近年のAI需要の高騰から、データサイエンティストという働き方が注目を集めています。
そんな中で、データサイエンティストの年収はどのくらいなのか、気になっている方は多いのではないでしょうか。
結論、データサイエンティストの平均年収は、約700万円となっています。とはいえ、年齢や経験・スキル・地域によって大きく異なるのが現状です。
今回の記事では、データサイエンティストの年収をはじめ、主な仕事内容からデータサイエンティストを目指す手順・年収アップの方法などを紹介します。
データサイエンティストの平均年収はいくら？
大手求人サービス「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694万円です。つまりおおよそ700万円となるので、日本国内のサラリーマンの平均年収（約450万円）と比較すると、高収入といって差し支えないでしょう。
またデータサイエンティストの年収は、地域によっても変動するものです。
関東・近畿では650万円、中部・北陸では620万円と、30万円ほどの差があります。
一覧にまとめると、次のようになります。
| 地域 | 年収 |
| 北海道・東北 | 約550万円 |
| 関東・近畿 | 約650万円 |
| 中部・北陸 | 約620万円 |
| 中国・四国 | 約550万円 |
| 九州・沖縄 | 約610万円 |
データサイエンティストの一般的な仕事内容
データサイエンティストが一般的に行う仕事内容は、以下が挙げられます。
- データの整理や分析
- データの数値化やグラフ化
- 資料やレポートの制作
- 各業界や企業の市場調査
- 取得データの活用場面の考案
それぞれ、順を追って解説します。
①データの整理や分析
データの整理、および分析は、データサイエンティストの代表的な仕事内容となります。
膨大なデータを収集後、不正確な情報を修正したり、省いたりする作業が「整理」です。
その後、整理されたデータを集め、パターンや傾向を特定するのが「分析」です。
統計モデルや機械学習アルゴリズムを活用して、データから価値ある情報や洞察を引き出します。
②データの数値化やグラフ化
データを具体的に数値化したり、グラフにして分かりやすく可視化する作業も、データサイエンティストの役割のひとつです。
数値化はその名のとおり、データを数値で表現し、計算や比較を容易に行えるようにします。
グラフ化は、数値データをチャートやグラフに落とし込み、視覚的に理解しやすくする作業のことです。
膨大なデータを集めても、有効に活用できなければ意味がありません。
数値化やグラフ化を行うことで、はじめて「活きたデータ」となります。
③資料やレポートの制作
資料やレポートの制作も、データサイエンティストの仕事のひとつです。
データ分析の結果を上司やクライアントに伝えるためには、噛み砕いた資料やレポートにまとめる工程が必要になります。
ただデータをまとめるだけでなく、その数値やグラフの意味を分かりやすく説明するスキルも必須といえるでしょう。分かりやすいレポートの制作は、プロジェクトの成否に大きく関連します。
④各業界や企業の市場調査
各業界や企業における市場調査も、データサイエンティストの仕事です。
具体的には、データサイエンティストが所属する業界において、競合の取引数や成長率、サービス動向などを調べます。
こちらは一見、データサイエンティストには関係ない仕事と思われがちです。
ですが、現場によってはデータサイエンティストがマーケターやコンサルのような任務を担当することもゼロではありません。
⑤取得データの活用場面の考案
取得したデータをどこでどのように活用し、どうビジネスに活かしていくかを考案することも、データサイエンティストの任務です。最終的な目的は、データを活用して企業や組織の課題を解決し、他の競合に勝つための戦術を立てることとなります。
集めたデータを所属する企業の課題解決に役立てるためには、その企業の業務内容やビジネスモデル、および現状の課題に関する深い理解が必須といえるでしょう。
データサイエンティストの仕事内容について、以下の動画でも詳しく解説しています。
データサイエンティストとして就職する手順
データサイエンティストとして就職するための、一般的な手順は次のようになります。
- IT・エンジニア関連の基礎を学ぶ
- 統計学を学ぶ
- ポートフォリオを制作して数を打つ
それぞれ詳しく見ていきましょう。
IT・エンジニア関連の基礎を学ぶ
まずはIT関連の知識や、エンジニアとしての基礎を学習する必要があります。
データサイエンティストは、PythonやRなどの言語でプログラミングを行うこともあるためです。
プログラミングのみならず、データベースやサーバー、ネットワークの基礎などが求められるケースもゼロではありません。書籍やネット教材でプログラミングを学び、その後ITの周辺知識を把握しておくと良いでしょう。
統計学を学ぶ
データサイエンティストに必須となるのが、統計学の知識です。あらゆるデータを収集し、その値からそれぞれの規則性や関連性を見出すために、なくてはならない知識となります。
ただ、これまで統計学に触れてこなかった方にとっては、すこし難解な分野であることも事実。
書籍やネット教材を活用することも良いですが、スクールなどに投資する方が効率は圧倒的に上がります。
ポートフォリオを制作して数を打つ
AIプログラミングと統計学の学習を終えたら、それらの知識を活かしてポートフォリオを制作しましょう。ポートフォリオ制作はアウトプットとして良質な学習となるうえ、成果物が手元に残るメリットがあります。
そして、そのポートフォリオを武器に企業への面接に挑むこと。ほとんどの企業が経験必須となりますが、ポテンシャル採用の可能性はあるため、粘り強く数を打つことが大切です。
スクールを活用するのもひとつ
データサイエンティストを目指すのであれば、プログラミングスクールを活用することも賢明な手段といえます。独学でも目指すことは可能ですが、挫折率が非常に高いうえ、時間もかかってしまうためです。
スクールの活用はある程度のお金が必要にはなりますが、圧倒的な時間短縮と学習効率が実現できます。
