データサイエンティストの平均年収は？収入が高い理由もあわせて解説

データサイエンティストって何？

データサイエンティストとは、意思決定権者がデータに基づいた適切な判断を行えるようにサポートする人のことを指します。データサイエンティストは、IT技術や統計解析などの手法を用いて大量のデータを解析して、課題や課題の解決方法を提案します。

データサイエンティストの市場動向

データサイエンティストの市場規模は増大していると言えるでしょう。特に求められるデータサイエンティストの傾向は、広い視野でデータを収集、分析、加工し実際に運用ができるデータエンジニアです。

データサイエンティストの需要は多く、転職情報サイトでは高額の年収での募集が出されています。また、日本とアメリカを比べた場合アメリカでの需要が多く高年収となっているでしょう。

データサイエンティストの収入が高い4つの理由

データサイエンティストの業務には複数のスキルが必要なため、非常に難しく需要に対して供給が不足していると言えます。必要な人材を確保するために高額の年収で採用されているのが現状で、今後も年収が上がる傾向だと言えるでしょう。

1：人材が不足しているため

中外製薬やyahoo、日立製作所が会員である一般社団法人 データサイエンティスト協会による「データサイエンティストの採用に関するアンケート（2019年）」では、採用を試みたが採用できなかった企業が37％もあり、国内でのデータサイエンティストは不足状態と言えます。

データサイエンティストが必要とされる業界もヘルスケアから金融、広告など幅広い業界で需要があり今後も不足状態が続くでしょう。

出典：データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果｜
参照：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/c-research_2019.pdf

2：データ解析に関する高度なスキルと専門性が必要であるため

データサイエンティストに必要なスキルは、データサイエンティストが従事する業界のビジネススキルとデータの分析や解析に必要な数学的スキル、それを運用するためのプログラミングスキルの3つが必要です。

この難しい3つのスキルが一つでも欠ければデータサイエンティストとしての業務を遂行が難しいでしょう。データサイエンティストが新しい職業だけに、3つとも高いスキルを持っている人は少なく、高収入を得ることが期待できます。

3：ビッグデータを保有するため

データサイエンティストを必要とする企業は、ビッグデータを保有している大手企業や給与水準が高い企業であるため、必然的にそのような企業に採用されれば給与水準が高くなります。

グローバル企業といわれる海外の外資系企業の給与水準は高く、需要の多いデータサイエンティストの給与は1000万円～2000万円程となっている企業もあるでしょう。

4：データ分析の需要が高いため

企業に集まるデータが増え、それを分析する需要が高まっています。集められたデータは膨大で一般的なスキルだけでは処理しきれないほどのものです。

膨大なデータを処理し、課題を解決できるスキルを持ったデータサイエンティストが必要とされています。特にアメリカでは顕著で一般の会社員より高級で雇われるほどの需要があります。

データサイエンティストが行う4つの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、主に分析データの提案、データの収集、データの解析、分析結果から得られた解決案の提案の4つの仕事から成り立っていると言えます。

課題解決のためのどのようなデータが必要か提案し、データの収集と収集したデータのデータベース化、データ解析とデータの選別、最後に解析結果から見えた課題とデータの活用方法、課題可決の提案を意思決定のサポート材料としてまとめます。

1：データ分析情報の提供

最初に課題を洗い出し、データ分析の課題設定と目的を明確化しデータ分析情報を提供することにより、何のためにデータ分析するのかが明確になります。課題の洗い出しと目標値が不十分では、それに基づいた分析結果があいまいになり成果のある課題解決に至らないでしょう。

2：市場全体の調査と分析

調査する情報がわかったら、その情報を広く集めてわかりやすい形に加工して分析します。異なった情報をキーワードで連結したり、不適切なデータが含まれる場合は削除したりしてデータを整理することが必要です。

3：ビッグデータの選別

データを取得して整理後、さらにデータを吟味して異常なデータや不必要なデータを排除します。データには特殊要因が含まれている場合があるため、課題とは無関係となるようなデータを含んだまま分析をすすめると本来の目的とは違った結果につながることがあるでしょう。

4：課題解決に向けたデータ活用方法の考案

データ解析によって得られた課題や解決方法、データの活用方法を考案して意思決定者に提案します。提案は、意思決定者にわかりやすいように図やグラフを交えて共通の言葉で説明することが必要でしょう。

良い提案であっても意思決定者の理解が得られなければ、無駄となってしまいます。

データサイエンティストの目安となる平均年収

データサイエンティストの目安となる年収の相場は参考データとして、全国平均年収の調査があります。それによると令和２年のデータサイエンティスト年収は全国平均が508万円（42.9歳）となっています。

出典：データサイエンティスト｜職業情報提供サイト
参照：https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323

