データサイエンティストの平均年収を紹介｜年収をアップさせる3つの方法も解説

「データサイエンティストの年収が知りたい」
「どうしたら年収アップできるのかな」

と、思うことはありませんか？

データサイエンスに携わる業務は専門スキルを必要とするため、比較的年収が高いイメージがありますよね。

そこで今回は

について、解説していきます。

この記事を読めば、データサイエンティストの仕事内容や年収についての知識を得られます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

データサイエンス（データサイエンティスト）について解説

データサイエンスの技術は、わたしたちの生活において欠かせない技術です。

まずは、下記項目をそれぞれ解説していきます。

詳しく見ていきましょう。

1.データサイエンス

データサイエンスとは、統計学やプログラミングなどの理論を活用してデータの分析をおこない、そこから価値を見つけだすこと。

莫大なデータを分析し、有益な情報を見つけ出すことがいま注目を浴びるほど重要になっています。

具体的にはモノが欲しくなって買おうと思ったときは、まずネットを使って下調べしますよね。

そしてネット上には、そんな膨大なデータが蓄積されていきます。

その情報を整理・分析・統計的にまとめることにより購買に至るまでの行動を知ったり。

世論の新し流れを発見できます。

そのため、企業や組織でいま必要な分野だと注目をあびるようになったのです。

2.データサイエンティスト

データサイエンティストは、データサイエンスの技術を使用して問題点の改善や業務効率の向上につなげるのが仕事です。

必要とされるスキルの敷居は高く、

といった多分野に精通しなければなりません。

近年では機械学習が発達し、ディープラーニングといった手法が登場したことで、データ分析のあり方が大きく変わりました。

そのデータ分析のノウハウを使いこなし、業務に役立てるスキルを持ったのがデータサイエンティストなのです。

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データサイエンス（データサイエンティスト）の平均年収

下記項目に分けて、データサイエンティストの平均年収を解説します。

働く場所によっても年収の差がでるので、データサイエンティストとして就職する際に参考にしてみてください。

それぞれ見ていきましょう。

1.全体の平均年収

全体の平均年収は650万円と、日本の平均的な年収を上回る職業です。

データサイエンティストは、企業の抱える課題や問題点をデータ分析により解析することを仕事としています。

機械学習や、ディープラーニングなどの技術を扱えることが必須。

データ分析における最先端の技術を扱えるスペシャリストであることから、待遇面でも恵まれていると言えるでしょう。

2.男女別

データサイエンティストの平均年収を、男女別（40代の場合）にみてみると、

というデータがあります。

雇用形態の違いかは不明ですが、約200万円もの価格差があるようです。

男性と比べると女性の場合は家庭にかける時間も多く、仕事に費やせる時間が少ないことから平均年収がどうしても低くなってしまうと考えられます。

そのほかにも、他の職業と同じく性別による格差も少なからずあるでしょう。

3.年齢別

データサイエンティストの平均年収を年齢別に見ていくと、下記のような結果になります。

初任給でさえ350万を超えるとも言われるので、いかに給与面での待遇が良いことが分かります。

スキルや経験を身につけるほど、年収がアップする職業といえます。

4.都道府県別

データサイエンティストの平均年収を都道府県別にみていくと、

など、関東圏で675万円。

と兵庫が突出して高く、近畿が649万円と続いています。

求人数が少ない地域があるものの、首都圏や大都市での需要が高い傾向にあるようです。

地域により平均値にかなりの差がありますが、このほかにも年齢や扱えるスキルによっても多少変わってきます。

データサイエンティスト｜大手企業年収ランキングBEST3

下記3つ企業は、データサイエンスの事業に力をいれています。

よく耳にする大手企業の事業内容を学んでいきましょう。

それぞれ年収も含め、紹介していきます。

【BEST1】野村総合研究所（年収1,222万円）

野村総合研究所では、データサイエンティストを高度なデータ解析能力をもった人材として位置づけ、企業改革や戦略コンサルタントとして活躍することを期待しています。

プログラミングスキルだけでなく、チームとしてのコミュニケーションを有する人材を求めているとのこと。

具体的には、データサイエンティストが機械学習や自然言語処理といった分野に絡んだプロジェクトをおこなっています。

政府や官公庁向けの仕事もあるため、それだけスキルの高い人材を要するでしょう。

【BEST2】日揮ホールディングス(年収956万円)

日揮ホールディングスはデータ活用を普段の業務に生かせるように、人材育成に力を入れています。

具体的には、意思決定をおこなうために、

これらを予測し、高度なデータ活用おこなうスキルを身につけられる教育をおこなっています。

就職してからも、データサイエンティストとして成長できる最高の環境だと言えますよね。

【BEST3】第一生命ホールディングス（年収951万円）

第一生命ホールディングスは、データサイエンスをさまざまな分野で活用しています。

健康や保険、マーケティングなどに関するビッグデータを分析することで、既存のサービスの向上や、新しい保険商品やサービスの開発につなげる狙いがあるからです。

例えば、下記のような事業に取り組んでいます。

データサイエンティストの養成や他社との共同研究により、データサイエンスの更なる実用化を目指しています。

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データサイエンティスト（データサイエンス）として年収をアップさせる3つの方法

