データサイエンティストの年収は？高い理由や年収を上げる方法を解説

現在、データサイエンスの仕事が注目されています。

ビッグデータの活用が広がっており、データサイエンティストの需要が高まっているのです。データサイエンティストはデータを分析し、分析結果に基づいてさまざまな意思決定を行います。

そして、ビジネスの課題解決や新しい価値の創出に寄与します。

そんなデータサイエンスの仕事は年収が高いと言われています。

本記事では、データサイエンティストの年収が高い理由や年収を上げる方法について紹介しましょう。

また、データサイエンティストとはどのような職種か、仕事内容はどのような内容かについて知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

関連記事：データサイエンティストとは？仕事内容や年収・資格について

 

データサイエンティストの年収はどのくらい？今後どうなる？ 

データサイエンティストは、実際にどのくらいの年収を得られているのか、年代別などの切り口から解説します。

データサイエンティストの年収（中央値）

転職サービス「doda」によると、2024年12月時点でのデータサイエンティストの平均年収は556万円です。

また、同様に転職サービス「doda」によると、日本のビジネスパーソン全体の平均年収（中央値）は426万円であり、データサイエンティストの年収は中央値を130万円上回っています。

このような点から全職種の平均年収と比較すると、データサイエンティストの年収は高い水準にあるといえるでしょう。

※出典：転職サービス「doda」 年収の高い職業は？平均年収ランキング（職種・職業別の平均年収／生涯賃金）【最新版】（2025年5月時点）
※出典：転職サービス「doda」 日本のビジネスパーソンの平均年収は？平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】（2025年5月時点）

年代別のデータサイエンティストの年収

ここでは、転職サービス「doda」の平均年収ランキングから、年代別のデータサイエンティストの年収について解説します。

20代データサイエンティストの年収

20代のデータサイエンティストの平均年収は、480万円です。

20代における全職種での平均年収360万円と比較して、かなり高い年収となっています。

データサイエンティストは、若手でもAIや機械学習、データ分析に関するスキルを持っており専門性を有していることから、良い待遇が得られるケースが多いと考えられます。

※出典：転職サービス「doda」 年収の高い職業は？平均年収ランキング（職種・職業別の平均年収／生涯賃金）【最新版】（2025年5月時点）

30代データサイエンティストの年収

30代のデータサイエンティストの平均年収は、644万円です。

データサイエンティストの業務で培ったデータ分析や機械学習に関するスキルを活用し、さらに仕事の幅を広げられる時期です。

チームを統率するポジションにつく方も多く、技術者としての専門性とマネジメントスキルを評価され、20歳代と比べるとさらに大きく年収を上げることもできるでしょう。

AIやビッグデータの活用が注目されデータサイエンティストの需要が高まっていることから、転職で年収を上げる方もいます。

※出典：転職サービス「doda」 年収の高い職業は？平均年収ランキング（職種・職業別の平均年収／生涯賃金）【最新版】（2025年5月時点）

40代データサイエンティストの年収

40代のデータサイエンティストの平均年収は、709万円です。

40代になると、30代と比べてさらにマネジメントに軸足を置いていく層も増えます。

会社全体のデータ活用を統括したり、大規模プロジェクトの責任者になったりすることで高い年収を得る方もいます。

また、データサイエンティストとして培った知識・スキルを活かして、より高度で専門性の高い業務で活躍する方もいます。

※出典：転職サービス「doda」 年収の高い職業は？平均年収ランキング（職種・職業別の平均年収／生涯賃金）【最新版】（2025年5月時点）

50代データサイエンティストの年収

転職サービス「doda」では、50代のデータサイエンティストの年収は算出されていません。

そのため、厚生労働省が提供している職業情報提供サイト「job tag」によると、50～54歳で約709万円、50～51歳で約701万円となっています。

このため、年齢別に見た時の年収は50歳前半でピークに達しています。

グラフ上は50代後半を過ぎると徐々に年収が低下しますが、経営に直接的に関わる仕事をする場合、40代よりさらに年収が高くなることが期待できるでしょう。

※出典：job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））　データサイエンティスト - 職業詳細（2025年5月時点）

