データサイエンティストの年収は？年収を上げるポイントも紹介！

データサイエンティストは将来性が高く、高収入な職業として注目を集めています。

そんなデータサイエンティストの年収は一体どのくらいなのか、気になる方も多いのではないでしょうか。

しかし、勤める企業や自身のスキルによって収入に大きな差があるため、高収入なデータサイエンティストを目指すにはポイントを押さえることが必要です。

本記事では、データサイエンティストにまつわる情報を項目別に詳しく解説していきます。

• データサイエンティストの仕事内容
• 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将来性
• データサイエンティストとして年収を上げるポイント

エンジニアからのキャリアアップを検討中の方や、すでにデータサイエンティストとして働いているけど現状の収入に満足していないという方はぜひご覧ください。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストとは膨大なデータを活用し、企業の問題解決やビジネスの発展に貢献する仕事です。

クライアントの事業展望に関わる重要な役割を担うため、統計学やビックデータに関する知識・プログラミングやビジネススキルなど幅広い能力が求められます。

細かな仕事内容は勤める企業によっても異なりますが、データサイエンティストは主に次の4つを担当します。

• データ収集・整理
• データの集計・分析
• データの可視化
• レポート作成

以下に詳しく解説していきます。

データ収集・整理

データサイエンティストの主な業務として、データ収集があります。

膨大な量のデータを闇雲に集めるのでなく、企業にとって不要なデータを排除し必要なデータのみを収集していきます。

その後、集めたデータのフォーマットや単位を揃えたり、破損したデータを特定して解決するといったデータのクレンジング作業を行います。

情報の取捨選択とデータクレンジングを徹底することで、良質なデータ収集が可能となり、次工程である「分析の精度」を高めることにも繋がるのです。

データの集計・分析

データの収集・整理が終わったら、次にデータの集計・分析作業を行います。

「データ集計」と「データ分析」は一見違いが分かりにくいですが、似て非なるものです。

データ集計とは、収集したデータから基本統計量や分布を得ることを指し「企業の現状を正確に把握する」ことに役立ちます。

しかし、データ集計だけでは「現状を踏まえてどう行動すれば良いか」という改善策には直結しづらいため、集計したデータを分析する必要があります。

そこで集計したデータから「原因の仮説立案・比較・改善」までを行うのがデータ分析です。

これにより、数値に基づく合理的な意思決定が可能となるほか、今まで気が付かなかったチャンスに気づけるなど多くのメリットをもたらします。

それぞれの作業目的を正確に理解し、業務に取り組むことが重要です。

データの可視化

分析結果をもとにデータを可視化します。

データの可視化とは、数字のみでは情報の理解に時間がかかるものを、グラフや画像・ヒートマップなどを用いてシンプルに分かりやすく表現することを指します。

これにはプログラミング能力が役立ち、様々なプログラミング技術を駆使することでデータを効果的かつ効率的に処理することが可能です。

また、可視化したデータからパターンや特徴を見つけ出すことも必要になります。

データの可視化を通じて相関関係や時間経過に伴うトレンドの発見、分布の特徴などを把握しましょう。

データを可視化することによるメリットは多く、関係者にとって情報の認知負荷が減り理解を深めやすくなるほか、問題の解決策提案から実施までにスピード感が生まれます。

このようなメリットをもたらすには、分析結果に見合った適切な手法で可視化する必要があり、裁量の求められる重要な作業といえるでしょう。

レポート作成

最終段階では分析結果を整理し、企業の意思決定者らへ共有します。

レポート内容は、ただ分析結果を報告するだけでなく「報告を受けた相手が何をすれば良いのか」までを明確に提示することがポイントです。

また、どんなに素晴らしい分析をしても相手に伝わらなければ意味がないため、分かりやすい構成や表現を意識して作成しましょう。

レポート結果を参考に今後の経営方針を検討する企業も多く、万が一、内容に漏れや間違いがあると意思決定に影響が出るため、責任を伴う業務といえます。

データサイエンティストの年収

求人ボックス「給料ナビ」が発表しているデータによると、データサイエンティストの平均年収は約694万円です。（2023年8月時点）

勤める企業や個人の能力に応じて収入差が大きい職業ではありますが、ボリュームゾーンは690〜800万円となっており、これは日本の平均年収と比較して高い水準といえます。

データサイエンティストが高収入な理由として、高度なスキルや専門性を必要とすることや、上流工程担当のエンジニアであるため責任が大きい点が挙げられます。

世界的にビックデータを活用できる人材の需要は伸びている状況です。

一方で、適切なデータを収集してビジネスに価値を生み出せる人材は少なく、ニーズと人材に大きなギャップが生まれています。

そんなデータサイエンティストの市場価値は極めて高く、企業間で熾烈な獲得競争が繰り広げられているため、高給を提示する企業も珍しくありません。

参考：求人ボックス「給料ナビ」

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの将来性は高く、今後さらに需要が伸びていくと予想されています。

