データサイエンティストの転職方法｜転職を成功させるコツをご紹介

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経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。データサイエンティストの案件の一例と、案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。
データサイエンティストの案件

はじめに

昨今のITビジネスにおいて、データの価値は前例のないほど高まり、ビジネス戦略や意思決定の核となっています。

これは、膨大なデータから有益な情報を抽出し、分析することで競争優位を築く企業が増えているからです。

こういった背景もあり、データサイエンティストの需要は年々高まりつつあります。

本記事では、データサイエンティストへの転職を考えている方に向けて、市場のニーズに応え、成功を収めるための具体的な方法とコツをご紹介します。

自分のキャリアを次のレベルに引き上げたい、またはデータサイエンスの分野に興味がある方にとって、必読の情報が満載なのでぜひ最後までお付き合いください。

<この記事を読むとわかること>

• データサイエンティストとしての平均年収と市場価値
• データサイエンティストの将来性とキャリアパス
• 効果的なデータサイエンティスト転職方法
• 転職成功のための重要なコツと戦略
• 具体的なデータサイエンティストの案件例

他のデータサイエンティストはどのくらい稼いでいるの？

データサイエンティストとは、大量のデータから有益な情報を引き出し、それを分析してビジネスや研究に役立つ洞察を提供する専門職です。

数学、統計学、コンピュータサイエンスの知識を背景に持つことが一般的ですが、最も重要なのはデータを理解し、それを活用する能力になります。

そのため、技術的スキルの他にもビジネススキルの腕も問われる職業です。

現代ビジネスにおいて、データは「新たな石油」ともいわれており、データ中心の経営判断を可能にするデータサイエンティストの需要は非常に高いです。

では、データサイエンティストになると一体どのくらい稼げるのでしょうか？

ここでは、データサイエンティストの平均収入について、エンジニア全体の平均年収をベースに、フリーランスと会社員の2つのデータをみていきましょう。

エンジニア全体の平均年収

求人BOXのデータによると、ITエンジニア全体の平均年収は「約480万円」です。

ITエンジニアの仕事は非常に広範囲に渡るため、平均給与もかなり幅があります。

例えば、システムエンジニアとしての平均年収は「516万円」で、給与幅は「349万円から1,066万円」と非常に幅広いです。

ただし、平均年収に関しては、統計の取り方によって結果に大きな違いが出ることがあります。

加えて、職種や経験、地域などの要素によっても平均年収はかなり変わるため、一つのデータだけで全体像を捉えるのは難しいです。

そのため、本データはあくまでも参考の一つとして捉えてください。

フリーランスのデータサイエンティストの場合

エンジニアスタイルの2024年3月時点での最新のデータによると、フリーランスのデータサイエンティストの月額平均単価は「約76万円」です。

年収換算にすると「約912万円」という結果でした。フリーランスのエンジニア職種別の単価ランキングでは「11位」に位置しています。

過去3年間の月額平均単価の推移を見ると、この期間内での単価は一貫して高水準を保っており、安定した需要が見込める職種といえるでしょう。

言語別の単価ランキングでは、Rustが110万円で最も高く、その後にElixir、Sass、GoogleAppsScriptが続きます。

このランキングから、データセキュリティや高度なデータ処理が求められる領域での需要が上がっていることが考察できます。

会社員のデータサイエンティストの場合

求人BOXの最新のデータによると、会社員のデータサイエンティストの平均年収は「約647万円」です。

フリーランスのデータサイエンティストの平均年収と比較すると、「約265万円」低いことになります。

しかし、ITエンジニア全体の平均年収と比較すると、会社員のデータサイエンティストの平均年収は「約167万円」が高いという結果でした。

フリーランスと比較すると平均年収に大きな差が見られましたが、会社員の平均年収としてはこれほど高額になることは非常に稀です。

また、フリーランスは会社員よりも安定性に欠けるため、この265万円を高いとみるか低いとみるかは個人の価値観によって異なってくるでしょう。

つまるところ、データサイエンティストはフリーランスであれ会社員であれ高額な年収を期待できる職業の一つです。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストという職業が注目され始めたのは、ビッグデータが話題になり始めた2010年頃からです。

