データサイエンティストは、ビッグデータやAIを活用して、企業の課題解決やビジネス戦略に貢献する専門職です。 IT業界の中でも高い需要がある職種として注目されていますが、実際にどれくらいの年収を得られるのでしょうか？ また、データサイエンティストに転職するには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか？

本記事では、データサイエンティストの年収に関する最新の情報や、他職種との比較、転職を成功させるためのポイントなどを解説していきます。

データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、将来性について解説した記事はこちら

データサイエンティストの平均年収は約800万円

データサイエンティストの平均年収は、求人サービスや統計調査などによって異なりますが、おおよそ700万円から900万円程度と言われています。 例えば、データサイエンティスト協会が2020年に実施したアンケート「 データサイエンティストのリアル 」によると、データサイエンティストの平均年収は791万円でした。 また、レバテックに寄せられているデータサイエンティストの求人には、想定年収が1,000万円をこえるものもあります。

一方で、厚生労働省が実施している「 賃金構造基本統計調査（令和3年） 」によると、情報通信業の平均年収（賞与含む）は581万円でした。 データの年代に多少の違いはあるものの、一般的にデータサイエンティストの年収・収入は高いと言えるでしょう。

ただし、上記はあくまでも平均であり、どれだけの年収を得られるかは能力や経験によります。 マーケティングや事業開発などを通じて企業に莫大な利益をもたらしているデータサイエンティストであれば、賞与やインセンティブなどを含め2,000万円をこえるケースも考えられます。 一方で、実力が伴わない場合、平均以下となるのはデータサイエンティストも同様です。

データサイエンティストと他職種との比較

データサイエンティストと他職種との比較をする際には、同じIT業界内でもさまざまな要因が影響します。 例えば、

• 勤務先企業や業界
• 担当するプロジェクトや業務
• 経験年数やスキルレベル
• 肩書きや役割
• 勤務地や勤務形態

などです。 これらを考慮しながら、代表的なIT職種とデータサイエンティストとの年収の差を見ていきましょう。

システムエンジニア（SE）

システムエンジニアは、システムの要件定義や設計、開発、テスト、運用などを行う職種です。 データサイエンティストと同じく、IT業界においては欠かせない存在です。

システムエンジニアの平均年収は、DODAが2020年に発表した「 IT・通信業界の給与水準調査 」によると、約500万円でした。 これはデータサイエンティストの平均年収と比べると約300万円ほど低いです。

しかし、システムエンジニアの中でも、高度な技術や知識を持ち、大規模なプロジェクトをリードする人材は、年収1,000万円以上を得ることもあります。

プログラマー

プログラマーは、システムやアプリケーションの開発や改修を行う職種です。 システムエンジニアと似ていますが、よりコーディングに特化した仕事です。

プログラマーの平均年収は、DODAが2020年に発表した「 IT・通信業界の給与水準調査 」によると、約450万円でした。 これはデータサイエンティストの平均年収と比べると約350万円ほど低いです。

しかし、プログラマーの中でも、人気の高い言語やフレームワークを使いこなし、高品質なコードを書ける人材は、年収800万円以上を得ることもあります。

Webデザイナー

Webデザイナーは、WebサイトやWebアプリケーションのデザインやUI/UXを担当する職種です。 データサイエンティストとは異なり、クリエイティブな仕事です。

Webデザイナーの平均年収は、DODAが2020年に発表した「 IT・通信業界の給与水準調査 」によると、約400万円でした。 これはデータサイエンティストの平均年収と比べると約400万円ほど低いです。

しかし、Webデザイナーの中でも、優れたセンスや技術を持ち、多くのユーザーに影響を与える作品を作れる人材は、年収600万円以上を得ることもあります。

データサイエンティストに転職するためのポイント

データサイエンティストに転職するためには、以下のポイントを押さえておく必要があります。

• データサイエンティストに求められるスキルや知識を身につける
• 自分が興味や適性がある分野や業界を見つける
• 実務経験や実績を積む
• ポートフォリオや履歴書を工夫する
• 面接で自分の強みや志望動機を伝える

データサイエンティストに求められるスキルや知識を身につける

データサイエンティストになるためには、以下のようなスキルや知識が必要です。

• プログラミングスキル：
  データを収集、加工、分析、可視化するためには、プログラミング言語やツールを使えることが必須です。 PythonやRなどの汎用言語や、SQLなどのデータベース言語がよく使われます。 また、機械学習や深層学習などのAI技術を活用するためには、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークやライブラリにも精通しておく必要があります。
• 数学・統計スキル：
  データを理解し、正しい仮説を立て、検証するためには、数学や統計の知識が不可欠です。 確率論や線形代数、微積分などの基礎的な数学や、回帰分析や仮説検定などの統計手法について理解しておくべきです。 また、機械学習や深層学習などのAI技術を適切に選択し、評価し、改善するためには、最適化や損失関数などの数学的な概念にも慣れておく必要があります。
• ビジネススキル：
  データサイエンティストは、単にデータを分析するだけではなく、ビジネスの課題解決や価値創造に貢献することが求められます。 そのためには、自分が関わる業界や企業のビジネスモデルや戦略を理解し、ビジネス目標に沿ったデータ分析を行うことが重要です。 また、分析結果をわかりやすく伝えるプレゼンテーションスキルやコミュニケーションスキルも必要です。

