データサイエンティストとは？平均年収や仕事内容・役立つ資格を解説！

「データサイエンティストの年収は？」

「データサイエンティストとはどんな仕事か知りたい」

データサイエンティストは、IT業界以外にも多くの業界で需要が高まっている職種です。年収が高いと言われていますが、実際の年収や、どうしたらなれるのか気になる人もいるでしょう。

そこでこの記事では、データサイエンティストの平均年収や仕事内容について解説しています。データサイエンティストに役立つ資格や、年収を上げる方法も掲載しているので是非参考にしてください。

IT業界で年収アップやキャリアチェンジを目指すなら転職がおすすめです。IT系に強い転職エージェントを利用すれば、求人の紹介だけでなく、自分の市場価値を客観的に判断してもらえるので是非利用しましょう。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均年収は791万円

データサイエンティスト協会が行った調査によると、2020年のデータサイエンティストの平均年収は791万円です。日本の平均年収443万円(参考：国税庁)と比べると、約1.8倍の年収です。

近年はビックデータやAI技術の発展から需要が高まっている職種で、高待遇が期待できます。その分、ITスキル・統計学・ビジネススキルなどの高い専門性が必要なので転職難易度は高いです。

データサイエンティストへの転職をするなら、ITに特化した転職エージェントを利用しましょう。レバテックキャリアなどの転職エージェントなら、IT業界の幅広い職種の求人に対応しているので、効率的に転職活動が行なえます。

データサイエンティスト地域別平均年収

都道府県	平均年収
兵庫県	749万円
東京都	746万円
千葉県	701万円
北海道	693万円
埼玉県	650万円
福岡県	650万円
大阪府	649万円
神奈川県	648万円
京都府	601万円

参考：データサイエンティストの求人統計データ|求人ボックス

データサイエンティストの地域別の平均年収です。どの地域でも平均年収は600万円以上で、地域毎の差はあるものの、どの地域でも高い収入が期待できます。

もちろん、より高い年収を求めるなら東京などの平均年収が高い地域で働くべきです。求人の見つけやすさの点で見ても、東京の求人数が他県より圧倒的に多いので、選択肢が多くなります。

データサイエンティストの年収は高い？

出典	平均年収
データサイエンティスト協会	791万円
求人ボックス	696万円
jobtag(厚生労働省)	532万円
インディード	530万円
doda	513万円

参考：データサイエンティストのリアル｜データサイエンティスト協会・求人ボックス 給料ナビ・jobtag｜厚生労働省・日本でのデータサイエンティストの平均給与｜インディード・平均年収ランキング｜doda

データサイエンティストの年収は高いです。各求人サイトや調査を行った機関の統計データを見ると、データサイエンティストの平均年収は513～791万円と、幅は広いものの全体的に年収レベルは高いことがわかります。

求人情報を調べると、提示年収が1,000万円以上の求人もあるので、スキルがあれば高年収を目指せます。

近年では、大手企業などが自社でデータサイエンティストを雇用する動きがあり、活躍できる場所はIT業界に限りません。今後も需要が増えていく将来性の高い職種です。

データサイエンティストとは

データサイエンティストの仕事内容

課題の特定

データサイエンティストの仕事の目的は、データを利用して経営上の課題を解決することです。そのために、まずは課題を特定し、達成するべき目的を明確にしていきます。

目的が決まれば、達成のための仮説を立てていきます。仮説を立てるためには、ビジネスに関する知識やビジネススキルが必要です。

データ収集・構築

課題解決のためのデータの収集や、データを分析するための環境を構築するのもデータサイエンティストの仕事です。必要なデータの収集を行える環境の構築、収集したデータを分析できるように加工する必要もあります。

また、データの分析作業もデータサイエンティストの仕事です。主に機械学習を使用しデータ分析を行いますが、機械学習モデルの構築や運用も行います。

施策の提示

分析したデータをわかりやすくしレポーティングを行います。分析したデータから何がわかるのか、将来的にどんなことが予測されるのかを、意思決定者にわかるようにする業務です。