職自体は50年ほど前から存在してはいましたが、今ほど注目されていませんでした。

2020年代に入り、トレンドはビッグデータからAIにシフトしつつあります。

このような状況下で、果たしてデータサイエンティストに将来性はあるのでしょうか？

ここでは、データサイエンティストの将来性について、短期的と中長期的な視点から考察していきましょう。

短期(1年~3年)

結論からいうと、データサイエンティストの短期的(約1〜3年)な将来性は非常に有望です。

データ分析関連人材市場は現在、新卒採用・中途採用を問わず、AI人材を含むデータサイエンティストの需要が高まっています。

2025年度までの人材規模は、2020年度の8万2,430人から2025年度には17万6,300人に達する見込みです。

企業のデータ分析関連人材に対する取り組みを見ると、ジョブ型採用や社外研修の導入など、人材獲得のための戦略が進んでいることがわかります。

これらの動きは、データサイエンティストをはじめとするデータ分析関連職種への期待が大きいことを示しており、短期的にもその需要は増え続けると予想されます。

また、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータドリブン経営の推進が背景にあることから、データ分析案件の増加や内製化の進展により、データサイエンティストを含むデータ分析関連職種の需要はさらに拡大する見込みです。

総じて、データサイエンティストの短期的な将来性は、データ主導の経営戦略が重視される現代において極めて有望です。

中長期

では、中長期的な目線でデータサイエンティストの将来性を見てみるとどうでしょうか。

結論からいうと、データサイエンティストは中長期的にも極めて将来性が有望な職種の一つです。

現代社会では、ビッグデータの利活用があらゆる業界で加速しています。

このトレンドは、データを基にした意思決定がビジネスの競争力を高める重要な要素として認識されているため、今後も続くことが予想されます。

また、データサイエンスプラットフォームの市場規模は、2024年に1,337億米ドルと推定され、2029年までには2,761億8,000万米ドルに達する見込みです。

CAGR（年平均成長率）を算出すると約15.61％の速さで成長することになり、このことからデータサイエンティストの需要が中長期的に衰えることは考えづらいです。

総じて、データサイエンティストの中長期的な将来性は非常に明るく、この分野における技術革新や市場の成長は、データサイエンティストに対する需要をさらに高めることでしょう。

データサイエンティストの転職方法

このように、非常に将来性が有望なデータサイエンティストですが、転職するにはどのような方法があるのでしょうか？

ここでは、データサイエンティストへの転職方法についてご紹介します。

自分で企業に問い合わせる

1つ目のデータサイエンティストへの転職方法は、自分で企業に問い合わせるという方法です。

この方法のメリットは、自分が興味を持つ企業やプロジェクトに直接アプローチできる点にあります。

また、自ら積極的に行動することで、企業側に強い意欲や興味を示すことができ、他の応募者との差別化を図ることが可能です。

さらに、企業の採用情報ページや公開されていない内部の案件についても、問い合わせを通じて情報を得ることができます。

慣れていない方にはかなりハードルが高く感じられると思いますが、転職を早期に終わらせたいのならぜひ一度勇気を出してチャレンジしてみましょう。

転職エージェントを利用する

2つ目のデータサイエンティストへの転職方法は、転職エージェントを利用する方法です。

このアプローチのメリットは多岐に渡りますが、特に重要なのは、個々の転職希望者に合わせたサポートを受けられる点です。

転職エージェントは、求職者のスキルセット、経験、そしてキャリアの目標を理解した上で適切な求人を紹介してくれます。

また、履歴書の添削や面接対策など、転職プロセス全体を通じてのサポートも提供してくれるため、転職活動がよりスムーズに進みます。

現在では最も一般的な方法ともいえるので、転職を考える際にはまずいくつかの転職エージェントを利用しましょう。

<データサイエンティストに人気の転職エージェント>

• エンジニアスタイル
• レバテックキャリア
• マイナビITエージェント
• Geekly（ギークリー）
• データサイエンティスト転職ナビ
• TechStars Agent