会社経営の一端を担うデータサイエンティストは、IT業界に限らず様々な業界で必要不可欠な存在となるでしょう。

一方で、人工知能の発展に伴い「AIに仕事を奪われるんじゃないか」と将来性を不安視する声があるのも事実です。

しかし、データ分析の結果から企業の展望を導きだすことは人間にしかできません。

「人間にしか生み出せない価値」を提供できるデータサイエンティストであれば、今後も需要は増大し続けていくことでしょう。

データサイエンティストとして年収を上げるポイント

年収を上げるための一般的な方法として、キャリアアップがあります。

現在ITエンジニアとして働いている方であれば、キャリアアップ手段の1つに「データサイエンティストとして働くこと」が思い浮かぶのではないでしょうか。

データサイエンティストは希少価値の高い人材なため、高収入が得られる傾向にあります。

しかし勤める企業や自身のスキルによって年収は大きく変わるため、収入を上げるためにはポイントを押さえた行動を起こさなければなりません。

以下にデータサイエンティストとして年収を上げる方法を4つ紹介します。

• スキルを磨く
• 最新の技術を習得する
• 資格を取得する
• 転職する

ITエンジニアやデータサイエンティストとして働く中で、年収アップを目指している方はぜひ参考にしてください。

スキルを磨く

まずは自身のスキルに磨きをかけましょう。

最新ツールや手法を積極的に習得したり、業務外に自己学習の時間を設けることで、データサイエンティストとしての価値を自ら引き上げるのです。

また、データサイエンティストには「相手に分かりやすく物事を伝える能力」も必須です。

技術面に加えてコミュニケーション力も併せて身に付けることで「レベルの高いデータサイエンティスト」とみなされ、高収入を得られる可能性が高まります。

現時点で収入が低くても、不安に思うことはありません。

なぜなら、データサイエンティストは技術を磨き実績を積めば、年収アップを実現させやすい職業だからです。

最新の技術を習得する

最先端の技術を習得することも、年収アップに繋がります。

日々進化しているIT業界に遅れをとることなく、最新のツールや情報を取り入れられるデータサイエンティストは「企業にとって価値の高い存在」といえるでしょう。

最新技術を習得しているデータサイエンティストは実はそれほど多くありません。

その根拠に「イノベーター理論」があります。

イノベーター理論とは、イノベーション（革新的なアイデアや技術の導入）がどのように普及するかを説明する理論です。

この理論によると「新しいものを積極的に受け入れる人々」は全体のわずか16％であると結論付けられています。

以上のことから、先端技術に精通しているデータサイエンティストの割合は少なく、希少価値が高いといえるのです。

そのため積極的に学習し、企業経営に柔軟な対応ができるデータサイエンティストであれば、自ずと年収アップしていくことが予想されます。

資格を取得する

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ます。

また、資格取得までの過程で自己学習が必須となるため、知識が増えスキルアップにも繋がります。

企業によっては昇給の基準に資格の取得を指定していたり、資格手当のある会社であれば収入アップに直結することでしょう。

データサイエンティストに関連する資格は種類が豊富で、以下のような候補が挙げられます。

• データサイエンティスト検定
• オラクルマスター
• G検定・E資格
• 統計検定
• OSS-DB技術者認定試験

これらの候補以外にも取得すると有利になる資格は数多く存在するため、自身のキャリアパスに合わせて挑戦することをおすすめします。

転職する

ここまで紹介した3つの方法を実践しても年収アップが見込めない場合は、転職も視野に入れましょう。

現在の職場で正当な評価を受けられていなかったり、勤める企業による都合で年収に限界がある場合などは、転職によって大幅な収入アップが期待できるかもしれません。

また、データサイエンティストは業界問わず需要が高いため、十分なスキルが身についていれば、多くの選択肢から自分の条件に合った企業選びも可能です。

「実績や実力に収入が伴っていない」と感じたら、思い切って転職するのも手段の1つといえます。

まとめ

データサイエンティストは勤める企業や自身のスキル、担当する案件などによって収入が大きく異なります。

そのため「今よりも年収を上げたい！」と望んでいる方は、今回「データサイエンティストとして年収を上げるポイント」で紹介した4つの方法を実践してみてください。

そして、私たちESESは、収入アップを目指すITエンジニアやデータサイエンティストの方におすすめのSES企業です。

2023年現在「還元率77％」を実現させ、今後もさらなる還元率の上昇を目指していきます。

その他にも「単価評価制度」の導入で、報酬の透明性が高くエンジニア本人が納得感を持って働ける仕組みを作っています。

さらに「案件選択制度」も取り入れており、自身の希望に合った案件を選びながら高収入を目指すことも可能です。

エンジニアからのキャリアアップや転職を考えている方は、ぜひESESも候補の1つとして検討してみてください。