データサイエンティストの平均年収はどれくらいか。年収1000万を達成できるのかも合わせて紹介

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データサイエンティストの案件

はじめに

「データサイエンティストの平均年収は？」

「データサイエンティストとして年収1,000万円を達成できる？」

「データサイエンティストの案件にはどんなスキルが必要？」

上記のような悩みを解決します。

今回は、データサイエンティストの平均年収や年収1,000万円を達成するために必要なスキルを紹介します。本記事では、データサイエンティストの会社員とフリーランスの年収の違いやエンジニアスタイル東京の案件を紹介しているため、データサイエンティストに求められるスキルや具体的な案件がわかります。

データサイエンティスト間で年収の差が出るのはなぜか

データサイエンティスト間では、以下の場合で年収に差が出ています。

データサイエンティストは不足しているため需要が高い
経験年数やスキルの差
企業規模や企業内での需要による差
対応できる業務範囲の差
役職や資格手当の差

前提：日本だけでなく世界的にデータサイエンティストは不足しているため需要が高い

前提として、データサイエンティストは世界的に不足しているため、企業からの需要が高いです。データサイエンティスト協会の調査※によると、データサイエンティストが1人以上いる企業は29％で、近年増加傾向ではあるものの依然として不足しています。

企業の約半数がデータサイエンティストを増加させている傾向で、データサイエンティストの需要は高いことが分かります。

経験年数やスキルの差

年収の差が出る要因として、経験年数やスキルの差があります。dodaによると年代別平均年収は以下のようになっています。

プロジェクトマネージャーの年代別平均年収

一般的に考えると、年代が上がるにつれて経験年数も多くなり、それだけスキルが身についてくるため多くの業務が任せられます。そのため、与えられる責任も大きくなり、年収にも影響が出てきます。

企業規模や企業内での需要による差

年収の差が出る要因として、企業規模や企業内での需要による差があります。企業の規模が小さければそれだけ案件に対応できる数も少なく、1つの案件に対するコストも小さくなるため、規模が大きい企業に比べると差が出ます。

もちろん、案件の大きさも違うことで企業内の需要にも差が出てくるでしょう。そのため、案件のコスト面から考えると、1人1人に対する年収にも影響が出てくるため、企業規模や需要によって年収に差が生まれます。

対応できる業務範囲の差

年収の差が出る要因として、対応できる業務範囲の差があることです。データサイエンティストの業務内容として、以下のようなものがあります。

データサイエンティストの業務内容

• 企業のデータ収集
• 収集したデータを分析
• データを可視化してドキュメントやプレゼンで共有・提案

業務内容の中で、今まで培ってきたスキルや経験で対応できる業務が変わってきます。そのため、プログラミングスキルやプレゼンテーション能力がある人には業務範囲も多くなり、年収にも差が出てくるでしょう。

役職や資格手当の差

年収の差が出る要因として、役職や資格手当の差があります。年収の差は、役職につくかどうかで差が出てきます。課長や部長など役職に就くことで任される責任も大きくなり、役職手当がつくことで年収も高くなります。

さらに、資格を所持していることで資格手当がつく企業もあります。そのため、データサイエンティストに関係のある資格を所有していると年収に差が出ることもあります。

データサイエンティストとして年収1,000万円を達成するには

データサイエンティストとして年収1,000万円を達成するためには、以下のような場合が考えられます。

• データサイエンティストとしての一定のスキルと経験
• スキルを身につけて対応できる業務範囲を広げる
• フリーランスとして独立する
• 会社員をやりつつ、副業を両立させる
• 外資系企業や大手企業に転職する

前提：データサイエンティストとしての一定のスキルと経験があれば難しい話ではない

そもそもデータサイエンティストとして一定のスキルや経験があれば、1,000万円は稼ぐことが可能で、求人ボックスによるとデータサイエンティストの平均年収は696万円です。

勤務している場所やスキル・経験が多い人では、1,000万円以上稼いでいる人も一定数いるため、データサイエンティストとして1,000万円以上稼ぐことは難しい範囲ではないことが分かります。

スキルを身につけて対応できる業務範囲を広げる

年収1,000万円を達成するには、スキルを身につけて対応できる業務範囲を広げることが重要です。スキルを身につけたり、資格を取得することで信頼度も上がり、対応できる業務が増えます。

そうなることで、データサイエンティストでもまとめ役のような業務を任されるようになり、年収もそれだけ上がります。このように、スキルや技術があることで任される仕事の範囲も増えて収入も上がるため、1,000万円を稼ぐことが可能になります。

フリーランスとして独立する

年収1,000万円を達成するには、フリーランスとして独立することも考えられます。データサイエンティストに業務を委託する企業も多く、複数の企業から高単価の案件の業務委託を受けて収入を増やすようにすることで1,000万円を突破することが可能です。

例えば、1つが100万円を超えるような案件を年間で10案件以上受けるだけでも1,000万円突破できるため、100万円以上の案件を受けられるだけのスキルや技術が必要になります。

会社員をやりつつ、副業を両立させる

年収1,000万円を達成するには、会社員をやりつつ、副業を両立させることで達成できます。会社員だけで1,000万円を超えることが難しい場合でも、会社員をしながら副業で稼ぐことで1,000万円を超えることは可能です。

そもそも、データサイエンティストなのでスキルは持ち合わせているため、副業としてエンジニアの案件は受けやすいです。例えば、会社員の年収が700万円の場合だと副業で300万円以上稼ぐ必要があり、年間で300万円以上稼ぐほどの案件をもらえば年収1,000万円稼ぐことは可能です。