求人サイトを利用する

3つ目のデータサイエンティストへの転職方法は、求人サイトを利用する方法です。

求人サイトと転職エージェントは性質が似ているためよく混同されますが、サービスが根本的に違います。

転職エージェントが個別のキャリアカウンセリングや求人紹介を行う一方で、求人サイトは幅広い求人情報を自由に検索し、応募することができるプラットフォームです。

このように、求人サイトは自分自身で情報を収集し、応募プロセスを管理する自主性の高いアプローチが求められます。

そのため、求人サイトを利用して転職する方法は、特に自分で情報を集め、自分のペースで転職活動を進めたいと考えている人におすすめです。

また、特定の企業や職種にこだわりがある場合や、幅広い選択肢から自分に最適な職を見つけたい人にも適しています。

エンジニア転職するなら知っておきたいこと

ここからはデータサイエンティストのみならず、エンジニア全般が転職する際に背負っておくべきことについてみていきましょう。

転職活動の流れ

ITエンジニアの転職活動の流れは以下の通りです。

STEP1：自己分析と市場調査

自身のスキルセット、キャリアの目標、そしてどのような企業で働きたいかを明確にします。また、現在のIT業界のトレンドや求人市場の状況についての調査も行います。

STEP2：履歴書・職務経歴書の準備

履歴書や職務経歴書を用意し、自身の技術スキルやこれまでのプロジェクト経験を明確に記述します。

特に、成果や貢献した価値を具体的な数字や事例を交えて説明することが重要です。

STEP3：求人情報の収集と応募

求人サイト、転職エージェント、または直接企業のキャリアページから、自分のスキルやキャリアの目標に合った求人情報を収集します。

条件に合うものがあれば、準備した履歴書と職務経歴書を使って応募します。

STEP4：面接の準備と実施

面接の際には、自身の経験やスキルを効果的にアピールするための準備が必要です。

また、面接官に対する質問を吟味することで、企業文化やプロジェクトの詳細を理解し、その企業が自分にとって適切かどうかを判断します。

STEP5：オファーの評価と交渉

複数の企業からオファーを受け取った場合は、それぞれの条件を慎重に評価し、必要に応じて給与や勤務条件について交渉を行います。

日本人は条件交渉に気後れする人も多いですが、条件交渉を行った程度で内定を取り消す行為は法律で禁止されているので安心してください。

STEP6：入社手続きと退職手続き

オファーに同意したら、入社手続きと退職手続きを行います。新しい職場でのキャリアスタートに向けて、前向きな姿勢で臨むことが大切です。

データサイエンティストも基本的には上記の流れの通りに転職活動を行います。

強いていうならば、STEP3で求められるスキルの特定や、STEP4での技術面接の準備において、より専門的な知識やプロジェクト経験をアピールする必要があります。

データサイエンスは急速に進化している分野であるため、最新の技術トレンドやツールに精通していることを示すことが重要です。

また、実際のデータ分析やモデリングのプロジェクト経験を通じて、ビジネスへのインパクトをどのように生み出したかを具体的に説明できると有利に働くでしょう。

転職までにかかる時間は3〜6ヶ月が目安

ITエンジニアが転職活動にかかる時間は平均して約3〜6ヶ月程度です。

よく転職活動の期間を企業から内定をもらうまでと勘違いしている人を見かけますが、転職活動というのは正式には転職先企業に入社するまでです。

また、エンジニアの場合、転職先が決まったとしても自身のプロジェクトの内容によってはすぐにプロジェクトを離脱する場合が難しい場合もあります。

例えば、基幹プロジェクトの上流工程に従事している場合、そのプロジェクトを円滑に引き継ぎ、後任を育てるまでの期間が必要になるため、実際に新しい職場に移るまでに数週間から数ヶ月かかることがあります。