これらのスキルや知識を身につけるためには、オンラインコースや書籍などの自己学習だけでなく、実際にデータ分析のプロジェクトに参加することが効果的です。 Kaggle やSIGNATE などのデータ分析コンペティションに参加することで、実践的なスキルを磨くことができます。

自分が興味や適性がある分野や業界を見つける

データサイエンティストは、さまざまな分野や業界で活躍できる職種です。 例えば、

• マーケティング：消費者の行動や嗜好を分析し、効果的な広告やキャンペーンを企画する
• 金融：株価や為替レートなどの市場動向を予測し、最適な投資戦略を提案する
• 医療：医療画像や遺伝子情報などの生体データを分析し、診断や治療法を支援する
• 教育：学生の学習履歴や成績などの教育データを分析し、個別化された学習支援を行う

などです。 これらの分野や業界には、それぞれに特有のデータや問題があります。 そのため、データサイエンティストに転職するには、自分が興味や適性がある分野や業界を見つけることが大切です。 自分が関心のあるテーマや課題に取り組むことで、モチベーションや成果が高まります。

自分が興味や適性がある分野や業界を見つけるためには、以下のような方法があります。

• データ分析のコンペティションやコースに参加して、さまざまなデータや問題に触れてみる
• データサイエンティストのブログやポッドキャストなどを読んだり聞いたりして、彼らの仕事内容や経験談を知る
• データサイエンティストの求人情報を調べて、どのような分野や業界でどのようなスキルや知識が求められているかを把握する

実務経験や実績を積む

データサイエンティストに転職するためには、実務経験や実績を積むことが重要です。 実務経験や実績を積むことで、自分のスキルや知識を証明することができます。

また、実際にデータ分析のプロジェクトに携わることで、ビジネスへの理解やコミュニケーション能力なども向上させることができます。

実務経験や実績を積む方法としては、以下のようなものがあります。

• 現在の職場でデータ分析に関わる仕事を探す：
  自分の職場でデータ分析に関わる仕事があれば、積極的に志願してみましょう。 例えば、レポート作成やKPI管理などの業務を担当したり、データサイエンティストと協働したりすることで、データ分析の流れやツールを学ぶことができます。
• 副業やインターンシップでデータ分析の仕事を探す：
  自分の職場でデータ分析に関わる仕事がない場合は、副業やインターンシップでデータ分析の仕事を探してみましょう。 インターネット上には、データ分析の案件を掲載しているサイトやプラットフォームなどがあります。 そこで自分のスキルや時間に合った仕事を見つけて応募してみましょう。
• 自分でデータ分析のプロジェクトを立ち上げる：
  自分でデータ分析のプロジェクトを立ち上げることも一つの方法です。 自分が興味のあるテーマや課題を設定し、公開されているデータやAPI を使ってデータ分析を行ってみましょう。 その際は、自分のプロセスや結果や考察をドキュメントやブログなどにまとめて公開することで、自分の実績をアピールできます。

ポートフォリオや履歴書を工夫する

データサイエンティストに転職するためには、ポートフォリオや履歴書を工夫することも大切です。 ポートフォリオや履歴書は、自分のスキルや知識、経験や実績をアピールするためのツールです。 そのため、以下のような点に注意して作成しましょう。

ポートフォリオは、自分が行ったデータ分析のプロジェクトを具体的に紹介するものです。 GitHub やQiita などのプラットフォームにコードやドキュメントを公開することで、ポートフォリオとして活用できます。 ポートフォリオを作成する際は、以下のような内容を含めるとよいでしょう。

• プロジェクトの背景や目的
• 使用したデータやツール
• 分析手法やモデル
• 分析結果や考察
• ビジネスへのインパクトや提案

履歴書は、自分の経歴やスキルを簡潔にまとめるものです。 履歴書を作成する際は、以下のような点に注意しましょう。

• 自分がデータサイエンティストとしてどのような強みや特徴を持っているかを明確にする
• 自分が持っているスキルや知識を具体的に示す
• 自分が関わったプロジェクトや実績を数値や成果物で示す
• 自分が志望する企業や業界に合わせて内容をカスタマイズする

面接で自分の強みや志望動機を伝える

データサイエンティストに転職するためには、面接で自分の強みや志望動機を伝えることも重要です。 面接では、自分のポートフォリオや履歴書に書いた内容について詳しく聞かれることがあります。 その際は、以下のような点に注意して答えましょう。

• 自分が行ったデータ分析のプロジェクトについては、背景や目的、手法や結果、インパクトや提案などを論理的に説明する
• 自分が持っているスキルや知識については、どのように身につけたか、どのように活用したか、どのように向上させているかなどを具体的に述べる
• 自分が志望する企業や業界については、どのような魅力や興味があるか、どのような貢献ができるかなどを明確に伝える

まとめ

以上が、データサイエンティストの年収に関する記事です。 データサイエンティストは高い年収を得られる可能性がある職種ですが、それに見合ったスキルや知識、経験や実績が必要です。

データサイエンティストに転職するためには、自己学習だけでなく、実践的なプロジェクトに参加したり、ポートフォリオや履歴書を工夫したり、面接で自分の強みや志望動機を伝えたりすることが大切です。