データサイエンティストの年収事情は?海外の傾向や将来性も解説|求人・転職エージェント

更新日:2022/06/28

IT業界

データサイエンティストの年収事情は?海外の傾向や将来性も解説

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この記事のまとめ

  • データサイエンティストの年収は国内企業の平均よりも高い傾向にある。年収アップの方法は海外進出や転職が近道。
  • データサイエンティストとしての評価を高めるなら、業界の最新情報を押さえつつ、ビジネススキルも磨くこと。
  • データサイエンティストになるなら、理系大学からの就職や周辺職種からのキャリアアップが一般的。

データサイエンティストは、データ収集や分析を担当するIT業界の専門職です。将来的なニーズも見込めるため、転職先として人気が高まっていくと予想できます。一方で、どのくらいの年収が得られるのかはイメージが難しいかもしれません。

そこでこの記事では、データサイエンティストの年収事情を解説します。年収アップの方法や、転職市場で評価を高めるスキルなどについてもまとめました。

目次

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データサイエンティストの仕事内容

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情報化が進む現代社会において、市場の動向をつかむためにはデータ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の存在です。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かもしれません。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、丁寧なヒアリングが欠かせません。

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し続ける恐れがあります。

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。NoSQLやMySQL、MongoDBなど、扱うデータと相性の良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。それぞれ序論・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することで、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

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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道を検討する方もいるかもしれません。では、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。データサイエンティストの年収事情を解説します。

国内の平均よりも高い水準にある

厚生労働省の「職業情報提供サイト jobtag(令和3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531.9万円と比較的高い傾向にあります。国内正社員の平均給与は月あたり32.3万円のため、年収に換算してもデータサイエンティストのほうが高年収を実現しやすいと言えるでしょう。

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 jobtag

参照:令和3年賃金構造基本統計調査 結果の概況|厚生労働省

また、データサイエンティストは人材不足の傾向にあります。現状では人材育成に力を注ぐ段階にあるためニーズが高く、将来的にも高年収になる可能性が高いでしょう。

外資系企業ではさらに高年収も狙える

データサイエンティストとしてより高年収を狙うなら、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海外企業では、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ます。「高い報酬を払ってでも優秀な人材を確保したい」といった傾向が強いため、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の年収をアップさせる方法

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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。平たく言えば「転職」と「スキルアップ」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。

海外進出を視野に入れる

年収を上げる手段のひとつに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です。

IT系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会えるかもしれません。

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選択肢のひとつです。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」として市場から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。

転職を検討する

転職は年収アップができるチャンスであふれています。現状、適切な評価を受けていない方や、企業規模が小さく基本給与が低い方にとって効率的な手段になるでしょう。

特に外資系企業や金融系企業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人材価値も高められるでしょう。

データサイエンティストの評価を高めるスキル

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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が評価されるスキルは、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の評価を底上げする方法を紹介します。

最新情報の収集

データサイエンティストには分析対象のデータを集めるスキルが必要です。そのため日々、最新の情報に触れる意識が欠かせません。

中には把握していないこと、疑問に思うことも出てくるでしょう。その際は疑問の理由や背景を調べ、整理したうえで最新情報にアクセスします。場合によっては、過去のデータや方法論では解決できない問題・課題もあります。常に疑問を持ち、最新情報のリサーチを怠らない姿勢が年収アップにつながるでしょう。

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。分析したデータをもとに、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しなければなりません。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。

新しい人材の育成

企業はデータサイエンティスト人材の育成にもコストを投じています。状況によっては、新しい人材を雇い入れるよりも低コストで人材確保ができるためです。

したがって、「人材育成も担えるデータサイエンティスト」として活躍すれば、自ずと評価が溜まるでしょう。ひとりのプレーヤーとして能力を磨くのもよいですが、全プレーヤーのレベルアップに貢献できるデータサイエンティストも貴重です。

データサイエンティストの将来性

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データサイエンティストに将来性はあるのか、長期視点でキャリア形成ができるのか、不安に思っている方もいるかもしれません。「AIで代替できるのではないか?」という疑問が出るのも必然と言えます。ここでは、データサイエンティストの将来性に焦点を当てました。

AIでは代替不可能な業務がある

データサイエンティストの仕事には、AIで代替できないものがあります。データでは表現できない課題設定や、状況に応じた柔軟なモデル作成といった業務は、AIでも対応が難しいでしょう。

ただし、膨大なデータ処理や分析結果をもとにした予測などの業務は、AIでも担える可能性があります。長期的に仕事がなくなることは考えにくい一方、AIでは生み出せない付加価値を作る姿勢が求められるでしょう。

あらゆる業界でニーズが高まっている

データサイエンティストは、さまざまな業界でニーズが高まりつつある職業です。IT業界のほか、金融系や製造業、サービス業などの分野でデータを活用した課題解決を求めています

民間のみならず、自治体をはじめとする公的機関でもデータサイエンティストが必要とされています。すでに神奈川県では、放置ごみの削減に向けてデータ分析を利用する動きが顕著です。ビジネスだけでなく、公共事業でも必要とされる機会が増えるでしょう。

データサイエンティストになる方法

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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言えませんが、理系大学出身の方であれば望みはあります。

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乗ってキャリアップする道もあるでしょう。それぞれの道をひとつひとつ解説します。

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ひとつです。専門性の高い課程を修了していれば、採用担当者の目に止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。

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。

一般社団法人データサイエンティスト協会の「スキルチェックリスト」によれば、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」と定義されています。前述した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。事例としては発展途上であるものの、キャリアアップの基盤が整備されている場合は積極的に利用しましょう。

インプット・アウトプット場は社外にもあります。データ分析に関する講演や、学んだことを発表する登壇の場などが一例です。社外での発信・活動がひとつの実績となり、社内評価につながることもあるでしょう。

まとめ

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データサイエンティストの年収は、国内平均と比較しても高い傾向にあります。さらなる年収アップを目指す場合、海外進出や転職も視野に入れるとよいでしょう。しかしデータサイエンティストへの転職はハードルが高いと感じている方が多いかもしれません。

疑問や不安があれば、ぜひマイナビITエージェントにご相談ください。専属のキャリアアドバイザーが全力でサポートいたします。選考に必要な情報の提供や対策を親身になって行いますので、スキルや経験面で不安な方もお気軽にお問い合わせください。

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