データサイエンティストの年収が高い理由

なぜ、データサイエンティストの年収は高いのか、理由を紹介しましょう。

ビッグデータを扱うから

データサイエンティストの仕事では、ビッグデータを扱うことが多いです。

近年、ビジネスにおいて扱うデータ量は増えており、膨大なデータを分析して新たな価値を創出しようと考えている企業が増えています。

ただし、ビッグデータの取り扱いには専門的なスキルが要求されるのです。

ビックデータを分析、活用するためには、数学から統計学、機械学習などさまざまな分野のスキルや知識が必要になります。

高度なスキルや専門性が求められるため、結果的に年収が高くなりやすいのです。

人材が不足しているから

データサイエンティストに求められるスキルのレベルはとても高いです。

単にデータを分析できるだけではなく、プログラミングスキルから数学スキル、ビジネススキル、機械学習のスキルまで多岐に渡るスキルが求められます。

さまざまな分野の専門的なスキルや知識を持つことが必要になり、対応できる人材が不足しています。

データサイエンティストとして活躍できる人材は限られているため、多くの企業が人材を取り合う状況になっています。

即戦力して活躍できるデータサイエンティストには、高い条件が提示されるケースが多くなっています。

データ分析のニーズが高まっているから

データ分析そのものの需要が、年々増加しています。

データ分析を行ってビジネスの課題解決や価値創出を目指す企業が増えているためです。

膨大な量のデータを分析して活用するためには、高度なスキルと経験が要求されます。

データサイエンティストであれば、ビッグデータを分析するための環境構築から実際のデータ分析、データに基づいた提案まで対応することが可能です。

このようなデータサイエンティストを求める企業が増えており、高い報酬を提示されるケースが増えています。

データサイエンティストの今後や将来性について知りたい方は以下の記事を参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストの需要はなくなる？今後と将来性について解説

また、データサイエンティストの将来性について知りたい方は以下の記事がおすすめです。

関連記事：データサイエンティストの将来性は？後悔しないために知っておくべきことは？

 

データサイエンティストが取得するとよい資格

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格を紹介します。（2025年5月時点情報）

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティスト検定とは、データサイエンティスト協会が実施している試験です。

データサイエンティストに必要とされる入門レベルのスキルや知識を有することを証明できます。

出題形式は選択式であり、問題数は90問程度です。

データサイエンス力やデータエンジニア力、ビジネス力などを測る問題が出題されます。

比較的初歩的な内容の試験とされています。

公式から出ているテキストや解説動画、対策アプリを活用して勉強しましょう。

データサイエンティスト検定の概要	データサイエンティストに必要とされる入門レベルのスキルや知識を有することを証明する試験
データサイエンティスト検定の出題内容	データサイエンス力やデータエンジニア力、ビジネス力などを測る問題が出題される
データサイエンティスト検定の勉強方法	公式から出ているテキストや解説動画、対策アプリを活用する

参考： 一般社団法人データサイエンティスト協会　データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースデータベースのスキルや知識を認定する試験です。

試験はGoldとSilverに分かれています。

Goldであれば、大規模データベースシステムの改善、運用管理、コンサルティングができることを証明できるのです。

Silverの場合はデータベースシステムの設計や開発、導入ができる技術者であることを認定します。

出題内容としてはPostgreSQLなどのOSS-DBについての一般知識や運用管理、開発/SQL、障害対応などの知識や技術が問われます。

公式で学習教材や過去問題が紹介されているため、それらを活用して勉強しましょう。

OSS-DB技術者認定試験の概要	オープンソースデータベースのスキルや知識を認定する
OSS-DB技術者認定試験の出題内容	PostgreSQLなどのOSS-DBについての一般知識や運用管理、開発/SQL、障害対応などの知識や技術が問われる
OSS-DB技術者認定試験の勉強方法	公式で学習教材や過去問題が紹介されている

参考：LPI-Japan　OSS-DB技術者認定試験

統計検定(R)

統計検定(R)とは日本統計学会が公式認定している統計に関する全国統一試験です。

1級から4級まで用意されています。

出題内容は統計学の知識や問題解決力、データ解析を遂行する専門力などについての問題が出されるのが特徴です。

データサイエンティストを目指すならば準1級を目標にするとよいでしょう。

ただし、準1級を受験するためには2級を取得しなければいけません。

公式問題集が出されているため、それを中心に勉強すると良いでしょう。

合格率は準1級が23.6％、2級が34.1％程度です。

（2021年6月20日試験）2級では基礎的な内容が出題されて、準1級は大学レベルの難しい内容が問われます。

統計検定(R)の概要	日本統計学会が公式認定している統計に関する全国統一試験
統計検定(R)の出題内容	統計学の知識や問題解決力、データ解析を遂行する専門力などについての問題が出される
統計検定(R)の勉強方法	公式問題集が出ている

参考：一般財団法人 統計質保証推進協会　統計検定(R)

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。

本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

データベーススペシャリスト試験(DB)