データサイエンティストに必要とされる10の能力

データサイエンティストに必要なスキルは、データが必要とされる分野の専門知識、データ解析に必要な数学的能力とデータ取集や分析に必要なプログラミング能力が必要となります。ここからは、データサイエンティストに必要とされる10の能力を紹介します。

＞＞ 未経験からデータサイエンティストへの転職に必要なスキル｜メリットを詳しく解説

＞＞ データサイエンティストの将来性｜今後の需要や必要とされるスキルを解説

1：全般的なIT知識

データ分析環境の構築や運用環境を整えるには、全般的なIT知識が必要になります。データ収集や分析には、webやインターネット、通信、ソフトウェア、ハードウエア、情報処理などのIT業界と結びついた知識が必要です。

2：データベースに関する知識

データ分析を行うには、効率的なデータベースを構築する必要があり、効率的なデータベースを構築するためにはデータベースの知識が必要です。データベースを構築することでデータ収集や分析が効率的に行え、課題を速く解決できます。

具体的には、SQLのプログラミングで効率のよいデータベースをつくる必要があります。効率の悪いデータベースは、他の業務を圧迫する恐れもあるため注意が必要です。

3：ビッグデータの処理知識

ビッグデータは非常に大きなデータであるため、それを処理するにはビッグデータに適した処理知識が必要となります。

ビッグデータを扱う知識としてHadoop、HBase、Hive、pigなどがあげられますが、ビッグデータに関する技術はまだ進化しているため、動向を見守ることが必要でしょう。

4：数学の知識

データ分析は、数学を基本にした技術であるため数学の知識は必須となります。各種参考書や参考文献は数学を理解していることを前提として書かれているため、数学の知識がなければ業界での意思疎通や書籍の理解が困難です。

最低限の数学の具体的知識としては、高校で勉強した確率・統計理論、微分積分、行列が必要とされるでしょう。

5：ビジネスに関する知識

データサイエンティストの役割はビジネスの課題や指針をデータ解析により提案する仕事であるため、ビジネスに関する知識が必要です。

解析対象となるビジネスがどのような仕組みで、どのように成立しているかの理解度によって課題や解決手段の質が変わり、意思決定者に対しての説明の理解度も変わります。顧客のビジネスを理解したうえで適切な分析や提案をしましょう。

6：プログラミングに関する能力

大量のデータを処理するのにコンピュータの使用は必須と言えます。

コンピュータを動かすためのプログラミングに関する能力は必然的に必要になります。プログラミング言語としては、最近では「Python」の使用頻度が高く、その応用範囲も広くなっているため「Python」のプログラミング能力が必要でしょう。

7：データを分析する能力

データの分析にはいろいろな方法があるため、分析に適した分析手法を選択し、それを使って分析する能力が必要です。

そのためには、統計処理のテクニックや統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析を使うデータマイニング手法など多くの分析手段で様々な課題に対してよりよい分析結果が得られるようにします。

8：データ分析ツールを扱える能力

ビッグデータのような大量のデータを分析するには、大量なデータ分析に特化したツールを使う必要があります。データ分析ツールの代表的なものはIBM社の「SPSS」や、「python」「Ｒ」を使ったものがあげられます。

最近では、GUIベースの初心者にも比較的簡単に分析が行えるツールも出てきていますが、使い勝手が悪く、思ったような分析ができないこともあるでしょう。また、質の高い分析をするにはそれなりの能力が必要とされると言えます。

9：論理的な思考能力

仕事の課題を解決するにあたって、物事を体系的にとらえ矛盾や飛躍がないように論理的な思考をすることが重要です。物事を体系的にとらえることによって漏れやダブりをなくし、矛盾や飛躍がないようにして筋の通った解決策にします。

論理的な説明は他者に対して説明する場合にも受け入れやすいものとなるため、意思決定者に判断基準を示す場合も意思疎通が円滑に行えるでしょう。

10：プレゼンテーション能力

データ分析で得られた結果は、意思決定者の意思決定の重要な要素です。意思決定者に十分理解してもらえるようなプレゼンテーションを実施する必要があります。どんなに優れた分析結果であっても、意思決定者に理解されず意思決定に反映されなければ意味がないでしょう。

データサイエンティストを目指す方法4つ

データサイエンティストになる方法として、関連のある職種からステップアップして転職する方法があります。そして、最初からデータサイエンティストに特化した学習をして、最初からデータサイエンティストを目指す方法もあります。

1：データベースエンジニアからステップアップする

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行う仕事であるため、それに近い職種のデータベースエンジニアやデータアナリストからステップアップする方法があります。