また、データからどんな知見が得られたか、経営課題解決のための施策の提言などもデータサイエンティストの仕事です。

データサイエンティストに必要なスキル

ITスキル

データサイエンティストは、ITスキルが必要です。主にプログラミングやデータベースに関するスキル、機械学習に関する知識などがあります。

プログラミングでは、AIや人工知能で活用されるPythonや、統計処理に特化したR言語、データベース言語のSQLが使われています。

もしこれからプログラミングについて学ぶなら、初心者でも学びやすいPythonから学習するのがおすすめです。

統計や数学の知識

データサイエンティストとしてデータの解析をするには、統計に関する知識が必要です。統計については「微分積分」「線形代数」「確率統計」などの数学知識も必要になります。

また、業務の中では必要に合わせて様々なデータの分析手法を用いるので、主要な分析手法についての理解を深めておきましょう。

ビジネスの知識

データサイエンティストにはビジネスについての知識も重要です。対象とするビジネスの知識がないと、課題の解決に必要なデータを見極めるのが難しいからです。

また、分析結果や解決策の提案などでは、相手に理解してもらうように伝えられるプレゼンテーション能力やコミュニケーション能力が必要になります。

データサイエンティストの働き方

テレワーク率	割合
出社しない	35%
3割出社	15%
5割出社	9%
7割出社	14%
原則出社	24%

参考：データサイエンティストのリアル｜データサイエンティスト協会2020

データサイエンティストは、テレワークの比率が高い職種です。データサイエンティスト協会が行った調査によると、35%の人が原則テレワークで働いています。

業務の半分がテレワークの割合は約60%なので、働く場所が自由に選びやすい職種です。会社にもよりますが、データサイエンティストは収入・時間・場所の面で自由度が高い職種と言えます。

データサイエンティストに転職するなら、レバテックキャリアなどのITに特化した転職エージェントを利用しましょう。データサイエンティストに知見があり、要望に適した企業を紹介してもらえます。

データサイエンティストはなくなる？将来性は？

データサイエンティストの将来性は高いです。アメリカのオンライン求人サービス大手「Glassdoor」によると、アメリカの2022年の人気の職種で3位にランクインしています。

ビッグデータやAI、IoTなどの先端技術の需要は今後も上昇が見込まれており、IT業界以外の産業でも、需要が増しています。一方で、AIの発展により、仕事を奪われるという話もあります。

実際にデータ収集・分析の自動化が進んでいるのは事実です。今後は専門性を高めたりマーケティングの知見を持つなど、対応力を高めていくことが必要になってくるでしょう。

データサイエンティストが求められる企業

データサイエンティスト｜大手企業10社の平均年収

企業名	平均年収
キーエンス	2183万円
東京エレクトロン	1285万円
野村総合研究所	1232万円
ソニーグループ株式会社	1085万円
電通国際情報サービス	1057万円
博報堂	1036万円
第一生命ホールディングス	979万円
伊藤忠テクノソリューションズ	941万円
GMOペイメントゲートウェイ	903万円
日立	897万円

※平均年収は各社有価証券報告書から

データサイエンティストの募集がある大手企業の年収を、各社の有価証券報告書からまとめています。データサイエンティストの年収は、各社の規定やポジションによるのであくまで年収目安として見て下さい。

近年ではビックデータの活用やAI技術が注目されていることから、大手企業でもデータサイエンティストの需要が高まっています。データ分析の部門が新設される動きなどもあり、今後の将来性は高いでしょう。

レバテックキャリアなどのIT特化の転職エージェントには、大手企業の求人情報も多数掲載されています。転職を考えているなら是非利用して下さい。

データサイエンティストの求人例

企業名	年収目安
フューチャー株式会社	600～2,000万円
株式会社GA technologies	800～1,800万円
ヤフー株式会社	427～1,500万円
BuySell Technologies	600～1,500万円
株式会社ディー・エヌ・エー	600～1,200万円

