データサイエンティストの年収はいくら？仕事内容や必要なスキルも解説
目次
- データサイエンティストの平均年収はいくら？
- 地域別の平均年収
- 役割別の平均年収
- データサイエンティストの仕事内容
- データを分析する
- 市場を分析する
- 仕組みを構築する
- データサイエンティストの年収は今後上がる？
- データサイエンティストに求められるスキル
- 統計学や数学の知識
- IT全般の知識
- ビジネスの知識
- パソコンの基本操作
- データサイエンティストになるには資格が必要？
- データサイエンティスト検定
- 情報技術者試験
- 統計検定
- OSS-DB技術者認定試験
- オラクルマスター
- データベーススペシャリスト試験
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データ分析がビジネス戦略に欠かせなくなった昨今、データサイエンティストを重要視する企業が増えています。需要が増加しているため、海外だけでなく、国内企業でもデータサイエンティストの給料や待遇は年々改善されていて、IT業界の中でも比較的高い傾向にあります。一般的なサラリーマンに比べると収入は1.5倍から2倍です。
この記事ではデータサイエンティストの平均年収を紹介します。データサイエンティストの仕事内容や、求められるスキル・資格についても紹介します。データサイエンティストを目指している人はぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストの平均年収はいくら？
まずは、データサイエンティストの平均年収を見ていきましょう。データサイエンティストの平均年収は、地域や役割でも差があります。
地域別の平均年収
データサイエンティストの平均年収は557.5万円ですが、地域によって大きく変わります。厚生労働省の職業情報サイトによると、平均年収上位3都道府県は以下のとおりです。
| ランキング | 都道府県 | 平均年収 |
| 1位 | 山梨県 | 660.4万円 |
| 2位 | 埼玉県 | 647.5万円 |
| 3位 | 東京都 | 645.7万円 |
| ： | ： | ： |
| 45位 | 鹿児島県 | 425.9万円 |
| 46位 | 鳥取県 | 417.7万円 |
| 47位 | 岩手県 | 394.4万円 |
上記の表のとおり、1位の山梨県と47位の岩手県では平均年収が約266万円の差が生じています。そのため、同じデータサイエンティストでも働く地域によっては年収に大きな差があるのです。
「稼げる」という理由でデータサイエンティストになろうと思っている方は、自分がどこの地域で働く予定なのかをまずは考えてみてください。
また、下位3県に関しては300万円後半から400万円前後と一般的なサラリーマンの平均年収よりも低いです。データサイエンティストとして高収入を得たいのであれば東京都や山梨県など年収が高くなっている都道府県がおすすめです。
参照：厚生労働省｜職業情報提供サイトjobtag｜データサイエンティスト）
役割別の平均年収
データサイエンティストは役割や経験によっても平均年収に差があり、経験年数が多いほど年収も高くなります。
データサイエンティストの年収は550万円〜900万円以上と幅が広いです。未経験者の求人の年収が550万円程度となっています。経験者で条件付きの求人から算出した平均年収は以下のとおりです。
| 未経験 | 550万円 |
| データ解析 | 700万円 |
| リモート | 700万円 |
| シニア | 900万円 |
上記でわかるように、求められるスキルによって平均年収は変わります。経験と知識・技術が豊富なシニアデータサイエンティストの求人は、低いものでも年収700万円からとなっており、シニアでは900万円まで上がります。
参照：厚生労働省｜職業情報提供サイトjobtag｜データサイエンティスト
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストとは大容量で複雑化したデータ「ビッグデータ」を扱う専門家のことを指しますが、実際、どんな仕事をしているのでしょうか。
データサイエンティストの主な仕事内容は以下のとおりです。
- データを分析する
- 市場を分析する
- 仕組みを構築する
それぞれ業務内容が異なるため、1つずつ解説していきます。
データを分析する
データサイエンティストは、大量に集めたデータをビジネスに活かすために分析を行います。ECサイトの場合、ユーザーの客層やサイトの滞在時間・クリック率を分析すれば、収益が上がりやすい時間帯・性別・年齢層の把握が可能です。
分析にはさまざまな手法があり、その人によってアプローチの方法が変わります。大量のデータから、目的となる項目を抽出してそのデータを目的に合うように分析する必要があります。
市場を分析する
近年、経営戦略の立て方がビッグデータを活用する方法に変わってきています。そのため、以前は事業企画部門やコンサルが担当していた仕事がデータサイエンティストの担当領域に加わってきています。