データベースエンジニアやデータアナリストとしてのデータ処理の仕事から徐々にデータサイエンティストの分野の仕事を取り入れていき、最終的にデータサイエンティストになる方法です。

2：IT系の職種からステップアップする

データサイエンティストに必要なスキルとして幅広いIT知識があります。幅広いIT知識を持っている職種はいうまでもなくIT系の職種のため、IT系の職種からデータサイエンティストにステップアップしやすい職種です。

IT技術者がデータサイエンティストになる際の身につけなければならないスキルとして、ビジネススキルと統計解析スキルが挙げられます。ビジネススキルは、携わった業界に依存することが多く実務を通して学びます。

3：学習サイトを活用する

データサイエンティストになるために、学習サイトを活用して必要なスキルを習得し、データサイエンティストの仕事につきます。学習サイトにはオンラインスクール、オンライン学習、オンラインの学習教材など複数の形態の学習サイトがあります。

4：書籍を活用する

書籍を活用する方法もデータサイエンティストになるための知識を専門的に学習してデータサイエンティストになる方法です。一般的に書籍での独学は安価で時間的に自由度が高いなどメリットがあります。

ただし、書籍のみでの独学は実技が困難なことやモチベーションの維持が難しいことや、わからないときに質問ができないといったことが上がられます。

データサイエンティスト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として年収をアップさせるには、雇用主にデータサイエンティストしての価値を認めてもらう必要があります。価値を認めてもらうためには実務を認めてもらうことや、資格をとって社会的に価値を高めるやり方があります。

それでも認めてもらえない場合には、データサイエンティストの年収相場を考慮して転職やフリーランスとなって年収アップさせる方法もあります。

1：各種ツールで細かい調整ができるようにする

データ分析ツールは多く出回っており、一通りの分析は比較的簡単に行えるようになってきました。しかし、ツールでの出力結果は細かい調整ができず、満足のいく結果とならない場合があります。

満足のいく分析結果を出すためには個々の課題に対して細かい調整ができれば質のよい分析結果を出せて、結果としてデータサイエンティストとしての評価があがり年収アップにつながるでしょう。

2：資格を取得する

データサイエンティストとしての価値を客観的に測る基準としていろいろな資格制度があるため、資格を保有することでデータサイエンティストとしての価値が上がり収入アップにつながります。

データサイエンティストとしての資格は、国家資格の「データスペシャリスト試験」、日本統計学会が認定する「統計検定」、ディープラーニング協会が主催する「Ｇ検定・Ｅ資格」、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する「Python3エンジニア認定基礎試験」です。

出典：データベーススペシャリスト試験（DB）｜IPA独立行政法人情報処理推進機構
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

3：フリーランスを目指す

データサイエンティストとしての価値を高めたにもかかわらず年収アップにつながらなかった場合は、その環境で正当な評価を受けていない場合もあるため、職場を変えるのも対応策の一つです。

職場環境を変える方法として転職もありますが、十分なスキルと顧客の目途があればフリーランスという方法もあります。会社員として年収2000万円程はかなり高額で役員を含めた経営者層に限られる年収ですが、フリーランスになれば経営者として達成できる可能性があるでしょう。

データサイエンティストが使う言語を学べるおすすめの学習サイト・講座5選

データサイエンティストに必要なプログラム言語であるPythonの学習方法は、オンラインスクール、学習教材での独学、オンライン学習サイトの利用などです。ここでは、各スタイルのおすすめサイトをご紹介します。

サイトの中にはPythonに特化したサイトもありますが、Pythonとは無関係な多数の講座が設定されているサイトもあります。

1：Coursera

Coursera（コーセラ）はスタンフォード大学やGoogle、bcgなどの世界的な有名大学や私企業が行うオンライン講座です。聴講だけであれば無料で参加でき、有料で各講座の終了証も発行されます。

使用言語は主に英語ですが、字幕で英語以外の言語も選択できるため、対応言語については各講座で対応言語の確認が必要です。対応言語は英語のみで、「Python for Data Science, AI & Development」がおすすめの講座と言えるでしょう。

出典：制限なしで学習｜Coursera
参照：https://ja.coursera.org/

2：Udemy

オンライン学習プラットフォームUdemyは講座買取型の学習形態で、教えたい人なら誰でも講師になれます。受講者は、多数の講座から人気や対応言語、対応レベル、受講料などをもとに必要な講座を選択し受講します。

おすすめの講座は、Pythonの基礎からビジネスデータを使ってデータ分析を学習する「ゼロから始めるデータ分析」です。 他にも沢山のコースが開設されていますので状況に応じて講座を選択します。