参考：レバテックキャリア

レバテックキャリアの求人情報から、データサイエンティストの求人例と年収目安の例を紹介しています。年収目安の幅は大きいものの年収ベースが高く、データサイエンティストの待遇は高いです。

また、リモートワークが出来る求人が半数以上あり、自由な働き方が選びやすい職種と言えます。データサイエンティストへの転職をするなら、IT業界に詳しい転職エージェントを選びましょう。

データサイエンティストの求人は業種の幅が広いため、業界知識がないと希望と違う会社を紹介されることもあります。複数の転職エージェントを利用して自分に合ったエージェントを選ぶことが大切です。

データサイエンティストになる方法

ITエンジニアからのキャリアチェンジ

データサイエンティストになるには、ITエンジニアからのキャリアチェンジが現実的です。データサイエンティストに求められるスキルは多く、どのスキルも習得には時間がかかります。

ITエンジニアであれば、プログラミングスキルがすでに備わっているので、学習の負担を減らすことが出来ます。特にPythonやデータベースに関するスキルがあれば転職には有利です。

転職の際には、慎重に転職エージェントを選んでください。データサイエンティスト自体よく知らないというエージェントもいるので、知見がある転職エージェントを利用しましょう。おすすめはレバテックキャリアです。

スクールへ通う

データサイエンティストになる方法として、スクールへ通う選択肢もあります。プログラミング未経験なら、まずはプログラミングスクールに通ってPythonなどの言語の習得がおすすめです。

他にもデータ分析を学べるスクールや、データサイエンスが学べるコースを実施しているスクールもあります。ただし、習得には時間がかかるので、中長期的な目線で学習計画を立てておきましょう。

また、必要なスキルを全て習得してから転職するのは現実的には難しいです。ある程度基礎知識を学び、業務未経験可の求人やデータ分析に関連する職種で実務経験を積むのがおすすめです。

データサイエンスが学べるスクール
テックアカデミー	テックIS

IT未経験の転職ハードルは高い

データサイエンティストは専門性が高い職種で、IT業界未経験の転職ハードルは高いです。また、IT業界経験者であっても簡単なわけではなく、データ分析や統計学の知識は必要です。

もちろん、全くの未経験からデータサイエンティストに転職できた例はありますが、学習にかなりの時間を裂き、自分で機械学習モデルを組んで業務に生かせるようなレベルでないと難しいでしょう。

データサイエンティストを目指すなら、まずはWeb開発エンジニアやデータベースエンジニアなど、関連するIT職種で実務経験を積んでから転職するのが現実的なキャリアパスです。

データサイエンティストにおすすめの資格

DS検定

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)は、データサイエンティストに必要な「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」見習いレベルの実務能力を証明出来る検定です。

DS検定には、無料で受講できるDS検定対応講座があり、データサイエンティストの基礎を学べるので、データ分析を学びたい人は受講をおすすめします。

情報技術者試験

基本情報技術者試験はIPAが実施しているITエンジニアの国家試験です。ITエンジニアに必要とされる基礎的な知識や技能が問われるので、IT業界未経験なら取っておくことで、基礎レベルの証明になります。

情報処理の基礎論理は、データサイエンティストとして必要な知識なので、取得しておきましょう。

データ解析士

データ解析士は、実務教育研究所の多変量解析実務講座を受講し、データ解析士認定試験に合格すると取得できる資格です。

多変量解析実務講座では、データ解析の実践的な手法を学べ、標準学習期間は4ヶ月です。講座を受講してから認定試験を受けるので、統計に関する理解を深めてから試験に臨めます。

オラクルマスター

オラクルマスターはオラクルデータベースの管理スキルを証明する資格です。オラクルデータベースは複雑な処理ができ、高い堅牢性があるので、企業で高いシェアを持っています。

