データサイエンティストは年収2,000万稼げる？平均年収や今後の重要性、高年収を目指すためのポイントを解説

年収2,000万円は、多くの人にとっては遠い夢のようですが、データサイエンティストにとっては現実的な目標になり得ます。

本記事では、高収入への道筋を明らかにします。平均年収から見える現実、なぜデータサイエンティストがこれほど価値が高いのか、そして重要なスキルアップのコツまで。

今、求められる技術とは何か、どのように自身のキャリアを築いていけばよいのか、具体的なステップを解説します。

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の年収は、専門性やキャリア、居住地などに左右されます。まずは、属性毎の年収の違いを見ていきましょう。

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雇用形態別

雇用形態ごとの年収には大きな違いが見られます。

正社員は平均年収654万円と高水準で、給与の幅は401万円から1,244万円と広いです。

アルバイト・パートの平均時給は1,063円、派遣社員は2,500円となっており、年収換算するとアルバイト・パートの平均年収は207万円、派遣の平均年収は488万円です。

年齢別

年齢とともに平均年収は上昇する傾向があります。

20代前半は約337万円からスタートし、50代後半には約694万円まで上昇します。

特に、30代前半から40代前半にかけて年収は急上昇します。30〜40代は実務経験を積み、プロジェクトを主導できる能力が身につく時期のためと考えられます。

男女別

男性のデータサイエンティストは平均年収が619万円、女性の平均年収が511万円と、明らかに男女間で給与に差が見られます。

給与差はデータサイエンティストに限らず、ITエンジニア全体に見られる傾向で、他のIT系エンジニア職種の場合も男女間の年収には100万円程度の差があります。

日本国内地域別

都道府県別では、東京都・茨城県などが年収上位となっており、関東近県が高い傾向です。

関東以外では近畿、九州・沖縄などが他の地域に比べ比較的高い年収となっています。

地方都市では、東京都ほど年収が高くない可能性もありますが、生活コストを考慮すると魅力的な場合もあります。

海外

アメリカのデータサイエンティストの平均年収は、2,000万円に近い約1,845万円で、日本の約2.8倍にあたり、相当な開きがあります。

背景には、ITやデータ分析技術の進化が社会に与える影響の大きさや、専門職としての評価の高さが挙げられます。

データサイエンティストでも年収2000万は稼げる？

年収が2,000万円に到達するには、大手IT企業や急成長を遂げているスタートアップでの勤務が1つの方法です。

上記企業は、新卒で1000万円超の年収を提示する場合もあり、経験豊富なエンジニアはさらに高い報酬が可能です。

特に、データ分析技術への精通や特定業界の専門知識が求められる場合、年収は顕著に上昇します。

また、マネジメント能力や成功実績を積み重ねたり、外資系企業や企業規模によって、年収2,000万円稼ぐ可能性が出てきます。

データサイエンティストの現状と将来性

多くの業界でデータの量が増え続ける中、データから有益な情報を引き出すデータサイエンティストの需要は今後どうなっていくでしょうか。

データサイエンティストの年収が高い理由

データサイエンティストの年収が高い理由は、数理統計学や情報技術を駆使して複雑なデータから価値ある情報を抽出する能力が求められるためです。

IT実装スキルと数学に裏打ちされた理論的精緻さを兼ね備えた高度な専門家は少なく、希少なため高い報酬につながります。

今まで一握りの職人やシニアマネージャーの勘に頼っていた判断をデータに基づいておこなえるようになり、例えば、ビッグデータを使った市場分析や消費者行動の予測では、企業の戦略立案に直接貢献し、大きな収益をもたらすことも少なくありません。

企業の収益に対する高い貢献度が、支払われる年収に反映した結果です。

データサイエンティストの今後

需要は、今後も増え続けると予想されます。

AIや機械学習の発展により、データからより深い洞察を得ることができるようになり、ビジネスの意思決定がデータドリブン（データをもとにした意思決定）になる傾向が強まっています。ビジネスでのデータ活用が増えたため、データを解析し価値ある情報を提供するデータサイエンティストのスキルはさらに価値を増します。