外資系企業や大手企業に転職する

年収1,000万円を達成するには、外資系企業や大手企業に転職することも視野に入れましょう。外資系企業や大手企業になるとそもそも基本給が高く、残業代やボーナスを含めると1,000万円を超えてくるような企業もあります。

データサイエンティストでもマネージャークラスになれば1,000万円の求人も多く、そういった経験を持ち合わせていれば転職しても稼ぐことが可能です。よって、エンジニアで年収1,000万円を目指す場合には、外資系企業や大手企業に転職するのも1つのやり方です。

データサイエンティストの年収はどれくらい？会社員とフリーランスそれぞれを紹介

データサイエンティストの年収は他の職種と比較してもかなり高いです。会社員のデータサイエンティストの場合とフリーランスのデータサイエンティストの場合を紹介します。

会社員のデータサイエンティストの場合

求人ボックス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696万円※1です。日本全体の平均収入が461万円※2なので、比較するとデータサイエンティストの平均年収がかなり高いことが分かります。

フリーランスのデータサイエンティストの場合

フリーランスのデータサイエンティストの場合は、以下の項目に分けて説明します。

• フリーランスのデータサイエンティストの平均年収
• フリーランスのデータサイエンティストの具体的案件

フリーランスの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フリーランスエンジニア向け案件・求人では、平均単価が73万円で、年収に換算すると約876万円になるため、会社員データサイエンティストに比べると年収が高い傾向にあります。

フリーランスのデータサイエンティストの具体的案件

データサイエンティストのフリーランスエンジニアにはどんな仕事でどのようなスキルが求められているのか紹介します。

データサイエンティストとして持っておきたいスキルとは

データサイエンティストとして持っておきたいスキルが7つあります。

• 経営に関する知識
• 機械学習・ディープラーニングの知識
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• 統計学・データマイニングに関する知識
• データベースに関する知識やスキル
• データ分析ソフトウェアの知識・スキル
• プレゼンテーション・ファシリテーション能力

経営に関する知識

データサイエンティストは、経営に関する知識が必要です。データサイエンスは、数学や統計学、プログラミングなどからさまざまな分野の知識を集め、データから企業に対して業務の効率化などのメリットを導き出すことが重要です。そのため、データサイエンティストは経営に関する知識や方法論を学び、データに基づいてビジネス課題に答えをだす必要があります。

機械学習・ディープラーニングの知識

データサイエンティストは機械学習・ディープラーニングの知識が必要になります。機械学習は機械が自動で学習することで、短時間でデータ分析が自動でできるようになるメリットがあり、データサイエンティストにとって必要な知識になります。

ディープラーニングは、自動的に大量のデータの中から特徴を見つけることです。ディープラーニングの技術を使ってデータ分析もしているため、必要なスキルとされています。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

データサイエンティストはプログラミングスキルが必要で、PythonやR言語は特に需要があります。Pythonは機械学習やAI開発で使われることが多く、シンプルなプログラムなので読みやすい特徴があります。R言語は、データ分析を得意としており、データの可視化やグラフを制作する場合に使われます。

統計学・データマイニングに関する知識

データサイエンティストは統計学・データマイニングに関する知識が必要です。さらに統計学の基礎となる確率や微分積分などの数学の知識が重要で、データ分析をする場合は必須となります。

データマイニングの知識があればデータの分類や発生確率を予測でき、より詳しいデータ分析ができます。最適な分析環境を構築するためにも統計学やデータマイニングの知識は必要になります。

データマイニングとは、大量のデータに対して統計学やAIなどを駆使した分析を行い、何らかの知見を得るための活動のことです。

データベースに関する知識やスキル

データサイエンティストはデータベースに関する知識やスキルが必要です。多くのデータを扱うため、サーバーに負担を与えないように効率的なデータ設計をすることが重要になります。

PostgreSQLやOracleなど製品の知識や、最新のデータ収集やデータ処理の技術が扱えるデータベースのスキルが必要です。

データ分析ソフトウェアの知識・スキル

データサイエンティストはデータ分析ソフトウェアの知識・スキルも必要になります。データ分析する場合に分析に特化したツールを使う場合があり、ツールを使うことで計算が効率的にできます。

データ分析ソフトウェア

• SPSS
• Excel
• R

プレゼンテーション・ファシリテーション能力

データサイエンティストは、プレゼンテーション・ファシリテーション能力が必要です。データサイエンティストとして分析したものは、最終的にレポートとしての資料やプレゼンテーションでの発表になります。その際にレポートやプレゼンテーションで相手を理解、納得させることが大切です。

分析結果を発表する際に、「データをどう活用するのか？」まで入れるとより価値が上がるため、相手に分かりやすく伝えるスキルが必須になります。

ファシリテーション（facilitation）とは、人々の活動が容易にできるよう支援し、うまくことが運ぶよう舵取りすること。

集団による問題解決、アイデア創造、教育、学習等、あらゆる知識創造活動を支援し促進していく働きを意味します。

その役割を担う人がファシリテーター（facilitator）であり、会議で言えば進行役にあたります。

まとめ

今回は、データサイエンティストの平均年収や年収1,000万円を達成するために必要なスキルを紹介しました。1,000万円を超えるような案件は、スキルや経験を持っていれば、高単価の案件を獲得できる可能性も高くなります。

エンジニアスタイルでは、データサイエンティストの案件が1,426（2022年2月9日時点）件があります。ぜひ、本記事を参考にして、年収1,000万を達成するデータサイエンティストを目指してみませんか？

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