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。特に最近は、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いることから、データサイエンティストを必要とする業界も多くなっています。ここではデータサイエンティストの仕事内容や年収、求められるスキルなどについて詳しくみてみましょう。

 

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データを独自に分析し、その結果から経営方針などを決定することも少なくありません。データサイエンティストは、この「分析」において欠かすことができない存在です。具体的な仕事内容を紹介してみます。

 

・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ひと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、営業戦略をはじめ、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、ビッグデータを用いてAIに分析方法を学習させますが、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行うことがあります。

 

・市場調査と分析

自社で収集したデータだけではなく、市場全体の調査を行い、分析することも業務のひとつです。市場動向を注視してデータを収集し、自社、クライアントのビジネスに活用していくことが主な目的です。変化の多い分野では、データサイエンティストによる最新データの調査と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ことも大切です。このような活用方法の考案も、データサイエンティストの仕事です。

 

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働いた場合、どれ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現在では、データサイエンティストの市場価値は高まる傾向にあります。年収は企業規模などによって差がありますが、以下のような傾向が見られます。

 

・平均的な年収は600万円程度

データサイエンティストの年収は平均で600万円程度となっており、日本人の平均年収の約440万円と比較して高いといえるでしょう。ただし、全体としての年収の幅は広い傾向もあり、勤務する会社の規模や業種、スキルレベルなどによって変動するようです。

 

また、データサイエンティストとして働くために、より専門的な知識やスキルが必要です。経験を十分に積んでいないうちに、平均年収を得るのが難しくても、より高度な知識やスキルを習得して、実務経験、実績を着実に積んでいくことで、平均年収を上回ることも可能となります。

 

・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。例えば、データの分析だけを行う「データアナリスト」や、市場調査や分析を専門的に行う「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といえるでしょう。これらの職種はデータサイエンティストに近いのですが、厳密にいうと別の職種。そして、このように特定の業務のみを担当する職種の年収は、上述したデータサイエンティストのデータと比較して低くなることもあるようです。

 

・海外では年収1,000万円を超えるケースもある

日本国内の企業において、データサイエンティストの存在感は高まっていますが、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。海外の企業では年収が1,000万円を超えるケースもあり、データサイエンティストとしてより多くの収入を得たいという場合には、海外の企業への就職を目標にしてみるのもよいでしょう。

 

・年齢が高い人ほど稼ぐ傾向がある

データサイエンティストの年収は、年齢が高い人ほど多い傾向があります。年齢が高いことが、データサイエンティストとしての経験や実績、スキルなどが豊富であると判断されることが一因と考えられます。やはり、より多くの収入を得るためには、十分な時間をかけて経験を積むことが重要といえるでしょう。

 

・高収入を目指すならフリーランスも選択肢のひとつ

より多くの収入を得るには、フリーランスのデータサイエンティストとして働くという方法も有効です。ただし、フリーランスのデータサイエンティストには、一定年数以上の実務経験や特定されたツールの使用経験などを求められる場合があります。

 

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求められることを実現するためには、以下のようなスキルを身につけることが非常に大切です。

 

・統計学

データの収集や分析の根底には統計学があります。そのため、統計学の知識に基づいた考え方が不可欠といえるでしょう。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、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

幅広いITスキルは、データサイエンティストとして働く上でも不可欠です。例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にも大きく関係するため、これらのスキルは必須といえます。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行う場合、データ分析を行うための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に対しては、分析結果をビジネスに活かす方法を提案することが求められます。そのため、ビジネス的センスが備わっていなければ、収集した情報を企業の課題を解決するために活用するのは難しいでしょう。また、収集したデータを生かす方法、予測される効果をクライアントへ説明するために、論理的思考力やプレゼン能力を備えていることも求められます。

 

データサイエンティストとしてのキャリア

 

今後も需要が見込めるデータサイエンティスト。データサイエンティストになる、またはデータサイエンティストから描けるキャリアにはどのよう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、開発スキルを積んで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という人もいるようです。データサイエンティストからのキャリアパスでは、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

データサイエンティストの年収は企業によって差があるため、より多くの収入を得るために別の企業へ転職をするのもひとつの方法です。転職をすると、転職先の企業でしか積むことのできない経験ができるというメリットがあり、充実したキャリアを形成する上でも意義があります。

 

・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化していくと予想されます。例えばデータ分析で使用するツールは、より利便性の高いものが開発されれば、それまで広く使用されていたツールがレガシーになってしまうこともあるからです。長期間にわたってこの職種に従事するためには、常にスキルアップし、変化に対応できるような人材になることも重要です。

 

まとめ

ビジネスでのAIの活用が進む現在、データサイエンティストは、より重要な職種であるといえます。存在感の高まりとともに、平均年収も増加することが予想されます。より多くの収入を得るために、実務経験を積んで、ITスキルやビジネスセンスなど、データサイエンティストに求められる能力を多角的に高めていくことが重要です。

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