特に、データサイエンティストは多くの場合、上流工程の業務に従事する場合がほとんどなので、これも加味すると少し長めに時間を設定しておくのが賢明です。

年齢によって求められるスキルは変わる

エンジニアというと、特定のツールやプログラミング言語のスキルが重要視されがちですが、その他の一般職と同じく年齢によって求められるスキルは変化していきます。

<データサイエンティストが年齢によって求められるスキルや資格>

このように、データサイエンティストのキャリアは年齢とともに、直接的なデータ分析から戦略立案、組織運営に至るまで、その焦点がシフトしていきます。

各段階で求められるスキルセットの変化に適応しながら、自己成長を続けることが長いキャリアを通じて成功を収める鍵となるでしょう。

エンジニアが転職を成功させるコツ

日本では2030年までにIT人材が約79万人不足するともいわれています。そのため、エンジニアは非常に需要の高い職種であり転職は比較的容易です。

しかしそれでも、転職を早期の終えられる人とそうでない人がいます。

両者には果たしてどのような違いがあるのでしょうか？

ここでは、エンジニアが転職を成功させるコツについて詳しく解説します。

実績を定量的に伝える

1つ目の転職成功のコツは、自分の実績をなるべく定量的に伝えることです。

心理学的な観点からも、人は抽象的な説明よりも具体的なデータに基づく情報の方が理解しやすく記憶に残りやすいため、面接官に強い印象を与えることができます。

例として、データサイエンティストの実績の悪い例と良い例をみてみましょう。

<悪い例>

• プロジェクトでデータ分析を行い、成果を上げた。
• 多くのデータを処理して分析の精度を向上させた。
• 売上向上に貢献した。

<良い例>

• データ分析プロジェクトをリードし、分析結果に基づき施策を提案したことで、顧客のコンバージョン率を20%向上させた。
• 1億点以上のデータセットを処理し、分析の精度を従来比で30%改善した。
• 機械学習モデルを用いて、製品の売上予測の精度を25%向上させ、年間売上を1億円増加させる貢献をした。

このように、どの程度の効果があったのかを定量的に示すことで、具体的な貢献度が明確になり面接官に対する説得力が格段に上がります。

キャリアアップの方向性を固めておく

2つ目の転職成功のコツは、キャリアアップの方向性を事前に固めておくことです。

つまり、自身のデータサイエンティストとしてのキャリアプランを明確にしておく必要があります。

例えば、技術的なスキルをさらに発展させたいのか、それともマネジメントや戦略立案に興味があるのかなど、自分のキャリアで重視するポイントを明確にするのです。

こうすることで、面接官に対して自分がキャリアに対して真剣であること、そして将来的なビジョンを持っていることを示すことができます。

これは、ポジティブな印象を与え、他の候補者との差別化を図ることにも繋がります。

以下に、データサイエンティストになれる可能性が高いキャリアをいくつかご紹介するので、キャリアプランを構築する際はぜひ参考にしてください。

<データサイエンティストになれる可能性が高いキャリア>

• ソフトウェアエンジニア
• データアナリスト
• ビジネスアナリスト
• 統計学者
• 機械学習エンジニア
• 量子分析担当者（クアンタムアナリスト）
• 研究職
• ITコンサルタント など