データサイエンティストの年収は、日本の平均所得と比較すると高いことがわかりました。

しかしまだまだ収入をアップさせたい、という方は下記3つの項目に取り組んでみてください。

それぞれ解説していきます。

1.資格を習得する

1つ目は、資格を習得すること。

なぜなら、企業からの信頼度が増し、仕事の依頼が増えることに繋がるからです。

例えば

これらを取得していると、客観的に判断できます。

また、資格手当がもらえる企業の場合は、取得するだけで年収をアップさせることが可能。

詳しい資格の種類につきましては、後ほど解説させていただきます。

2.ビジネススキルを身に付ける

2つ目は、ビジネススキルを身に付けること。

いくらデータサイエンスの知識に優れていても、組織の一員として働くスキルがなければ評価は下がってしまいます。

例えば、仕事を完璧にこなしてくれる社員であっても、下記項目に当てはまる人に仕事を依頼するのは不安ですよね。

上司や周りの人が、安心して依頼できるような行動を心がけることも大切です。

3.海外に進出する

3つ目は、海外に進出すること。

海外のデータサイエンティストの方が、日本のデータサイエンティストよりも格段に平均年収が高いという統計が出ているからです。

もちろん海外のデータサイエンティストとして働くためには、今よりも語学の力をつけなければいけません。

海外では、日本では身に付けられない最新の技術も学べる可能性があります。

今よりももっとキャリアアップしたい、という方は海外進出を視野にいれてみてはどうでしょうか。

データサイエンティスト（データサイエンス）の年収アップに繋がる資格5選

下記5つの項目は、データサイエンティストの年収をアップに繋がる資格です。

たとえ試験に不合格になったとしても身につけた知識は無駄にならず、業務に役立つでしょう。

それぞれ紹介していきます。

1.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、データサイエンティストとして働くうえでとても役に立つ資格。

基礎的な知識とスキルが問われる資格なので、取得していることで基礎的な能力を持っていると証明できます。

データサイエンティストを目指なら、まずはデータサイエンティスト検定の取得を目指すことをおすすします。

2.情報技術者試験

情報技術者試験は、ITに関係する知識とスキルを身に付けられます。

この試験には、下記の2種類があります。

2段階の試験になっているため、体系的にITの知識を学べるでしょう。

また、このスキルはどの業界においても必要とされることが多いので、転職の際も役立ちます。

3.OSS-DB技術者認定試験

データサイエンティストは、データベース管理ができることが重要です。

OSS-DB技術者認定試験ではデータベース管理やアプリの設計に必要な基礎を問われるため、取得しておくべきスキルといえます。

また、実践にも活用できる資格であるため難しい問題もたくさん出てきます。

難しいからこそ、データサイエンティストとしてのスキルを確実に身に付けられるのです。

4.統計検定

統計検定を獲得できれば、データサイエンスに必要な統計思考力や問題解決能力が身についているという証明になります。

具体的には、下記5段階のレベルに分けられており自分のレベルに合った検定を受けられます。

1級まで合格できれば、周りからの信頼や評価は格段に高くなるでしょう。

ぜひ目指してみてください。

5.オラクルマスター

日本だけでなく、世界共通基準に認定ITにのエキスパートだけに与えらる資格です。

高度な技術や知識を活かして、データサイエンティストやエンジニアとして働けるようになります。

国内では、20万人以上の資格保有者がいると言われています。

データサイエンスとは？注目されている理由やデータサイエンティストについても解説

データサイエンティスト（データサイエンス）は年収が高いが、辛いことも多い

ここまでデータサイエンティストは年収が高く、魅力的な仕事であるとわかりました。

しかし「仕事内容が辛い、きつい」という方も多いようです。

そのような声が挙げられる理由を、下記項目に沿って見ていきましょう。

それぞれ解説していきます。

1.常に勉強が必要

１つ目は、常に勉強が必要であるということ。

なぜなら、今の時代はIT技術の発達が著しく、それに伴う時代の変化があるからです。

データサイエンスの場合は、その時代にあわせたデータ分析が必要になるので、常に勉強をしなければいけません。

ただし、常に勉強が必要であるということは決して悪いことではなくて、自分自身が常に成長していける環境と考えることもできます。

働き始めてからも成長を続けたいという方には、データサイエンティストがおすすめです。

2.地道な作業

2つ目は、地道な作業がかなり多いということ。

1つ1つのデータの分析に向き合ったり、プログラミングの中にミスが無いかを細かく確認する必要があります。

データサイエンティストは、一見大きなプロジェクトに携わる華やかな仕事に見えますよね。

しかし目立つような仕事だけではありませんので、地道で辛い作業が待ち受けていることを覚悟しておきましょう。

3.膨大なデータ収集の作業

3つ目は、データの収集です。

サンプルになるデータが多いほど精度が高められるので、より真実に近いエビデンスを求めるならおのずと膨大な作業となります。

例えばデータサイエンスを駆使した疫学調査で疾病の罹患率を調査したい場合、一番良いのは全数調査ですが予算や人員の関係などから難しいですよね。

そこでサンプルとなる一定の人数に対して調査を実施し、そのデータから全体数を推測する手法がよく用いられています。

サンプル数が少なければ誤差が生じて正しい推測ができず、多ければ誤差が少なく実態に極めて近い結果を導びけます。

まとめ：データサイエンティスト（データサイエンス）の収入は国内水準を上回る

本記事では、データサイエンティストの年収について解説しました。

データサイエンスの技術は、私たちの生活をより豊かにしてくれます。

そのため、データサイエンティストはこれから増々需要が高まっていくでしょう。

データ分析に興味がある方は、仕事の大変さを理解したうえで目指してみてはいかかでしょうか。