データサイエンティストの年収は？年収を上げる方法と必要なスキルを紹介
この記事では、データサイエンティストが年収をアップする方法や、必要なスキルに焦点を当て、キャリアを成功に導くポイントを解説します。データ分析の専門家としての成長を遂げ、市場価値を高めるために必要なステップを探ってみましょう。
目次
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストの平均年収に関する情報を知ることは、将来のキャリア選択や給与交渉において重要です。まずは、データサイエンティストがどのくらい稼げるのかについて解説します。
日本のデータサイエンティストの平均年収は557万円
厚生労働省による職業情報提供サイト「jobtag」によると、国内におけるデータサイエンティストの平均年収は約557万円です。また、国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」では、日本の給与所得者における1年間の平均給与は458万円となっています。つまり、データサイエンティストは一般的な給与所得者よりも高い年収を得ていることがわかります。
出典：厚生労働省「jobtag」
国税庁「令和4年分 民間給与実態統計調査」
アメリカでは年収は1,000万円超えも珍しくない
アメリカのデータサイエンティストは、さらに高い年収を得ています。Glassdoor社が発表した「The Best Jobs in America 2022」によれば、アメリカのデータサイエンティストの年収における中央値は12万ドルに達しています。これは1ドル146円（2023年12月4日現在）で換算すると、約1,750万円です。日本のデータサイエンティストの平均年収である約557万円と比較すると、3倍以上の年収であることがわかります。
出典：GLASSDOOR「50 Best Jobs in America for 2022」
その他にもデータサイエンティストのフリーランスと正社員の年収の違いをまとめた記事もありますので、あわせて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
データサイエンティストが果たす役割は多岐にわたります。ここでは、その中でも主な仕事内容に焦点を当て、データサイエンティストがどのような業務に携わっているのかを探っていきましょう。
経営課題の特定と戦略の立案
クライアント企業のビジネス目標や経営課題を的確に理解し、戦略立案することはデータサイエンティストの大きな役割の一つです。これによりビジネス上の課題を特定し、適切なデータ分析を実施できます。課題設定の段階で認識を誤ると、成果に直結しない分析を引き起こす可能性があるため、慎重なアプローチが不可欠です。
企業は会計データや顧客データ、営業や販売に関するデータなど、企業活動を続ける中でさまざまなデータを蓄積し、保有しています。こうしたデータを適切に扱うためには、現時点での事業課題を理解し、適切な戦略立案や仮説設計が必要です。
その上で、膨大なデータを収集・加工し、分析をおこなうことで、組織の戦略的な方針を導き出します。
データ収集と分析
データを収集・分析することは、データサイエンティストの仕事のうち、もっとも中心的な作業です。
企業が保有する大量のデータは、そのままでは分析に使えないことがあります。データを集めるだけではなく、データクレンジングをおこなって余計なデータを排除したり、分析に適した形に整形したりする作業が必要です。
その後、統計学や機械学習的な手法でデータを分析し、有益な情報を抽出します。データ分析では、RやPythonといったプログラミング言語の知識や、ディープラーニングなど最新の機械学習の知識が必要になる場合があります。こうした分析をもとに、企業は的確な意思決定を行うための知見を得ることが可能です。
このデータ収集と分析の作業は、「膨大なデータの中から、意味のある項目を見出す作業」とも言い換えられます。まさに、データサイエンティストの能力の見せ所になります。
組織の意思決定のサポート
単にデータを収集・分析するだけではなく最終的な組織の意思決定をサポートすることもデータサイエンティストの仕事で、分析したデータの結果を意思決定者にわかりやすくレポーティングします。意思決定者は必ずしもデータ分析の専門家とは限らないので、可能な限りわかりやすく報告することが大切です。
