データサイエンティストの年収データ2選｜年収を上げるコツや必要なスキルも解説

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは意思決定が必要な場面で様々な情報を収集・分析し、合理的な判断をすることが主な仕事です。

多くの情報を適切に扱うスキル（統計学やプログラミングなど）や、ビジネス、マーケティングのスキルも必要になります。

専門性は高いですが、データサイエンティストになるための資格はないようで、実務経験や上記に書いたスキルを徹底的に磨いていくことが必要になりそうです。

データサイエンティストのメリット

データサイエンティストとして福利厚生に力を入れている会社に入れれば、生活していく上でより良い恩恵を受けられます。毎日の昼食を昼食補助で安く食べられたり、家賃補助で生活に余裕を持たせたり、レジャー施設を安く使用できる福利厚生を用意している会社もあります。

また、採用では、データサイエンティストならば、プログラミングを行い、データを活用して、意思決定ができるというわかりやすい強みがあるため、アピールしやすいでしょう。

データサイエンティストの将来性

今後、AIの更なる発達によりデータサイエンティストの仕事が奪われてしまうと言われています。AIが正確に情報を収集し分析することで、人を必要としなくなる可能性があるということです。

しかし、AIが出来ない仕事領域があるため、データサイエンティストの将来性はあるといえます。AIが出来ない仕事領域として新たなモデルの作成や定義づけなどがあります。人にしかできないその部分を強化することでデータサイエンティストとして生き残れる可能性が高まります。

データサイエンティストの年収データ2選

ここまで見てきた方々はデータサイエンティストの年収がいくらくらいになるのか相場が気になると思います。

そこで、ここからはデータサイエンティストの平均年収と年代別年収を見ていきたいと思います。専門性も高いだけに高収入なのでしょうか。

データサイエンティストの年収1：平均年収

JobQからの情報によればデータサイエンティストの平均年収は655万円です（日本）。

アメリカなど海外になるとデータサイエンティストの平均年収は上がるようで1200万円となっています。

また、相当なスキルが必要になると思いますが、海外の会社では年収2000万円をいただけるポジションもあるようです。やはり海外は高収入になる確率が高いようです。

データサイエンティストの年収2：年代別年収

データサイエンティストの年代別年収は頭打ちになることもなく順調に上がっていくようです。

また、時代の流れもあるようで、より良い人材を確保するために、優秀なデータサイエンティストであれば、新卒1年目から年収1000万円を稼ぐことができる企業もあるようです。

新卒に限らず、年収1000万円を達成することも可能で、年収1000万円を超える求人はやはり東京都内の求人が圧倒的に多いようです。

20代

20歳代の平均年収の相場は約350～約470万円のようです。

日本人の平均年収が約440万円であるので、20歳代からそれに近い額を収入として得られることはとても魅力的です。

因みに新卒初年度で約1000万円稼ぐことが出来る企業の例として、DeNAやNECがあります。世間的にもデータを取り扱っていて、大企業というイメージが強い企業です。

30代

30歳代の平均年収の相場は約400～約600万円のようです。

因みに男性の平均は約750万円で、女性は約550万円のようです。男性と女性で多少の開きはあるようですが、高収入であることは間違いありません。

40代

40歳代の平均年収の相場は約530～約750万円のようです。

因みに、役職付きではどうなるのでしょう。プロジェクトマネージャーでは約600～約800万円、部長では約800～約1200万円になります。人を導くということは大変なことなので、どこの企業とも同様で、管理職になると一気に年収が上がるようです。

データサイエンティストとして年収を上げるコツ3つ

データサイエンティストとして年収を上げるにはどのようにしたらいいのでしょうか。

ここでは海外に目を向けること、自分自身のスキルを高めること、転職や独立を検討することに着目していきます。

年収を上げるコツ1：海外に進出する

海外ではIT職種の評価が高い傾向にあるため、日本にいるよりデータサイエンティストとしての年収が上がる可能性があります。

そこで海外の中でもより年収の高いアメリカに着目します。年収が高い理由として、データ分析やその活用を日本より重視して企業の意思決定を行っているためです。また、アメリカのほうが日本よりも転職に対して柔軟性があるため、より良い人材を確保するために年収を上げるといったことも考えられます。

日本であるとスキルはあるのに年功序列の制度が邪魔をすることもあります。

年収を上げるコツ2：スキルを磨く

データサイエンティストとして年収を上げるためには、自分自身のスキルを磨くことも重要です。

新しい技術や情報を取り入れ、発信できる状態にまでしなければなりません。発信できる状態になるには、新しい情報の分析や調査が必要になるため、これはデータサイエンティストとしての情報収集・分析のスキルとも関連してくるはずです。

また、AIを使いこなすことも考えなければいけません。AIに情報取集・分類などは任せて、人にしかできない意思決定の精度をより高めていくのです。

年収を上げるコツ3：転職や独立を検討する

データサイエンティストとしての年収が低いのは、もしかしたら現在の企業で適正な評価を受けていないかもしれません。

そこで適正な評価をしてくれる企業に転職したり、十分なスキルと自分のことを信頼してくれる顧客を持っているのなら独立を検討することもいいかもしれません。

転職であれば、外資系企業や金融業界の企業に転職できれば、より年収が上がる確率が高まります。独立であれば、より良い案件を引き受ける必要があるため、関係のある企業から仕事を受注したり、SNSで名前を知ってもらう必要もあります。

データサイエンティストに求められる主なスキル3選

ここまで見てきてデータサイエンティストになりたい方向けに、データサイエンティストになるために求められる、統計スキル、ITスキル、ビジネススキルの3つに関して見ていきます。

求められる主なスキル1：統計スキル

課題解決のために必要なデータを見つけ、どのような処理を行えば、課題解決を行うことが出来るかが求められます。

それを明らかにするためにも、統計分析や情報収集などの統計に関するスキルは必須です。統計学に関しては大学レベルの知識が必要になるため、大学での勉強が必要でしょう。

求められる主なスキル2：ITスキル

大量のデータを取り扱うのに、アナログ的に処理していたのでは時間もかかりますし、適切なデータ分析を行うこともできないかもしれません。

膨大なデータを処理するためにはデータを落とし込み、加工していくことが必須です。

ITスキルであるプログラミング言語（最低でも「R言語」や「Python言語」）を理解し、プログラミングしていく能力は必須になります。

求められる主なスキル3：ビジネススキル

データサイエンティストとしてのスキルを持っているだけではもちろんよくはありません。皆さんもスキルはある人だけど、関わりづらい人はいやだと思います。

そのため、しっかりとしたマナーやプレゼン能力、情報を駆使して意思決定する能力などのいわゆるビジネススキルも当然必要になります。

マナーやプレゼン能力、意思決定能力があることで依頼される仕事も増えていくはずです。この人に任せたいと思ってもらえれば、独立につながる可能性もあります。

データサイエンティストはスキルが命

ここまで見てきたようにデータサイエンティストとして年収を上げるためにはスキルが命になります。

情報を収集し、必要な場所にデータを落とし込み、統計分析を駆使して加工していくITスキル、加工した情報を用いて意思決定していくスキルを身に着けることがより重要になります。

大変なことだと思いますが、データサイエンティストとして何を成し遂げたいのかしっかり考え、スキルを身に着けて、データサイエンティストとして年収を上げていってください。