出典：豊富な選択肢のコース｜Udemy
参照：https://www.udemy.com/ja/

3：Aidemy

日本のオンライン型AI学習サービスAidemyは無料プランからビジネスプランまでの4プランが提供され、受講料は各プラン、コースによって異なります。学習内容はPython言語によるAIプログラミングや深層学習などデータサイエンティストに必要なものです。

有料講座は高額であるため、入門の無料講座で学習して有料講座を検討することをおすすめします。おすすめの講座は、サポートが受けられるPremium Planの「データ分析講座」です。

出典：AIを学ぶなら、アイデミー | Aidemy
参照：https://aidemy.net/

4：Chainer

Chainerはオープンソースソフトウェアライブラリーで、それを使用するための学習チュートリアルにはPythonの基礎から機械学習、深層学習までを解説した学習教材が準備されています。

学習教材を利用することでデータサイエンティストに必要なプログラミング言語を独学する学習方法です。学習教材は無料で利用できますが独学であるため、習得にはモチベーションの維持が必要となります。なおChainerは、PyTorchと連携移行中です。

出典：ディープラーニング入門｜Chainer
参照：https://tutorials.chainer.org/ja/

5：Progate

独学で行うオンライン学習サイトのProgateには、基礎的な内容の無料プランと基礎から応用まで学べる有料プラン、法人を対象にした法人向けプランがあります。

有料プランでも1078円／月とそれほど負担のない金額のため、無料プランで一通り学習した後、有料プランに変更して応用まで学習することをおすすめします。Python講座の場合、学習期間は2週間程度が目安で、1078円で利用できるでしょう。

出典：プログラミングで人生の可能性を広げよう｜Progate
参照：https://prog-8.com/

データサイエンティストに役立つおすすめの書籍5選

データサイエンティストに役立つおすすめの書籍5選を紹介します。「実務的入門書」「基礎知識を書いた読み物」「実務に役にたつ初級編」「ビジネス書として幹部、経営者に訴求書籍」などの書籍をご紹介します。

1：データ解析のための統計モデリング入門

2012年に岩波書店から発行された「データ解析のための統計モデリング入門」は理系、文系を問わず数理モデルで現象を表現・説明することの基礎ができ上がっていない人向けに書かれた入門書です。章ごとに例題を解いていくというスタイルで書かれています。

他の入門書では数理モデルの基礎ができ上がった人たち向けの書籍が多いのですが、それとは違ったアプローチをした書籍です。発行から10年たち価格も若干高めですがレビューでも高評価を獲得しているおすすめの書籍です。

データ解析のための統計モデリング入門

2：データサイエンティスト養成読本 登竜門

2017年に技術評論社発行された「データサイエンティスト養成読本 登竜門」はタイトルに登竜門あるように入門者向けの基礎的な内容をまとめた入門書です。価格的にもそれほど負担を感じるものではないため、入門者向けの読み物としておすすめの一冊です。

実務に役立つというよりは、データサイエンティストとしての最低限の常識を解説した書籍です。

データサイエンティスト養成読本 登竜門

3：ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

2017年にマイナビ出版から発行された「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」は、実務担当者向けに書かれた初級編です。実務をするうえでの具体的な内容が書かれた本であるため、SQLに対しての基礎的な知識を持った人におすすめします。

具体的なSQLのコードや実務をもとにした例題などを解説し、口コミでも高評価を得ているおすすめの一冊です。

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

4：データ・ドリブン・マーケティング

2017年にダイヤモンド社から発行された「データ・ドリブン・マーケティング」は、アマゾンのジェフ・ベゾスも愛読しているといわれるデータに基づいたマーケッティング理論を解説した書籍です。

マーケッティングでの判断材料を15の指標で示し、それをもとに判断していくことが解説され、役員を含む経営者層にも訴求する内容にもなっています。データサイエンティストにとっても意思決定者を説得するうえで有用な書籍です。

データ・ドリブン・マーケティング

5：Kaggleで勝つデータ分析の技術

2019年に技術評論社発行された「Kaggleで勝つデータ分析の技術」は、表題の通りデータ分析コンペ「Kaggle」で勝ことを目的に書かれた書籍です。データの前処理、特徴量作成、モデリング、評価に関係した暗黙のテクニックや手法が解説されています。

ただ、データサイエンスの仕事である課題設定や実際の運用などに関しては触れられていませんので注意が必要です。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

データサイエンティストの年収を参考にしよう

データサイエンティストの平均年収は508万円程ですが、転職市場では年収1000万円程を超える求人も見受けられるでしょう。年収の分布は、中央値が平均より高く少数の高年収者が平均年収を押し上げていると言えます。

年収が少ないデータサイエンティストが多く存在していますので、これをもとに現在の年収と比較して年収が低い場合は、その原因がスキルのせいなのか、環境のせいなのかを考えて年収アップを考えることをおすすめします。