コンサルティングやマーケティングを行うには市場分析が必要です。SNSを含むさまざまなシステムから収集したデータを使って、市場を分析します。
たとえば、季節や天候による売上の変化、地域ごとの売上・来店データなどを分析することで、その企業のターゲットや方向性を設計できます。
仕組みを構築する
データサイエンティストは、データを分析したのち、機械学習プログラムの処理によって結果を導き出す仕組みを作ります。どのような仕組みを作るかは、データの種類や目的によって異なります。
さまざまなオープンソースライブラリやデータベース内ツールを利用して構築するため、専門性が高く、ITの知識やAIの知識がないと仕組みの構築は難しいと言えるでしょう。
データサイエンティストの年収は今後上がる？
データサイエンティストの稼働求人数は、年々需要が高まっています。IoT機器の普及やIT技術を活かしたサービスの多様化で、ビジネスにデータを活用する業界が多いです。
また、今後ますます需要が高まるため、国内の教育期間でデータサイエンティスト教育も進んでいます。しかし、データサイエンティストはIT技術以外にもさまざまなスキルが要求されるため、活躍できる人の数は現状足りていません。そのため、データサイエンティストの年収は今後も上がっていくと考えられます。
データサイエンティストに求められるスキル
前章で、データサイエンティストにはさまざまなスキルが必要だとお伝えしましたが、実際の現場では、どんなスキルが求められるのでしょうか。
データサイエンティストに求められるスキルは以下のとおりです。
- 統計学や数学の知識
- IT全般の知識
- ビジネスの知識
- パソコンの基本操作
幅広いスキルが必要なので1つずつ詳しく紹介します。
統計学や数学の知識
膨大なデータを分析したり、正しく活用したりするには統計学や数学の知識が必要です。データサイエンティストとして働くためには、特に微分・積分や確立についての深い理解が求められます。
また、データ分析について書籍から学ぶには、読む人がある程度の数学知識を持っていることを前提として書かれていることが多いです。そのため、基本的な数学の知識がないと分析の手法を学ぶことも難しいのが現実です。
多くの分析手法を知り、そこから最適な分析手法を選択するためにも、統計学・数学の最低限の知識は必要と言えます。
IT全般の知識
データサイエンティストは、自分でコーディングし、統計ツールを作成することもあります。
データの分析後、その分析の妥当性をシミュレーションするための機械学習プログラムを構築しなければいけません。
そのためプログラミングの知識は必要です。特に機械学習に強いPythonや、統計解析に用いられるR言語、データベースに必要なSQLなどの知識が求められることもあります。
ビジネスの知識
データサイエンティストは、分析したデータをビジネスに活用するための仕事です。つまり、ビジネスから逆算して必要な情報を洗い出す必要があるため、ビジネスに対しての深い理解が求められます。また、幅広い業種に対応する必要もあるため、一般的なビジネスの知識も要求されます。
そのほか、アシスタントやエンジニア、その他業務担当者とチームを組んで仕事をするので、マネジメント能力やコミュニケーション力が重要です。
加えて、ビジネス課題の解決策の提案や報告をするために資料作成・プレゼンを行うので、ドキュメンテーション能力・プレゼンテーション能力も必要と言えます。
パソコンの基本操作
データサイエンティストは、パソコンの基本操作ができなければ仕事になりません。データの収集・分析、システムの構築、分析結果の報告、ビジネス課題の解決策の提案の資料作成など、ほぼすべての業務でパソコンを使用します。
そのため、タイピングやツール・ソフトなどが使用できないと仕事にならないでしょう。
データサイエンティストになるには資格が必要？
データサイエンティストは資格がないとできない職業ではありません。また、この資格を持っていなければデータサイエンティストになれないということもありません。
必須の資格はありませんが、保有している資格によっては転職時にスキルを証明するものとして役立ち、年収アップにつながる可能性はあります。
また、資格を取得するための勉強によって、データサイエンティストに必要な知識と技術の基礎が身につきます。
データサイエンティストをするうえで役に立つ資格は以下のとおりです。
- データサイエンティスト検定
- 情報技術者試験
- 統計検定
- OSS-DB技術者認定試験
- オラクルマスター
- データベーススペシャリスト試験
資格の数も多いので、それぞれ詳しく説明します。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、データサイエンスとしての知識・技術が一定以上のレベルに達しているかを試す民間資格です。
レベルは上から4つあります。
- シニアデータサイエンティスト
- フルデータサイエンティスト、
- アソシエートデータサイエンティスト
- アシスタントデータサイエンティスト
です。
データサイエンティストを目指すなら、最初に受けるべき検定です。データサイエンティストとして最低限持っておくべき知識が学べます。
