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データサイエンティストの平均年収と必要なスキルとは?

データサイエンティストとは、ITをはじめとした多くの業界で需要が高まりつつある職種です。特に近年は、AI(人工知能)などの高度な技術が広く活用されるようになっており、多くの業界でデータサイエンティストを必要とされるようになっています。転職マーケットにおいても注目の職種の一つであり、高年収を提示する企業も増えていることから、データサイエンティストに転職する人も増加しています。

今回の記事では、データサイエンティストの仕事内容や平均年収、求められるスキルなどについて解説していきます。

データサイエンティストの仕事内容とは?

データサイエンティストの仕事内容とは?
現代のビジネスではビッグデータを分析し、その結果から経営方針などを決定するのが一般的になっています。データサイエンティストは、この「データ分析」において重要な役割を果たす職種です。具体的な仕事内容についてご説明します。

・データの分析

データサイエンティストが担当する業務の一つがデータの分析です。営業活動などで得た膨大なデータを分析し、営業戦略や経営戦略を決定する際に必要な情報を提供します。また、AIを活用している企業では、ビッグデータをAIに学習させますが、このときデータサイエンティストがAIに学習させるビッグデータの選別をおこなうこともあります。

・市場調査と分析

自社で収集したデータだけではなく、市場全体の調査をおこない、分析することもデータサイエンティストの業務の一つです。市場から様々なデータを収集し、自社やクライアントのビジネスに活用していきます。変化の激しい現代においては、データサイエンティストによる最新データの調査・分析が欠かせません。

・調査・分析によって得たデータの活用方法の考案

調査・分析によって得られたデータをどのように活用すればクライアントの課題解決につながるのか、といったデータの活用方法を考えるのもデータサイエンティストの重要な役割です。

データサイエンティストとAIエンジニアの違いとは?

データサイエンティストと似た職種にAIエンジニアがあります。ともに、転職マーケットにおいて注目度の高い職種であり、転職者が多いという共通点があります。一方で、両者の違いがよく分からないという人も少なくありません。

データサイエンティストもAIエンジニアも、AIやビッグデータを活用する職種であることに変わりはありませんが、その目的や役割が異なります。AIエンジニアは、ビジネスに役立つAIシステムを開発することを目的としているのに対し、データサイエンティストは、データを分析してビジネスに活用することを目的としています。AIエンジニアがAIシステムを構築し、そのシステムを使うのがデータサイエンティストと言うこともできます。

データサイエンティストはデータ分析によって、クライアントのビジネスを支援するコンサルタント的な役割ですが、AIエンジニアはデータを活用するためのシステムを開発するエンジニア職です。とはいえ、実際の現場では両者が明確に区分されていないことも多く、データサイエンティストでもAIエンジニアに近い仕事をする人がいますし、AIエンジニアでもデータサイエンティストに近い仕事をする人がいます。

データサイエンティストやAIエンジニアへの転職をお考えの方は、両者の違いを理解し、自分がどちらに適性があるのかを見極めたうえで転職活動を進めていきましょう。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストとして転職する場合、どのくらいの収入が期待できるのでしょうか? ビジネスでのAIの活用が当たり前になりつつある今、データサイエンティストの市場価値は右肩上がりで高まっています。年収は企業によって大きな差があるのが現状ですが、以下のような傾向が見られます。

・データサイエンティストの平均年収は600万円程度

データサイエンティストの平均年収は600万円程度と言われます。日本人の平均年収が約440万円であることを考えると、データサイエンティストの年収は高水準にあると言えます。

とはいえ、データサイエンティストはここ数年で注目されるようになった新しい職種であり、まだまだ明確な職業像が確立していない職種です。企業によって業務内容に差がありますし、データサイエンティストとして働いている人のスキルにも大きな差があるのが現状です。データサイエンティストの平均年収を調査している媒体もいくつかありますが、媒体によって平均年収にも差が見られます。信頼性の高い2つの求人・転職媒体が公開しているデータサイエンティストの平均年収をご紹介します。

データサイエンティストの平均年収【doda】

パーソルキャリアが運営する大手転職情報サイト「doda」によると、データサイエンティストの平均年収は「516万円」となっています。男女別、年代別の平均年収は以下のとおりです。

男性 528万円
女性 470万円

20代 434万円
30代 594万円
40代 743万円
50代~ 731万円

※参考:【163の職種別】平均年収ランキング 最新版 |転職ならdoda(デューダ)

データサイエンティストの平均年収【求人ボックス】

カカクコムが運営する求人情報に特化した検索エンジン「求人ボックス」によると、データサイエンティストの平均年収は「697万円」となっています。ボリュームが多いのは692万円〜786万円の水準で、全体の給与幅としては410万円〜1,163万円と広くなっています。
※参考:データサイエンティストの仕事の平均年収は697万円|求人ボックス(更新日:2021年6月28日)

このようにデータサイエンティストの平均年収にはバラツキがありますが、人材が不足しており、求人需要が高い職種であることに変わりはありません。転職を検討している方は、候補企業におけるデータサイエンティストの仕事内容や給与水準をしっかりと確認したうえで、応募するようにしましょう。

・類似職では収入が下がることもある

データサイエンティストの担当業務は複数に分類することができ、そのうちの一部だけを担う場合、別の名称で呼ばれることがあります。たとえば、データの分析だけをおこなう「データアナリスト」や、市場調査や分析を専門的におこなう「マーケッター」といった職種はデータサイエンティストの類似職だと言えるでしょう。また、AIを活用したシステムを開発する「AIエンジニア」もデータサイエンティストに近い職種の一つです。