加えて、データサイエンティストはさまざまな業界で活躍が可能で、キャリアの選択肢も広がることでしょう。

上記の理由から、データサイエンティストの将来性は高いです。

データサイエンティストが活躍する業界

多くの業界でデータの解析や活用が求められています。以下では、データサイエンティストが特に活躍している業界を見ていきましょう。

WEB・IT業界

WEB・IT業界では、データサイエンティストが中心となってデータの集計や解析をおこない、分析結果をもとにサービスの改善や新たなサービスの開発に役立てています。

例えば、SNSや電子商取引サイトでは利用者の行動を分析し、より個別に最適化された情報提供や商品推薦が可能です。

精度の高い情報は、ユーザー体験の向上や売上増加に直結し、企業の競争力を高める要因となります。IT企業でデータサイエンティストの役割は大きく、今後も需要は増え続けるでしょう。

金融業界

金融業界では、さまざまな金融データを分析し、市場の動向予測、リスク管理、顧客の購買行動分析などに活用しています。

特に、高度な数学モデルや機械学習を駆使して金融商品の価格を予測したり、投資戦略を立てたりするのが一般的です。また、フィンテックの発展にともない、新しい金融サービスの開発にもデータサイエンティストは不可欠な存在となっています。

製造業界

製造業界では、製品の品質向上や生産効率の改善、市場ニーズの的確な把握など、データの分析結果が直接的な競争力強化に貢献します。

特に、製造現場で生成されるビッグデータをリアルタイムで分析し、生産ラインの最適化や予防保全などに利用するケースが増えてきました。データサイエンティストは、イノベーションの推進に欠かせません。

参考：平成30年版　情報通信白書

データサイエンティストに必要なスキル・知識

データサイエンティストに主に求められるのは、数学、データ処理、ビジネス現場でのコミュニケーションスキルです。詳しく見ていきましょう。

統計学や数学に関する知識

統計学や数学の知識は基本です。データに潜むパターンや傾向を見極め、予測モデルを構築するためには、確率論や線形代数などの数学的概念が欠かせません。

また、統計手法を駆使してデータを解析し、ビジネス上の意思決定に役立てるためにも、数学・統計学の知識が必要です。

データを分析するスキル

データを分析するスキルには、データの前処理、探索的データ分析（EDA）、機械学習モデルの構築と評価などが含まれます。データを正確に分析すると、隠れたパターンや関連性を見つけ出し、ビジネス上の問題解決に直結する洞察を提供できます。

また、データの分析は、単に技術的な作業だけではなく、結果をビジネスの文脈で解釈し、アクションプランに落とし込む能力も求められます。

ビッグデータを扱うスキル

膨大なデータを扱うスキルは重要です。データの収集、保存、処理、分析までの一連の流れを効率的におこなう能力が求められます。

特に、HadoopやApache Sparkなどビッグデータ技術を駆使して、ストリーミングデータや非構造化データを含む、従来のデータベースでは扱うのが難しい多種・大容量のさまざまなデータを扱えることが重要です。

プログラミング言語を扱うスキル

データの分析は、Excelなどの既存ツールだけでは非効率なため、プログラミング言語を扱うスキルは必須です。

特にPythonやRは、データ分析や機械学習に広く使用されており、言語に精通していることが望まれます。

プログラミング能力を持つことで、データの探索から分析、モデルの構築までをスムーズに実行できるようになります。

ビジネスに関する知識

データ分析の結果を実際のビジネス戦略や意思決定に役立てるためには、業界や市場の理解が不可欠です。

また、分析結果を関係者にわかりやすく伝え、価値を最大限に引き出すためには、プレゼンテーション・コミュニケーションスキルも求められます。

ビジネス知識とスキルを兼ね備えれば、単なる専門家から、企業の成長を促進する戦略的パートナーへと成長できます。

データベースを扱うスキル

リレーショナルデータベースからNoSQLデータベースまで、さまざまなデータベース技術を理解し、適切なものを選択して利用できる能力が求められます。

また、SQLを始めとするデータ操作言語は、データの抽出、加工、分析を効率的におこなうために欠かせません。

データサイエンティストとして年収2,000万円を目指すには

年収2,000万円を目指すためには、ステップごとに、どのように進んでいくかを考えていきましょう。

実績や実務経験を積む

高年収を目指すには、実績と実務経験の積み重ねが欠かせません。データサイエンス分野は進化が早く、常に新しい技術や手法が求められます。

現場での経験から最新の知識を吸収し、プロジェクト成功事例を作り出すことが重要です。実務で培った技術力や解決能力は、ビジネス課題への応用に直結し、高収入への道を拓きます。

