データサイエンティストは比較的新しい職種でもあるため、平均年収がどれくらいなのかイメージがつかない方も多いと思います。 現在、フリーランス市場におけるデータサイエンティストの需要は高く高年収を実現しやすい状況です。 本記事では、データサイエンティストの平均年収や年収アップのために必要なスキルなどについて紹介します。

目次

データサイエンティストとは

データサイエンティストはデータ分析や解析に特化した職業です。DXやビッグデータの注目により人気を集めている職種の1つでもあります。現在では、さまざまな業界がデータ活用に取り組んでおり、分析コンサルタント、データサイエンティスト、データアナリストなどのいわゆる「データエンジニア」の需要は高まっています。

データサイエンティストが高年収な理由

データサイエンティストはフリーランス市場、転職市場問わず高年収です。データサイエンティストが高年収である理由には、企業の需要に対して人材が大幅に不足していることが挙げられます。近年では、自動車、観光、建築、医療などさまざまな業界でデータ活用が始まっています。「 データサイエンティストの今後は？なくなる？将来性についても解説 」でも紹介している通り、日経クロストレンドの調査では2017年から2019年にかけてデータサイエンティストの求人数は約8倍になっているというデータもあります。一方で、人材に関しては、スクールや大学において育成環境が整ってきているものの、経験豊富なデータサイエンティストは不足しているため、企業間での競争は過熱状態です。そのため、企業としては金額を含め良い条件を提示して、人材の確保に動いている傾向があります。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収を正社員、フリーランスの2つの観点でみていきたいと思います。

正社員エンジニアの平均年収は497万円

正社員エンジニアの平均年収を 求人ボックス のデータから紹介します。求人ボックスのデータでは、ITエンジニア全体の平均年収は497万円、給料分布としては497〜576万円のボリュームが多くなっています。

正社員市場でもデータサイエンティストは高年収

求人ボックスのデータから正社員データサイエンティストの平均年収をみていきます。データサイエンティストの場合、平均年収が715万円、給料分布としては688〜798万円のボリュームが多くなっています。ITエンジニア全体の平均年収と比較してもデータサイエンティストの平均年収は高いことは分かります。

フリーランスエンジニアの平均年収は700万円

FAworksのデータを見るとフリーランス市場におけるITエンジニアの平均年収は700万円です。単純に平均年収を比較すると正社員エンジニアの約1.4倍なので手元に残る金額はそこまで変わらないでしょう。しかし、フリーランスはより経歴・スキルが報酬に反映されるため、年収幅は360〜1200万円と正社員よりも幅広くなっており、経歴が4年以上の場合の平均年収は851万円と高年収であることが分かります。

フリーランスデータサイエンティストは年収1,000万円も

フリーランス市場でもより高年収なのがデータサイエンティストです。FAworksのデータでは、実績が4年以上ある場合の平均年収は1,200万円となっており年収1,000万円を実現することも可能です。また、フリーランスデータサイエンティストの最高年収は2,040万円となっており経歴やスキル次第では年収2,000万円に到達できる可能性もある職業です。

データサイエンティストの年収アップに必要なスキル

データサイエンティストは幅広いスキルが求められる職業です。そのため、実務経験が非常に重要です。まずは、データサイエンティストとして年収アップするために必要なスキルを紹介します。

プログラミングスキル

データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。具体的には、データ分析や機械学習などに関わるPython、R、Juliaなどのプログラミング言語に対するスキル・知識が必要です。Pythonは、機械学習に強く機械学習ライブラリを豊富に持っているプログラミング言語です。代表的なライブラリには、Numpy、TensorFlow、pandas、scikit-learnなどがあります。データサイエンティストとしてすべてのライブラリを網羅する必要はありませんが、代表的なライブラリは抑えておくと良いでしょう。

機械学習や人工知能（AI）に関する知識

データサイエンティストにとって、機械学習やAIの活用方法を理解することも重要なポイントの1つです。機械学習やAIを上手く活用することで、質の向上や時間の短縮を実現することができます。 また、機械学習やAIの進歩によってデータサイエンティストの仕事が失われることが懸念される場合もありますが、機械学習やAIとデータサイエンティストでは領域が異なるためそのような心配はいらないでしょう。

データベースに関する知識

データサイエンティストにはデータを格納するデータベースに関する知識も求められます。具体的には、MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSの知識やMongoDBやRedisなどのNoSQLの知識があると良いでしょう。 また、データサイエンティストはビッグデータを扱う機会も多いためHadoopやSparkなどの分散処理システムの知識があるとより市場価値が高くなるでしょう。

統計学・データマイニング

データ分析手法の選択肢として最も多く用いられるのが統計学です。そのため、データサイエンティストには統計学や数学、確率などの深い理解が求められます。実務で活かすためには、統計学や数学の具体的な分析方法まで理解しておくと良いでしょう。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストはビッグデータを扱うことが多い職業です。ビッグデータを扱うには、データの収集やクレンジングの負荷への対応、分析作業の効率化、セキュリティ対策など専門の知識が必要です。

データの可視化 / 視覚化

データの可視化を行うことで、意思決定や施策の提案・実施の迅速化を可能にします。データサイエンティストの場合、解析後のアウトプットは資料として視覚化されることが多く、分かりやすい形にすることでよりデータの価値を伝えることができます。また、データの可視化 / 視覚化に関してはBIツールも有効です。代表的なBIツールには、Tableau、Yellowfin、Google Data Portalなどがありますが、それぞれBIツールとしての特徴は異なるので、利用シーンに応じて適切な選択ができると良いでしょう。

ビジネススキル

論理的思考法はIT人材全般に必要なビジネススキルです。データサイエンティストも例外ではなく、論理的な思考は必須とも言えます。また、データサイエンティストは経営層やクライアントに対してプレゼンを行い理解や納得を得る必要があります。そのため、プレゼンテーション力も必要です。

データサイエンティストとしての実績が少ない場合は資格もおすすめ

データサイエンティストは実績が重視される職業です。そのため、データサイエンティストとして年収を上げるためには実務経験を増やし、対応できる仕事を増やしていくしかありません。しかし、実績がまだ少ないうちはなかなか案件の獲得が難しく、実務経験を増やせないという場合もあります。そのような場合は、資格を取得して企業に対して保有スキルをアピールすることも有効です。

データサイエンティストの将来性

業種問わず企業には大量のデータが蓄積されており、自動車、観光、建築、医療などさまざまな業界でデータ活用が始まっています。一方で、経験豊富なデータサイエンティストは少ないため企業間での競争が過熱している状態です。 現在では、ITスクールや大学などにおいてデータサイエンティストを育成する環境が整ってきていますが、すでに経験があるデータサイエンティストの市場価値は高くフリーランス市場においても多くの企業から引き合いがあります。そのような状況下で、データサイエンティストの将来性は高く、AIやビッグデータの活用が加速する中で今後も重要な人材となるでしょう。

データサイエンティストを目指すならFAworks

FAworks では、データサイエンティスト向け案件やスキルチェンジができる案件を豊富にご用意しております。また、専門のコンサルタントによる無料のキャリア相談・提案も行っており、データサイエンティストまでのベストなキャリアをご紹介しております。データサイエンティストを目指している方は是非下記よりお問い合わせください。