社外とのコネクションを作る

3つ目の転職成功のコツは、社外とのコネクションを作るように常に心がけておくことです。

特に日本のIT業界では、いわゆる「横のつながり」が非常に多いため、社外とのコネクションは転職活動の際に非常に有用です。

また、データサイエンティストというのはその性質上、企業の経営層と密接に関わります。

そのため、コネクションさえ構築しておけば経営層に直接アプローチすることも可能になります。

こうすることで、転職活動にかかる時間を大幅に削減することも可能です。

今の時代は転職するより独立した方が安定する？

昨今の日本では、働き方の柔軟性が以前よりも重要視されるようになり、フリーランスや個人事業主として独立する人も増えてきました。

厚労省の調査によると、2018年時点で労働人口の約6分の1がフリーランスとして就業しているというデータもあります。

2019年以降は新型コロナによってさらに柔軟な働き方が重視されるようになったので、現在ではその数はさらに増えているでしょう。

こういった背景もあり「今の時代は転職するより独立した方が安定するのでは？」という意見も多く聞くようになりました。

確かに、フリーランスは一般的な会社員よりも「収入面」においては高い傾向にあります。

しかし、先述したように「安定性」においては依然として会社員の方が高いと言えるでしょう。

つまるところ、フリーランスは個々人の努力や能力によってかなり収入に差が出るので「フリーランスになると収入が上がる！」と漠然と信じるのはやめておきましょう。

実は実務経験が2.3年あれば十分独立できる

とはいえ、最近ではフリーランスでも参画しやすいプロジェクトも増えてきたのは事実です。

例えば、以下に紹介する案件などでは実務経験が2. 3年程度でも十分に参画できる可能性のあるデータサイエンティスト案件になります。

案件例①シェアリングMaaSサービスのデータ分析

この案件は、シェアリングMaaSサービスのデータ分析を担当する案件です。

MaaS（Mobility as a Service）サービスとは簡単にいえば、交通手段をサービスとして統合的に提供することです。

これにより、ユーザーは一つのアプリやプラットフォームを通じて、タクシー、バス、電車、レンタル自転車など、様々な交通手段をスムーズに利用できるようになります。

MaaSサービスでは、サービスの効率化、ユーザーエクスペリエンスの向上、新たなビジネス機会の発見にデータの分析は欠かせません。

そのため、データサイエンティストが果たす役割は非常に大きいものとなります。

<具体的な業務内容>

• データ戦略や活用方法の設計
• データパイプラインの設計・開発、運用フローの構築
• ログ収集システムの設計
• BIツールの開発・運用
• データ異常検知システムの開発・運用
• データガバナンスポリシーの設計・実装
• 社内データ利用状況の分析と改善提案

<必要なスキル>

• SQLを用いたデータ加工経験
• ソフトウェアエンジニアリングの経験
• データ関連業務の経験

本案件では、データの収集から分析、活用までの全プロセスに関わり、技術的なスキルだけでなく、ビジネスへの深い理解も求められます。

そのため、データ加工やソフトウェアエンジニアリングのスキル、チームでの開発経験がある方はぜひとも応募したい案件といえるでしょう。

案件例②不動産業界サービスのデータ分析

この案件は、不動産業界サービスのデータ分析を担当する案件です。

この案件では、広告の効果検証からサイトのユーザビリティ改善、費用対効果の最適化まで、幅広い分析業務に関わることができます。

<具体的な業務内容>

• 広告の効果検証とABテストの実施
• ウェブサイトのボトルネック分析
• 各種キャンペーンや施策の費用対効果検証

<必要なスキル>

• BigQueryを使用したデータ加工・分析の経験
• Google Tag Managerを利用したトラッキング設定の経験
• Google Analyticsを用いたウェブ解析の経験
• Excelでの関数使用経験（データ整理や簡単な分析）

本案件では、ウェブサイトのユーザビリティ改善により、最終的なコンバージョン率の向上を目指しています。

特に、BigQueryやGoogle Analyticsなどのツールを駆使して、データから有益なインサイトを引き出す能力が求められます。

そのため、ウェブマーケティングに関連するデータ分析のスキルや経験がある方はぜひとも応募したい案件といえるでしょう。

案件例③Pythonを利用したデータ分析

この案件は、Pythonを利用したデータ分析を担当する案件です。

Pythonは、データサイエンティストに転職するなら必須のプログラミングスキルです。

その理由は、Pythonがデータ分析、機械学習、データビジュアライゼーションなどに必要な豊富なライブラリとフレームワークを有しているからです。

また、Pythonは学習しやすく、柔軟性が高いため、多様なデータ処理や分析タスクに対応できます。

<具体的な業務内容>

• 施策と事業の数値シミュレーション
• ABテストや数値分析を用いた施策選定
• 顧客利用状況の分析と改善提案
• BIツールの導入検討
• 分析用データログの設計
• 機械学習モデル用データの整備
• 知見共有や勉強会の開催

<必要なスキル>

• PythonまたはRを用いたデータ分析経験
• マーケティングデータ分析の経験
• SQLを用いたデータ抽出スキル
• データベース設計・運用経験
• ETL処理の理解・経験

本案件では、データの分析からインサイトを引き出し、それをビジネス戦略に活かす能力が求められます。

そのため、データ分析に関する実務経験や、データベース設計・運用、ETL処理に関する知識がある方はぜひとも応募したい案件といえるでしょう。

仕事に拘束される時間が減りインプットする時間を増やせる

一般的にフリーランスは会社員よりも仕事に拘束される時間が少ないです。これは、フリーランスが自分の時間をより柔軟に管理できるためです。

そのため、新しい技術や理論の学習、すなわちインプットする時間を増やせます。

データサイエンスの分野は日々進化しており、最新の技術や手法を常にキャッチアップしていく必要があります。

フリーランスであれば、プロジェクト間の空き時間や自分で設定した作業時間外を利用して、新しいプログラミング言語を学んだり、最新のデータ分析手法について研究したりすることが可能です。