また、データサイエンティストとしての実務経験がなくとも、試験勉強を通してデータを扱うための知識を深められます。実際にも活かせるので、データサイエンティストになりたい人は勉強するとよいでしょう。
情報技術者試験
情報技術者試験は、IT系の中では数少ない国家資格です。情報技術者試験は、基本情報技術者試験と応用技術者試験の2つがあります。
基本情報技術者試験は、ITに関する基礎知識や情報処理に関わる知識・技能を持っていることを証明する試験です。ITの基礎理論、基礎数学、主要なプログラミング言語の基礎知識や技術など、ITに関する基礎知識が幅広く出題されます。
IT業界に初めて足を踏み入れる人は、この試験に向けて勉強することで、ITに関する知識の基礎がしっかり身につきます。
応用情報技術者試験は、高度な技術を持つIT人材として必要な知識・技能が一定のレベルに達していることを証明する試験です。
戦略の立案や設計をするための知識・技能レベルが問われます。エンジニアとして働くには、基本情報技術者試験の合格が必須な企業もあるので、取得しておくとよいでしょう。
統計検定
統計検定とは、統計に関する知識を使ってデータの分析力や問題解決力を評価する資格試験です。AIエンジニアの業務の一つである統計処理やデータ解析などが出題されます。
1級・準1級・2級・3級・4級の5つの段階があり、準1級を持っていれば、データサイエンティストとして必要な統計の基礎知識があると認められます。
データサイエンティストに最も必要といわれる分析力は、統計学の知識をどれだけ持っているかで判断されます。データサイエンティストになるのなら、準1級は取得しておきましょう。
OSS-DB技術者認定試験
この試験ではオープンデータソースベースに関する技術力と知識を認定する「IT技術者認定資格」が取得できます。SilverとGoldの2つのランクがあり、Silverは基本的な知識、Goldは応用的な知識が出題されます。
Goldを受験するにはSilverの合格が必要です。どちらも有効期限が5年に設定されているので、期限が切れていると保有資格として証明できません。
この資格を保有しているとオープンソースのデータベースを扱える人材として認知されるので、データサイエンティストとして仕事をするうえで転職や昇給に有利に働きます。
オラクルマスター
オラクルマスター試験とは、日本オラクル社が提供するオラクルデータベースに関する知識と技術を評価する試験です。難易度別にブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナムの4つのレベルがあります。
ブロンズからしか試験を受ける事はできず、最低ランクのブロンズの認定を受けるには、DBAとSQLの2科目を受験し、合格しなければいけません。それ以降のランクは、1つ下のランクの認定を受けていることと、オラクル認定のコースを修了していることが試験を受ける条件です。
オラクルデータベースは、先ほどのOSS-DBよりも使用している企業が非常に多いデータベースです。オラクルマスター試験ではデータベースの構築運用、データベースの管理、SQLによるデータ抽出などデータベースに関する幅広い内容が出題されます。
そのため、この試験に出される内容を学べばデータベースに関してひととおりの知識が身に付きます。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、データベースの管理や設計に関する国家資格を取得できる試験です。
データベースの企画や、開発・保守業務に必要な技術と知識を測る内容になっています。データサイエンティストとしては持っておきたい資格の1つですが、合格率が20％以下という超難関国家試験です。
この資格を持っていると、データサイエンティストとして転職や昇給にかなり有利に働きます。合格率も20％以下と低く超難関試験のため保有している人が少ないです。そのため、データスペシャリストの試験に合格できるだけでも他社との差別化になるので転職に有利です。
また、この試験について勉強することで、データベースについて網羅的に学び、知識を更に深められるので、データサイエンティストとして働くときにとても役立ちます。
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本章では、データサイエンティストの平均年収やデータサイエンティストの仕事内容・求められるスキル・資格について紹介しました。
データサイエンティストはIoTがあらゆる業界に取り入れられ、当たり前となっている現代ではますます需要が高まる傾向にあります。しかし、プログラミングなどのIT知識はもちろんのこと、統計学・数学・ビジネススキルなど幅広い分野の知識と技術を求められるため、データサイエンティストの数は足りていません。つまり需要に対して供給が追いつていないため、年収や待遇はこれからも良くなり続けるでしょう。
既にデータサイエンティストになれる知識がある人や、これから必要な知識を身に付けたい人でデータサイエンティストへの転職を考えているなら、シーカーズポートへ相談してみてください。
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