具体的には、分析した結果何がわかったのか、将来的にどのようなことが予測されるのかを明確に説明します。わかりやすい報告資料を作成するために、エクセルやパワーポイントなどで資料をビジュアライズするスキルが必要になることもあります。
こうして分析の結果を説明することで、データに基づいた企業の意思決定のサポートをおこない、ビジネス戦略に貢献します。
データサイエンティストの年収アップの方法
データサイエンティストとしてのキャリアを積む中で、年収アップを図る方法はいくつか存在します。ここでは、その中からいくつかの有益なアプローチを紹介します。
フリーランスとして独立する
フリーランスとして独立することも、収入アップのためのアプローチとして有効です。
フリーランスは、会社と雇用契約を結ぶのではなく、業務内容や報酬を自ら交渉し、業務委託契約を結びます。自分次第で収入をアップできるので、すでに十分な実績やスキルを有している場合、正社員としての雇用形態にこだわらないことで、高収入を達成できる可能性があります。
フリーランスでは、さまざまなプロジェクトに挑戦できるので、仕事を通じてスキルを向上させ、自身の市場価値を高めていくことも可能です。さらに、契約内容にもよりますが、フルリモート勤務のような自由度が高いワークスタイルを実現できます。このように、自由に働きながらスキルを上げられるのが、フリーランスの魅力です。
昨今ではIT人材の不足が続いており、データサイエンティストも不足傾向にあるため、フリーランスの案件も比較的豊富に存在します。会社員と比較すると、税金や保険料等の手続きや、セルフマネジメントの必要性など大変なことも増えますが、努力次第で収入を増やすことが可能です。
反面、フリーランスは案件を継続的に獲得できるとは限らないため、毎月固定の給料が支払われる会社員と比較すると、収入が安定し辛いことがあります。フリーランス専門のエージェントを利用したり、独立前に人脈を作ったりなどしておくと安心です。
フリーランスのデータサイエンティストとして働き始める場合には、FLEXY（フレキシ―）がおすすめです。
FLEXYではデータサイエンティストが活躍できる案件を多数取り扱っていますのでぜひFLEXYへご登録の上、興味のある案件にご応募ください。
専門的なスキルを身につける
データサイエンティストとしての年収をアップするためには、専門的なスキルの向上が鍵です。
データサイエンスには複数の分野が存在し、日々進化を続けています。特に、ディープラーニングや生成AIのようなジャンルは、新しい手法が常に開発され続け、新しい論文が次々に発表されています。
最新の手法を学び、専門的な能力を磨き続けることで、難易度の高いプロジェクトにも対応でき、自身の市場価値を向上へとつなげることが可能です。
データサイエンス分野が急速に進化しているため、最新の技術やツールにも理解を深め、実践的なスキルを磨くことが重要です。
いくつか、データサイエンティストが年収アップするために必要なスキルを紹介します。
統計学・機械学習に関するスキル
統計学と機械学習に関するスキルは、データサイエンティストにとって欠かせません。データの解釈や信頼性評価のためには、統計学的な知識が必要です。また、統計学的な知識のみならず、近年では機械学習モデルの選択、構築、最適化に関するスキルも求められます。これらのスキルを磨くことで、より高度なデータ解析が可能になります。
IT全般の知識
データサイエンティストは分析のために、さまざまなプログラミング言語を扱います。たとえば、PythonやRなどはデータサイエンティストによく使われる言語です。また、SQLの知識もデータ分析のためには必要になります。業務によって使う言語が異なる可能性もあるため、幅広く知識をつけておくことが大切です。
Pythonの業務委託案件を見てみる
さらに、データの保存や抽出に関しては、データベースの知識も求められます。データベース設計の知識のほか、AWSやAzure、GCPのようなクラウドに関する知識も必要になることが多くあります。加えて、機密情報を扱う場合もあるため、情報セキュリティに関する知識も重要です。
クラウドサービスに興味がある方はAWS案件の主な業務内容やGCPの案件情報についても、あわせて確認してみてください。
このように、データサイエンティストはIT全般に関する知識が必要になります。幅広い知識を身につけることで、より難易度の高い案件に取り組めるようになり、自身の市場価値の向上につなげられます。
ビジネススキル
データサイエンティストが年収をアップさせるためには、単なる技術だけでなく、ビジネススキルも欠かせません。
