高度情報社会の広まりとともに、ビジネスにおけるデータの重要性が高まっています。多種多様なデータをビジネスに活用するには、分析の専門家であるデータサイエンティストの働きが欠かせません。将来性に期待してデータサイエンティストへの転職を検討している方もいるのではないでしょうか。

そこでこの記事では、転職前に知っておきたいデータサイエンティストの平均年収や年収アップのために必要なスキル、転職するときのポイントを紹介します。事前に確認しておくことで、転職活動をスムーズに進められるようになるでしょう。

データサイエンティストの平均年収・傾向

データサイエンティストへの転職を検討するにあたり、どの程度の年収が期待できるのかは気になるところでしょう。ここでは、厚生労働省が発表している「令和5年賃金構造基本統計調査の結果」に基づき、データサイエンティストの年収水準を紹介します。

平均年収は554万3,000円

厚生労働省の調査によると、データサイエンティストの平均年収は554万3,000円です。同じIT業界で活躍しているプログラマーやシステムエンジニアの平均年収が557万6,000円であることと比較すると、ほぼ同じ水準といえます。

ただし、企業によって提示される年収は大きく異なります。転職する際は、平均年収と企業から提示される年収とを比較したうえで検討することが大切です。

50代で年収のピークを迎える傾向

年齢別の年収データに目を向けてみると、20代～50代までは年齢が上昇するとともに平均年収も徐々に増え、50歳～54歳で689万300円と年収のピークを迎えます。経験を積むにつれてスキルレベルが上がり、それが年収に反映されていると考えられるでしょう。

ただし、具体的な報酬体系は企業によって異なります。年収アップを目指して転職するときは、報酬体系をきちんと確認することが大切です。

スキルが高ければ1,000万円を超える

IT業界で活躍する職種は、スキルレベルが上がるほど年収も高くなる傾向にあります。データサイエンティストも例外ではありません。同じく厚生労働省の調査によると、ITSSレベル5以上のスキルを有しているデータサイエンティストの年収は1,000万円を超えることもあります。

ITSSレベル5とは、自身の専門分野における知識やスキルで社内のメンバーをリードするなど、プロフェッショナルとして活躍できるスキルレベルです。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、常にスキルアップを意識する必要があるでしょう。

参照：データサイエンティスト｜職業情報提供サイト（日本版O-NET）job tag｜厚生労働省
参照：令和5年賃金構造基本統計調査 結果の概況｜厚生労働省

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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ルート・方法があります。年収アップを目指す際の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目的で、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。スキルアップを目指す際の目標に定め、取得を目指すとよいでしょう。

• 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、「さまざまなプロジェクトを統括できる人材」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、自分の努力しだい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。自己管理スキルも必要なため、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の主な仕事内容

高度情報社会において、市場動向をつかむ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、抱えている課題を特定するところから始めます。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を丁寧にヒアリングします。またデータ分析のためには、正しい課題を設定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。

データ分析

必要なデータの収集およびデータクレンジングが完了したら、実際にデータを分析して課題解決につながる情報が隠れていないかを調べます。データ分析は、複数のデータに関連性があるのか、どのような傾向が見られるのかなどを詳しく確認するプロセスです。

社内で収集したデータやビッグデータを分析することで、さまざまな情報を入手できます。数値に基づいて課題を解決するための施策を立案するうえで欠かせない活動です。

データ分析においては、回帰分析や決定木分析といった数学的手法に加えて、ディープラーニングを含めた機械学習・AI技術を活用するケースもあります。

分析結果のレポート作成

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し、ひと目見て分かるようにする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として年収アップを実現するために必要なスキル

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、データベースを適切に操作してデータを抽出する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が可能になります。

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。併せて、多変量データ分析や時系列データ分析など、具体的な分析手法と適性について学び、状況に応じて適切な手法を使用できるようにしましょう。

3.ビジネススキル

技術面以外に、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、どのような施策を実施すればよいかを判断するためです。

一例として、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、ニーズ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。

4.データビジュアライゼーションのスキル

データ分析によって得た結果は、そのままの状態では理解しにくいことも少なくありません。結果が羅列されているだけの状態では、どのような傾向が見られるのかを識別するのは難しいでしょう。

したがってデータサイエンティストには、ひと目見ただけでどのような結果が出たのか分かりやすくするため、データビジュアライゼーションのスキルが求められます。結果を表やグラフにまとめて見やすくしたり、分布図を作成してデータの偏りや傾向を見えるようにしたりする取り組みです。

