動パターンを正確に分析する必要があります。購買率や離脱率などの指標も参考にしつつ、最適な戦略でプロジェクトを成功に導きましょう。

データサイエンティストはなくなる？今後は？

近年はAIやロボットの進化によって存続が危ぶまれる職業もありますが、データサイエンティストは比較的将来性の高い職業といえるでしょう。なぜなら、企業の競争力を維持・向上させるには膨大なビッグデータを扱えるデータサイエンティストの存在が欠かせないためです。

また AIや機械学習の技術は急速に進化していますが、データサイエンティストはこれらの技術を活用して予測モデルや自動化システムの構築に関与します。こういった観点から考えると、データサイエンティストは今後も需要が高まっていく職種といえるでしょう。

未経験からデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストになるには一定の知識・スキル・経験が必要です。専門性が高い職業のため転職のハードルは低いとはいえませんが、理系大学出身の方であれば望みはあります。また理系・文系にかかわらず、周辺職種からステップアップする方もいます。社内の人材育成プランに基づいてキャリアアップする道もあるでしょう。ここでは、未経験からデータサイエンティストになる方法について解説します。

理系大学で対象学部を卒業してから転職する

理系のデータサイエンス学部で数字や統計の知識を身につけてから目指す道があります。専門性の高い課程を修了していれば、採用担当者の目に留まりやすいでしょう。文系出身で職種未経験の方でも、プログラマーやデータベースエンジニアなどを経験することで道は開かれます。実務経験を重ね、プライベートでも学習し続けることが大切です。

スクールで学ぶ

大学や専門学校に通うのが難しい場合は、データサイエンスに特化したスクールで学ぶのもおすすめです。データサイエンティストを養成するスクールでは、数学（特に統計学や線形代数）やプログラミング（PythonやRなど）、データベース、機械学習などをカリキュラムに沿って効率的に学べます。

しかし、スクールに通うには費用がかかる点がデメリットです。失敗を防ぐためにも、カリキュラムの内容や講師の質、就職支援などを考慮したうえでスクールを選びましょう。

周辺職種からステップアップする

データサイエンティストに関連する職種を経験してから転職する道もあります。特にSEやコンサルタント、マーケティングの現場でキャリアを重ねると、データサイエンティストに必要なスキルを体系的に習得できます。

データサイエンティストに必要なスキルは「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」です。プログラマーやデータベースエンジニアも含め、周辺職種を経験することでステップアップを狙えるでしょう。

社内でキャリアアップを狙う

社内でデータサイエンティストを育成する方針を打ち出している企業もあります。キャリアアップの基盤が整備されている企業に勤めている場合は、データサイエンティストへのキャリアアップが可能か確認してみてください。

まとめ

データサイエンティストの平均年収は557万5,000円で、一般労働者の平均年収と比べると高めです。AIやビッグデータを扱うデータサイエンティストの需要は今後も高まることが予想されるため、将来性も高い職業といえます。しかし、未経験からデータサイエンティストへ転職するのは簡単ではないため、ポイントを押さえた転職活動が大切です。

マイナビITエージェントでは、業界に精通したキャリアアドバイザーが一人ひとりに合った転職をサポートしています。データサイエンティストへの転職を成功させたい方、転職活動が不安な方は、お気軽にご相談ください。

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