もちろん、会社員であっても企業によってはフレックス制を採用している企業もありますが、現在の日本ではそういった企業の数はまだ少ないのが現状です。

年収が大幅にアップする

データサイエンティストは、フリーランスとして独立することで大幅な年収アップが見込めます。

冒頭でも説明したように、フリーランスのデータサイエンティストの平均年収は「約912万円」です。

一方、会社員のデータサイエンティストの平均年収は「約647万円」です。

つまり、会社員からフリーランスに転身することで「約265万円」の年収アップが見込めます。

ただし、これはあくまでも統計的データに基づいた推論に過ぎません。

実際には個々のスキルや経験によって、データサイエンティストの年収にはかなりの違いが出てきます。

データサイエンティストはその性質上、企業の経営層と密接に関わる機会が多いです。

そのため、年収を上げたいのならできるだけ下流工程に従事するのではなく、なるべく企業の経営層に近い上流工程のデータサイエンティスト案件に参画できるように意識しておきましょう。

それでも独立するのが怖い人は副業で年収アップ！

フリーランスとして独立するのが以前よりも簡単になったとはいえ、やはり独立となると及び腰になる人も多いでしょう。

「失敗したらどうしよう…。」

「本当に自分一人で仕事をこなせるのか…。」

こういった不安が付きまとってしまうのも仕方のないことです。

しかし、現在では独立だけが選択肢ではありません。「副業」という働き方もスタンダードになりつつあります。

副業というと、これまでかなりグレーゾーンの印象だった方も多いでしょう。

しかし、昨今では国の働き方改革の一環として副業を解禁する企業も増えつつあります。

例えば、以下のような案件でも副業として参画できるので、独立するのが怖い人はぜひ参考にしてみてください。

案件例：AIベンチャーのデータサイエンティスト

この案件は、AIベンチャーのデータサイエンティストを担当する副業案件です。

最近では、生成AI（ジェネレーティブAI）の活躍が目覚ましく、この技術を活用したAI関連のデータサイエンティスト案件の数も多くなっています。

AIサービスを成功させるためには、ビジネスの理解、統計解析、そして技術的なスキルを兼ね備えたデータサイエンティストはもはや必須ともいえます。

これは、データから有用な情報を抽出し、それをもとに新しいサービスや製品の開発、既存サービスの改善を行うためです。

特に、大規模なデータを処理し、統計的な手法を用いて予測モデルを構築する能力が、AIサービス開発において重要視されます。

<具体的な業務内容>

• ビジネスと統計解析、ITスキルを用いたクライアントの課題解決
• 分析基盤環境の構築
• 大規模データ処理
• 統計処理や数理モデルの作成と分析
• 課題解決のための施策決定
• 販売キャンペーンのための購買動向、顧客動向分析

<必要なスキル>

• R、Pythonを用いたデータハンドリングの実務経験
• 重回帰分析、ロジスティク回帰分析などのビジネスデータ分析から施策提案や実装の経験

本案件では、データを単に分析するだけでなく、その分析結果をビジネス戦略にどのように活かすかが重要です。

そのため、RやPythonを用いたデータ分析の技術に加えて、ビジネスデータの分析から実際のビジネス施策に落とし込む能力を持つ方はぜひとも応募したい副業案件といえるでしょう。

まとめ

本記事では、データサイエンティストとしての転職方法や転職を成功させるためのコツについて詳しく解説しました。

データサイエンティストという職種は、IT業界における最も急成長している分野の一つであり、その需要は今後も増え続けると予想されます。

データサイエンティストは、ビジネスの意思決定において中心的な役割を担い、企業にとっての価値をさらに高めていくでしょう。

ただし、データサイエンスの分野は常に進化しているため、最新のトレンドや技術を学び続けることが重要です。

ぜひ本記事をあなたの転職活動やキャリアプランニングに役立ててください。

「エンジニアスタイルマガジン」では、今後もこういったエンジニアにとって役立つ情報を随時お届けいたします。

それでは、また別の記事でお会いしましょう。今回も最後までお読みいただきありがとうございました！

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