5.機械学習・ディープラーニング関連のスキル

より効率的に大量のデータを分析するため、機械学習やディープラーニングが用いられることがあります。そのためデータサイエンティストとして年収を上げたいのなら、機械学習に含まれる教師あり学習・教師なし学習・教科学習の3種類について学び、実務で活用できるようにしておくとよいでしょう。

ディープラーニングは従来の機械学習を応用したもので、より正確かつ柔軟なデータ分析を実現します。高度情報社会の進展に伴ってビッグデータの重要性が増していることもあり、より高度な分析技術としてディープラーニングの知識は欠かせません。

また、さまざまな分野でデータサイエンティストとして活躍するためにAI技術をセットで学ぶのもおすすめです。

データサイエンティストの将来性に期待できる理由

データサイエンティストは、将来有望な職種のひとつと考えられています。なぜ将来性に期待できるのでしょうか。

以下では、データサイエンティストが長期的に活躍できる可能性が高いといえる3つの理由を紹介します。転職を検討している方は、将来性に対する不安を解消するためにも、この機会に確認しておきましょう。

1.ビッグデータの重要性が高まっている

自社で集めたさまざまな情報やインターネット上から入手した情報など、ビッグデータをビジネスに活用する動きが広まっています。ビッグデータを分析して市場のニーズを把握し、具体的な施策に落とし込むためです。

膨大なデータを効率的に分析し、必要な情報を抽出するには十分なスキルを有しているデータサイエンティストが欠かせません。そのため、日頃からスキルアップに励んでさまざまな案件に対応できるようになれば、多くの現場で活躍できるでしょう。

データの重要度が高い状態が続くと想定されるため、長く活躍するためにも日々の学習を欠かさないようにすることが大切です。

2.AIが発展していて活用が進んでいる

技術の発展に伴い、さまざまな分野でAIの活用が進んでいます。AIの開発では、機械学習に使用するために大量のデータを必要とします。データを収集して機械学習に適した形にするには、データサイエンティストのスキルが欠かせません。

そのため、AIの活用が進むにつれてデータサイエンティストの需要が高まると想定されます。スキルアップに励みつつ経験を積めば、長期的に活躍し続けられる可能性が高いといえるでしょう。

3.人材不足に陥っている

IT業界で活躍しているITエンジニアは全体的に人手不足の傾向にあり、データサイエンティストも同様です。ハローワーク求人統計データによると、2023年の有効求人倍率は2.83でした。これは2.38件の求人に対してひとりの転職者がいることを示しており、需要に対して人材の供給が追いついていないことを意味します。

特に高度なスキルを有している人材が不足している傾向にあるため、スキルアップして対応できる案件の幅を広げれば市場価値を大きく高められるでしょう。

参照：データサイエンティスト｜職業情報提供サイト（日本版O-NET）job tag｜厚生労働省

データサイエンティストへの適性の有無を判断する方法

転職を検討しているのであれば、後悔を防ぐためにも自分にデータサイエンティストへの適性があるのかを考えてみることをおすすめします。適性の有無を判断する基準となる要素を以下にまとめました。

適性あり 適性なし ・数学や統計学の知識がある ・長時間集中して作業できる ・物事をじっくり考えられる ・学習意欲が高い ・物事に柔軟に対応できない ・論理的に考えるのが苦手である ・感覚や経験を重視しがちである

データサイエンティストへの適性を判断するときは、上記のどちらに該当するか考えてみましょう。適性が高いと判断できればミスマッチに陥るリスクが小さいため、自信を持って転職に踏み切ることをおすすめします。

一方で適性が低い可能性が高いのであれば、後悔しないためにも一度立ち止まって本当にデータサイエンティストが自分に適した職なのか考え直してみるとよいでしょう。

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のIT系職種を経験することで道は開かれます。実務経験を重ねつつ、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ます。

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ましょう。

社内で異動する道が開かれているのであれば、転職でデータサイエンティストを目指すよりハードルが低いといえます。

まとめ

ビジネスにおけるデータの重要性が高まったことで、十分なスキルを有しているデータサイエンティストが求められています。データサイエンティストの平均年収は554万3,000円ですが、スキルレベルによっては年収1,000万円以上を目指すことも不可能ではありません。データサイエンティストとしての年収を上げたいのなら、日頃からスキルアップに励んだり、高年収を提示する企業へ転職したりするなどの対策を講じましょう。

これからデータサイエンティストへの転職を目指そうと考えている方は、ぜひ早めにマイナビITエージェントにご相談ください。マイナビITエージェントでは、経験豊富なキャリアアドバイザーがあなたの転職を成功させるためのサポートを提供します。IT業界に特化しているため、自分に合った職を見つけやすいのも特徴です。

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