データから得た洞察を意思決定者が戦略に落とし込むことをサポートするためには、ビジネスプロセスや企業の目標に対する理解が必要です。またデータの分析結果や課題解決の方法を的確に提案するため、プレゼンテーション能力やコミュニケーション能力も求められます。
待遇のよい企業に転職する
違う企業に転職することも、年収アップの方法のひとつです。年収や待遇、福利厚生が充実している企業に転職することで、経験を積みながら年収をアップできます。
人口減少社会であることや継続的なIT人材の不足への懸念から、優秀な人材を高い年収で採用しようとする動きは今後も広がっていくと予測されます。
海外に進出する
海外でのキャリアを考えることも、年収アップにつながる手段のひとつです。
海外の企業は日系企業と比較して、IT系職種を高く評価する傾向があります。たとえばアメリカでは、データサイエンティストは例年人気職業の上位にランクインするほどの職種で、高い待遇が期待できます。
また日本国内であっても、外資系企業から高給でヘッドハンティングされるケースもあります。データサイエンティストとして収入を上げるためには、海外へ進出したり、外資系企業を選んだりすることがおすすめです。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストとしてのスキルを向上させ、収入を上げていくためには、適切な資格の取得が重要です。以下では、データサイエンティストにおすすめの資格について紹介します。
Python3 エンジニア認定基礎試験
Python3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基本的なスキルを証明する資格試験です。Pythonはデータサイエンス分野で広く使用されており、この資格を取得することで、自身の市場価値の向上につなげられます。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、データサイエンスにおける基本的な知識とスキルを評価する検定です。データサイエンティスト協会が実施しており、比較的初歩的な試験内容とされています。出題形式は選択式で、90問程度の問題数です。業務内容に直結するため、データサイエンティストとしてのスキルを証明する上で重要な検定です。公式の問題集や解説動画があるので、勉強の際はそれらを活用しましょう。
OSS-DB技術者認定資格
OSS-DB技術者認定資格は、オープンソースのデータベース技術に関する知識を証明する資格です。データサイエンティストにとって、データベースやビッグデータの領域における専門知識は重要であり、この資格を取得することで、データベースの設計や開発、導入と運用に関する基本的な知識とスキルを証明できます。特にエンタープライズ領域で利用が進む「PostgreSQL」の技術力も証明でき、キャリアをアピールする上で非常に役立つものになっています。
データサイエンティストの今後
近年、データサイエンティストの需要は増しており、その将来性は非常に高いと考えられます。この高い需要の背景には、企業がビジネスにおいてデータを有効活用する必要性が増していることが挙げられます。
現代では、多くの企業がIT技術を活用したサービスを提供し、IT技術を通して蓄積されるデータ量は増加傾向です。そのデータから得られる洞察は、ビジネスにおいて競争優位性を生む要因となりつつあります。
データサイエンティストは、こうした膨大なデータから価値ある情報を引き出し、企業の意思決定のサポートをおこないます。蓄積されるデータが増えていくにつれ、この役割はより重要性を増していくと言えるでしょう。
このように、急速に進化する技術や新たなビジネス課題に対して、柔軟かつ効果的に対応できる能力をもつデータサイエンティストは、今後ますます重宝されていくと予測されます。
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まとめ
データサイエンティストは、平均よりも高い年収を得られることが多い職種です。年収アップの方法は、専門的スキルの向上のほか、フリーランスとしての独立や企業転職、海外でのキャリア構築などが挙げられます。
データサイエンティストに必要なスキルは多岐にわたりますが、さまざまなスキルを磨いたり、資格を取得したりすることで市場価値の向上が図れます。データサイエンティストの将来性は高く、急速な技術進化とビジネスのデータ活用需要が相まって、ますます重要視されています。