データサイエンティストになるなら活用したいスクール
データサイエンティストを目指すなら、おすすめしたいスクールは次の3つが挙げられます。
- キカガク
- DMM WEBCAMP
- AI研究所
いずれも、AIやデータサイエンス分野を徹底的に学べるスクールなので、ぜひ参考にしてください。
キカガク
キカガクは、AI人材を育成するためのオンライン動画学習スクールです。
AI関連に特化したスクールとなっているため、データサイエンスコースのみならず、AI・IoT開発コース、AI資格コースなど、選択肢は多岐にわたります。
またキカガクは、大手転職サイト「doda」の運営企業と提携。
そのためAIエンジニアおよび、データサイエンティストを専門とする転職サポートを受けられるため、効率良く目的の達成が実現できるでしょう。
DMM WEBCAMP
大手DMMグループによる運営であることから、他にはない学習サービスを受けられるスクールです。代表的な例でいうと、「チーム開発」が挙げられます。
たとえば、他の受講生との共同作業でプログラム制作を体験できるため、より現場さながらの作業を学べます。データサイエンティストもチーム作業が欠かせないため、貴重な経験としてアピールできるでしょう。
BIZROAD
AI研究所が実施するデータサイエンティストセミナーは、完全未経験者でもたったの2日の集中学習でデータサイエンスを習得できます。基礎のみならず、応用操作までカバーしたカリキュラムとなり、「現場で確実に即戦力になれる」ことがコンセプトです。
実際の会場に足を運ぶ「会場受講」、オンラインでどこでも受講できる「ライブウェビナー」がそれぞれ選択可能。とにかく短期集中でデータサイエンスを習得したい方は、ぜひ検討してみてはいかがでしょうか。
データサイエンティストが年収アップを図る方法
データサイエンティストが年収アップを図るなら、次のような方法が挙げられます。
- 最新の技術をキャッチアップする
- キャリアアップとして転職する
- データサイエンティスト関連の資格を取る
それぞれ見ていきましょう。
最新の技術をキャッチアップする
データサイエンティストなら、最新の技術のキャッチアップは不可欠となります。
近年のIT技術は進化が目まぐるしいため、より便利な技術が次々とリリースされるためです。
今主流の技術や言語でも、半年〜1年後には別のものに入れ替わっているケースも少なくありません。こういった背景から、古い技術を使い続けるのではなく、トレンドをキャッチアップする姿勢は必須です。
キャリアアップとして転職する
キャリアアップとして転職することも、データサイエンティストの年収アップの方法として有効といえます。データサイエンティストとして同じ企業に属していても、年収の上げ幅は限られているためです。
今の企業で良質な実績と経験を積んだ上で、転職でより高い給料で内定をもらうことが、手っ取り早く年収アップを狙えるでしょう。
データサイエンティスト関連の資格を取る
データサイエンティスト関連の資格をとることは、年収アップに大きく影響するためおすすめとなります。今の企業でも転職においても、さらには独立後の権威性の担保としても、資格はたいへん役立つからです。
それなりの勉強時間の確保と、努力の継続は必要になりますが、相応のメリットが受けられるので、年収アップを狙うなら挑戦すべきでしょう。なお、おすすめ資格は次章で紹介します。
データサイエンティストの年収を上げるためにおすすめの資格
データサイエンティストを目指す、また年収アップを図るため、取っておきたい資格は以下のとおり。
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- G検定
- E資格
ここでは、それぞれの特徴を解説していきます。
Python3エンジニア認定データ分析試験
「一般社団法人 Pythonエンジニア育成推進協会」が運営する民間資格です。
その名のとおり、Pythonの基礎的な記述法をはじめ、データ構造やライブラリなどの知識が出題されます。
日常的にPythonに触れている方であれば、それほど苦労することなく合格できるでしょう。
またPythonはデータサイエンティストに必須のスキルなので、持っておいて損はありません。
G検定
G検定は、主にディープラーニングや人工知能分野の基本的な知識とスキルが問われる民間資格です。これらのスキルはもちろん、ビジネスにどう活用するかといった観点の出題も多い、ジェネラリスト向けの資格といえます。
データサイエンスと人工知能の広い分野を網羅しており、実際の業務で役立つ知識もしっかり網羅。そのため、初心者がはじめにインプットする内容としてもうってつけでしょう。
G検定の難易度や学習方法については、以下の記事でも詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
E資格
こちらはG検定と同じく「一般社団法人日本ディープラーニング協会(DLA)」が運営する資格です。G検定はAIをビジネスに活用するジェネラリスト向け、E資格はAIエンジニアや研究者といったスペシャリスト向けという違いがあります。
一定の経験がある方向けの資格なので、少し難易度が高いですが、その分データサイエンティストとして大きな権威性をアピールできるでしょう。
E資格を利用して転職できる仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストの年収についてまとめ
以上、データサイエンティストの年収をはじめ、年収アップの方法、おすすめのスクールなどを紹介してきました。データサイエンティストは専門性の高い職業であることから、年収は約700万円と高い傾向にあります。
データサイエンティストになるためには、プログラミングやITの周辺知識、統計学の習得が必須。
独学では時間もかかるうえ挫折率も高いため、スクールの活用も賢明な選択肢となります。
BIZROADのデータサイエンティストセミナーは、完全未経験者でも2日の集中講座でデータサイエンスを習得可能です。比較検討を重ね、自分に合った学習法やスクールを選び、データサイエンティストを目指してほしいと思います。