資格を取得する

収入アップにつながるデータサイエンティスト向けの資格を取得するのも1つの方法です。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティストに求められる、機械学習や統計学などの情報科学の知識、データ処理、ビジネス課題への対応力など、理論から実務までの幅広い知識を問い、データサイエンスの基礎能力を認定します。

出題数は選択式90問で、全国の会場で受験できます。

参考：DS検定®★とは｜一般社団法人データサイエンティスト協会

データベーススペシャリスト試験（DB）

データ管理やデータベース構築の専門家を育成する目的で、秋期（10月）に年1回実施される国家試験です。

高度IT人材を対象に、データ資源の管理やデータベースシステムの要件定義、開発など、中心的な役割を果たす技術力を評価します。

選択式25問、記述式5問で、全国の会場で受験できます。

参考：データベーススペシャリスト試験|試験情報| IPA独立行政法人情報処理推進機構

統計検定

データ処理、質的・量的分析、統計手法を通じデータを解析・解釈する能力を問う試験です。

データサイエンティスト向けとしては、3レベルあります。

合格基準は100点中60点以上で、選択式と数値・文字入力で答える形式です。

参考：検定種別｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

OSS-DB技術者認定試験

大量のデータ管理にはデータベースが使用されます。

当試験は、オープンソースデータベースPostgreSQLの専門知識やスキルを評価し、認定する試験です。

シルバーとゴールドの2レベルあり、データベース管理、チューニング、セキュリティなどの領域での能力を証明します。

約50問出題され、選択式がほとんどです。全国の試験会場で受験できます。

参考：試験概要

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Pythonはデータ分析や機械学習分野で盛んに利用されている言語で、データサイエンティストにとって必須です。

出題範囲は、オライリー・ジャパンの「Pythonチュートリアル」に基づき、Pythonの基礎、制御構造、データ構造、モジュールなどが含まれています。

問題は40問すべてが選択問題で、合格基準は正答率70％です。

参考：基礎試験

G検定・E資格

データをもとに、予測・判断をおこなう手法として機械学習の一種、深層学習（ディープラーニング）があります。

G検定は、深層学習の基本とビジネスへの応用可能性を確認でき、E資格はエンジニアとして実際に深層学習をPyTorchやTensorFlowで実装できる実務スキルを認定します。

問題は選択式で、G検定はオンラインで自宅から、E資格は全国の会場で受験できます。

参考：資格試験について-一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

オラクルマスター

商用データベースのOracle Databaseを理解し、実際に運用するまでの知識・スキルを認定します。

SQLやサーバー運用、設計・管理など実践的な内容が出題され、ブロンズからプラチナまで4レベルあり、シルバーまではどなたでも受験できます。

試験はオンライン監督付きでおこなわれます。合格基準はレベルにより異なりますが正答率60％前後です。

参考：ORACLE MASTER Portal

転職エージェントを活用する

データサイエンティストとして年収2,000万円を目指すなら、転職エージェントの利用が効果的です。

弊社アールストーンは、IT・WEB・ゲーム業界に特化し、業界に詳しい専属コンサルタントが直接企業とやり取りをします。非公開求人へのアクセスや年収交渉をあなたに代わっておこない、チーム体制でバックアップします。

フリーランスに転身する

フリーランスでは、自身のスキルや経験を生かして報酬を交渉でき、多様なクライアントとの仕事を通じて豊富な経験を積めるため、自身の市場価値を高めていくことができます。

フリーランスには、高い技術力だけでなく、営業やプロジェクト管理の能力も必要で、クライアントとの関係を大切にし、常にスキル更新に努める必要があります。

海外の企業に転職する

データサイエンスが盛んなアメリカでは、高年収のチャンスが多く存在します。

転職に必要な語学力はILR Lv.4、CEFR C1などです。国際学会への参加、英語専門書の読解、英語の分析プロジェクトに参加するなどして高めるとよいでしょう。

まとめ

データサイエンティストが年収2,000万円を実現する方法をさまざまな角度からご紹介しました。

• ・WEB・IT業界、金融業界での需要が高い
• ・統計学やプログラミング言語のスキルが必要
• ・実務経験の積み重ね、資格取得が高年収につながる
• ・フリーランスや海外転職も高年収を目指す選択肢

データサイエンティストは技術と知識が要求される職種です。高年収のため、スキルの棚卸しをしたうえで、戦略的にキャリアを進める計画を立ててみてはいかがでしょうか。