データベーススペシャリスト試験とは、データベースの設計や管理に関する国家試験です。

データベースについて業務経験があり、他の初歩的な試験に合格している人向けの資格と言えるでしょう。

出題内容はデータベースシステムの企画や要件定義、開発に関することから運用・保守、さらにデータベース技術に関する内容まで幅広いです。

論述試験も出題され、高度な内容が問われます。

データベーススペシャリスト試験の概要	データベースの設計や管理に関する国家試験
データベーススペシャリスト試験の出題内容	データベースシステムの企画や要件定義、開発に関することから運用・保守、さらにデータベース技術に関する内容など
データベーススペシャリスト試験の勉強方法	過去問を中心に勉強する

参考：独立行政法人情報処理推進機構　データベーススペシャリスト試験(DB)

データサイエンティストに関するよくある質問

データサイエンティストに関するよくある質問への回答を紹介します。

年収1億円は可能？

先ほどご紹介した通り、転職サービス「doda」の調査によると、データサイエンティストの平均年収は500万円代とされています。

そのため、通常の範囲内の収入では、年収1億円に至るのは難しいでしょう。

データサイエンティストが年収1億円を実現するためには、起業をすることも選択肢の１つになるでしょう。

データサイエンティストのチームを作り案件を受注し運営したり、自社サービスを作り継続課金型のサービスを提供したりすることで、大きな利益を得られる可能性があります。

また、企業や一般向けサービスにおいて、AI活用のニーズが高いことから、AI導入に関するコンサルティング業なども展開できるでしょう。

未経験からデータサイエンティストになるには？

データサイエンティストは、データ分析や機械学習のための知識が重視される職種です。

技術的な専門性が重視される職種であるため、スキルを培うことができれば未経験からデータサイエンティストを目指すことも可能でしょう。

例えば、データ分析に関わるエンジニア職種でスキルを積んで、データサイエンティストになるキャリアパスが一般的です。

まずは、統計やデータ解析、機械学習に不可欠なPython等のプログラミングスキルを学び、ポートフォリオを作って就職し、仕事のなかでスキルを習得し、キャリアを形成すると良いでしょう。

関連記事：未経験も可？データサイエンティストになるには？資格やデータアナリストの違いについて

 

データサイエンティストとして、さらに年収をあげるには？

データサイエンティストとして、年収をあげるための方法について紹介します。

スキルを磨く

希望する条件の案件を獲得するためには、高度なスキルを有していることが大切です。

他の人と差をつけるためには、希少価値の高いスキルを有しているとよいでしょう。

常に最新情報や技術に精通していることが重要です。

また、最近ではAIや機械学習などの需要も高まっているため、これらの技術を使いこなせるスキルを身に付けていると、今よりも年収をアップさせられるでしょう。

管理職を目指す

データサイエンティストとしてさらに年収を上げるには、プロジェクトリーダーやマネージャーなどの管理職を目指すことも有効でしょう。

チームを統括し、上流工程にも関わるため、データサイエンティストより高い収入が得られることが期待できます。

管理職を目指す場合、AIやデータ分析に関する知識・スキルを高めることに加え、マネジメントスキルを培うことが大切です。

プロジェクト全体の進行を意識し、チームメンバーの育成や、関連部署とのコミュニケーションなどに関わっていくと良いでしょう。

フリーランスになる

フリーランスになることで、会社員としてはたらくよりも年収が上がる可能性があります。

会社員の場合は、年功序列による給与体系に縛られ、高度なスキルや実績があったとしても、なかなか年収が上がりにくいといったことが起こり得ます。

フリーランスであれば、スキルや経験に応じた報酬を受け取ることができるため、高いスキルや専門性を有していれば、報酬も高くなりやすいです。

結果的に、会社時代よりも年収が高くなるということは大いに考えられます。

ただし、フリーランスの場合は税務や会計、営業といったことを全て自分でしなければいけません。

事務負担などが大きくなるため、そのことを踏まえた上でフリーランスになるかどうか検討しましょう。

関連記事：フリーランスとしてデータサイエンティストになるには？案件を獲得する方法も解説

 

フリーランスのデータサイエンティストで年収アップを目指す

データサイエンティストはデータを扱う専門家であり、これから需要がさらに高まっていく職種です。

ニーズが高いにもかかわらず人材不足が続いているため、市場では希少性が高く、高年収も期待できます。

本記事で紹介した資格を取得することやスキルを磨くことによって、データサイエンティストとして、高年収の案件を得られるでしょう。

フリーランスになるといった方法も年収を上げるのに効果的です。

フリーランスという道を選ぶのであれば、IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」がおすすめです。

データ活用の案件を数多く保有しており、希望する案件を獲得するためのさまざまなサポートを行っています。

また、企業と直接契約できるため高単価な案件も獲得することが可能です。

登録料は無料であるため、ぜひ登録してみてください。