オラクルマスターを取得することで、オラクルデータベースにだけでなく、SQLやリレーショナルデータベースの基礎を理解している証明になります。

オラクルマスターは「ブロンズ」「シルバー」「ゴールド」「プラチナ」の難易度があり、データサイエンティストならシルバー以上の資格取得がおすすめです。

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、プログラミング言語のPythonの基礎や数学の基礎、データ分析・収集についての基礎や実践方法が問われます。

公式ホームページには主教材となる参考書籍や出題範囲の記載があるので、試験を受けるなら目を通しておくのがおすすめです。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、IPAが実施している国家試験です。データベースの設計・管理に関する知識や実践能力が問われます。

合格率は15%前後で、IPAの試験の中でも難易度が高い試験です。データベースエンジニアとして実務経験を積んだエンジニアが受けるような難易度の試験なので、取得しておけば転職の際に役立つでしょう。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB(オープンソースデータベース)技術者認定試験は、IT技術者認定資格が取得できる試験です。オープンソースデータベースに関する運用・管理・開発などの知識や技術が問われます。

SilverとGoldのレベルがあり、Silverを取得していなくてもGoldを受験できますが、資格の取得にはSilverを取得しておく必要があります。

G検定・E資格

G検定・E資格はディープラーニングや機械学習に関する知識・技術を問われる試験です。G(ジェネラリスト)とE(エンジニア)に分かれており、データサイエンティストならE資格の取得をおすすめします。

受験するには、JDLA認定プログラムを修了している必要があるので、講座の受講期間や試験の日程などに留意して、学習計画を立てましょう。

資格はスキルの証明です。特に転職では資格はアピールポイントになるので、データサイエンティストを目指すなら積極的に取得しましょう。また、転職する際にはIT特化のレバテックキャリアを利用しましょう。

データサイエンティストが年収を上げる方法

スキルアップする

データサイエンティストに限りませんが、IT系の職種で年収を上げるにはスキルアップが重要です。特にデータサイエンティストは求められるスキルが多いので、業務をしながらスキルを習得する必要があります。

また、IT業界は技術革新のスピードが速い業界です。その時のトレンドに合わせて知識や技術のアップデートを行い、自分の市場価値を高めていけば年収アップに繋がります。

海外・外資系企業を目指す

データサイエンティストとして年収を上げるなら、海外や外資系企業も視野に入れるべきです。データサイエンティストは、アメリカでは人気職業ベスト3に入る職業で、高い待遇が期待できます。

実際に、米国大手求人サイト「Glassdoor」によると、データサイエンティストの平均年収は12万ドル(1500万円以上)になり、日本の倍以上の年収です。

日本で年収を上げるなら外資系企業を狙うのもおすすめです。求められるレベルは当然高いですが、求人サイトで外資系企業の企業の年収目安を調べると、700～2,500万まであり、1,000万円を超える求人は多くあります。

転職する

データサイエンティストとして年収を上げるなら、転職をするのが現実的です。一つの会社で昇給を狙うより、スキルの上達に合わせて会社を転職する方が効率的に年収を上げられます。

まずは、自分の市場価値を正しく判断するために、レバテックキャリアなどの転職エージェントを利用しましょう。転職エージェントは転職のプロなので、客観的に市場価値を判断してくれます。

また、将来的に希望するポジションが有れば、そのためにどんなスキルを身につければ良いのかや、そのためのキャリアプランなども相談できるのでおすすめです。

年収を上げるためにおすすめの転職エージェント

まとめ

データサイエンティストは平均年収が791万と、高い年収が期待できる職種です。ただし、求められるスキルは多く、転職難易度が高い職種でもあります。

データサイエンティストになるなら、データベース関連のIT職など、関連性の高い職種からの転職が近道です。IT業界未経験なら、まずはIT職へのキャリアチェンジを目指すのがおすすめです。

また、転職には必ずIT特化の転職エージェントを利用しましょう。レバテックキャリアやワークポートなど、複数の転職エージェントを利用するのが効率的です。

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