2022.11.11

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。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、数学や統計学、IT技術を駆使してデータの分析や活用を行う専門家のことです。

データ分析の専門的なスキルを活用して、ビジネスの課題改善や価値創出のために力を発揮しています。

そんなデータサイエンティストの仕事内容や似た存在と言われているデータアナリストとの違いについて紹介しましょう。

仕事内容

データサイエンティストの仕事は、以下のようなものがあります。

  • データ分析のための環境構築
  • データの分析やレポーティング
  • ビッグデータの活用

データサイエンティストの仕事の1つに、データを収集して蓄積するシステムを整える環境構築の仕事があります。

利用するツールやデータベースの選定を行い、実際に分析環境を整えていくのです。

また、データサイエンティストは実際にデータの分析やレポーティングも行います。

さまざまな手法を用いてデータを分析して、ビジネスにおける課題を見つける仕事です。

さらに、データ分析の結果についてビジュアル化を行い、分かりやすい形で報告することもあります。

最近はデータサイエンティストがビッグデータを活用した仕事に携わるケースが多いです。

膨大なデータから規則性を見出して新しい発想や課題を見つけます。

データサイエンティストについて詳しく知りたい方は「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」をご覧ください。

データアナリストとの違い

データサイエンティストと、よく似た存在としてデータアナリストがあります。

データアナリストは、データ分析に特化しており、データ分析、結果の集計や加工・整形を行うことが主な仕事内容です。

このため、データサイエンティストと比較すると担当する業務領域が狭くなっています。

データ分析の現場で、分析を専門に担当するのがデータアナリストであり、データサイエンティストはデータを活用して提案するところまでを担当するという違いがあります。

データアナリストについて詳しく知りたい方は「データアナリストになるためには?向いている人やおすすめの資格などを紹介!」をご覧ください。

 

データサイエンティストの年収はどのくらい?

転職サービス「doda」の調べによると、正社員で働くデータサイエンティストの平均年収は512万円でした。

男性の平均は525万円、女性は453万円です。

年代別では20代が427万円、30代が598万円、40代が729万円となっています。

比較的新しい職種であるため、50代以上の年収の平均データは不明です。

IT技術職全体の平均年収は438万円であるため、データサイエンティストは平均以上の年収を得ていることが分かります。

IT技術職全体の中でデータサイエンティストの年収は第6位でした。

今後、データサイエンティストのニーズがさらに高まっていくと予測できるため、さらに高い年収を得られる可能もあるでしょう。

20代 427万円
30代 598万円
40代 729万円

参考:転職サービス「doda」「平均年収ランキング」

 

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。(2022年10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。

フリーランスになる

フリーランスになることで、会社員として働くよりも年収が上がるケースは多いです。

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。

 

データサイエンティストで年収アップを目指す

まとめ

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。

当サービスであれば、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。

記事監修

荒井 雅人
パーソルキャリア株式会社 HiPro Techサービス責任者
荒井 雅人

株式会社インテリジェンス(現:パーソルキャリア株式会社)入社後、 人材紹介事業部にてキャリアアドバイザーおよびリクルーティングアドバイザーを歴任。

その後、経営顧問人材による経営支援サービスのi-common(現:HiPro Biz)立ち上げを行い、2020年よりIT・テクノロジー領域特化型エージェントサービスのi-common tech(現:HiPro Tech)サービス責任者に着任。

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