これらの職種はデータサイエンティストに近いものの、厳密に言えば別の職種であり、平均年収も変わってきます。求人ボックスによると、データアナリストの平均年収は「674万円」で、AIエンジニアの平均年収は「599万円」となっています。ともに高水準にはありますが、データサイエンティストの平均年収「697万円」に比べると下回っているのが現状です。
※参考:データアナリストの仕事の平均年収は674万円|求人ボックス(更新日:2021年6月28日)
※参考:AIエンジニアの仕事の平均年収は599万円|求人ボックス(更新日:2021年6月28日)

・海外では年収1,000万円を超えるデータサイエンティストも

日本企業においてデータサイエンティストの存在感が高まっていますが、海外では日本以上にその重要性に注目が集まっています。海外企業では、年収が1,000万円を超えるデータサイエンティストも少なくありません。データサイエンティストとしてより高年収を目指したい方は、海外企業への転職を目標にしてみるのも良いでしょう。

・年齢が高いデータサイエンティストほど年収が上がる傾向に

データサイエンティストは年齢が高い人ほど、年収が上がる傾向にあります。データサイエンティストという職種が、経験や実績が重視される職種であることが伺えます。データサイエンティストとして高年収を目指すには転職するのも一つの手ですが、コツコツと経験・実績を重ねることも重要です。

・高収入を目指すならフリーランスも選択肢の一つ

データサイエンティストとして高年収を目指すなら、フリーランスとして独立するのもおすすめです。ただし、フリーランスのデータサイエンティストには一定以上の実務経験や特定のツールの使用経験などが求められるのが一般的です。自分の腕一つで年収アップを狙える反面、実力が伴わない人は収入が不安定になるので、十分な実績を重ねたうえで満を持して独立するのが良いでしょう。

データサイエンティストに必要なスキルとは?

データサイエンティストに必要なスキルとは?
データサイエンティストとして転職する際には、一般的に以下のようなスキル・知識が求められます。

・統計学の知識

データの収集・分析の根底には統計学があります。そのため、データサイエンティストは統計学の知識に基づいた考え方ができなければいけません。統計学の基礎は高校で習う確率や微分・積分、行列などの数学ですが、それらの知識に加えて、統計からどのような分析結果が導かれるのかを論理的に考えられる力が求められます。

・ITスキル

データサイエンティストとして転職するには、幅広いITスキルが必要です。たとえば、プログラミングやデータベースを扱う業務はデータサイエンティストの仕事とも関連しているので、これらのスキルは必須だと言えます。

プログラマー経験者は、データサイエンティストの仕事に早く順応しやすいでしょう。また、ビッグデータの処理をおこなう際は、データ分析ツールを使いこなすスキルも習得する必要があります。このように、必要なデータの処理に対応したITスキルを習得することが求められます。

・ビジネス的センス

データサイエンティストとして転職するには、データの分析結果をビジネスに活かす方法を提案できなければいけません。ビジネス的なセンスが備わっていない人は、収集・分析した情報を企業の課題解決のために活用するのは難しいでしょう。また、収集・分析したデータを生かす方法や、予測される効果をクライアントに説明するためには、論理的思考力やプレゼンスキルも必要になります。

データサイエンティストとしてのキャリア

今後も高い需要が見込めるデータサイエンティストですが、データサイエンティストとして転職するにはどんなルートがあるのでしょうか? また、データサイエンティストのキャリアパスにはどんなものがあるのでしょうか?

・IT系職種から転職する

まずはITエンジニアとして、AIや機械学習に関する案件を経験し、開発スキルを習得してからデータサイエンティストへ転職するという方法があります。また、ITコンサルタントやデータアナリスト、マーケッターなど、ビジネスとデータの分析に携わる職種から転職する人もいるようです。

データサイエンティストのキャリアパスとしては、CMO(最高マーケティング責任者)やCEO(最高経営責任者)、執行役員など経営陣になるケースが多いようです。

・経験を積んでから転職する方法も

上述のように、データサイエンティストの平均年収は企業によって大きな差があるのが現状です。そのため、より高年収を目指して他の企業へ転職するデータサイエンティストも増えています。企業によってデータサイエンティストの仕事内容は異なるため、転職することで幅広い業務を経験でき、充実したキャリア形成につながります。

・スキルアップも重要

データサイエンティストに求められるスキルは、時代の流れに応じて変わっていきます。たとえば、データ分析で使用するツールも利便性の高いものが開発されれば、それまで一般的だったツールはレガシーになってしまうでしょう。長期にわたってデータサイエンティストとして活躍していくには、時代の変化に対応しながら常にスキルアップに努めることが大切です。

データサイエンティストの平均年収と必要なスキルとは?の【まとめ】

ビジネスにおけるAI活用が進む今、データサイエンティストは急速に重要度を増している職種の一つです。転職市場においても、好待遇でデータサイエンティストを迎える企業が増えています。

今後、データサイエンティストの存在感が高まるほど、平均年収が上がっていくことが予想されます。より多くの収入を得るためには、実務経験を重ねるとともに、時代の変化に順応して「これから求められるスキル」を先手先手で身に付けていくことが重要です。

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