データサイエンティストの平均年収はいくら？年収を上げる方法も紹介

データサイエンティストの平均年収はいくらになるのか、知りたい方もいるのではないでしょうか。データサイエンティストとは、大量のデータから有用な情報を抽出し、その結果を利用してビジネス上の意思決定を助けるスペシャリストです。
本記事では、データサイエンティストの平均年収や年収を上げる方法について、詳しく解説します。

データサイエンティストの平均年収

大手求人検索サイトの統計によると、データサイエンティストの平均年収は、約699万円となっています。約699万円という数字は、国内平均の年収（約403万円）と比較してかなり高い水準といえます。
月単位で計算すると、データサイエンティストの収入はおよそ58万円です。派遣社員の場合、平均の時給は約2,606円です。
国税庁による「民間給与実態統計調査」を見ると、一般的な正社員の平均月収が約36万円、派遣社員の関東の平均的な時給が約1400円であることから、月収や時給をみても、データサイエンティストの収入が高いことがわかります。

参考：求人ボックス 給料ナビ「データサイエンティスト仕事の年収・時給・給料」

参考：民間給与実態統計調査 2020年 調査結果（全データ） P15 第8表 平均給与 | 国税庁

データサイエンティストの条件別の平均年収

ここからはデータサイエンティストの条件別の平均年収について詳しくみていきます。データサイエンティストの年収を分ける条件とは何があるのか、よく読んで理解しておきましょう。

Pythonのデータサイエンティストの平均年収

大手求人検索サイトの求人情報から算出したPythonのデータサイエンティストの平均年収は、「698万円」となっています。
Pythonはデータサイエンティストがプログラムを組む際に多く活用するプログラミング言語のひとつです。データ解析のほかAI開発や機械学習にも用いられます。

医療系のデータサイエンティストの平均年収

大手求人検索サイトの求人情報から算出した医療関係のデータサイエンティストの平均年収は、「675万円」となっています。データサイエンスと医療は深く関連しており、医療はデータ利用を通じて進歩を遂げてきました。たとえば多様な病例や治療法のデータから、更なる効果的な療法や革新的な薬剤の開発が可能になります。

フルリモートのデータサイエンティストの平均年収

大手求人検索サイトの求人情報から算出したフルリモートのデータサイエンティストの平均年収は、「749万円」となっています。
この金額はデータサイエンティストの全体の年収よりもやや高い数字です。フルリモートの勤務ができることは、データサイエンティストとしての知識やスキルに加えて、テキストやオンラインミーティングにおける高いコミュニケーション能力が求められます。
そのため、フルリモートのデータサイエンティストの年収が高めになっていると思われます。

未経験のデータサイエンティストの平均年収

大手求人検索サイトの求人情報から算出した未経験のデータサイエンティストの平均年収は、「525万円」となっています。
ただし未経験からデータサイエンティストとして仕事をしていくには、IT業界が未経験であってもデータサイエンティストが必要とする統計や数学の知識を有したり、数学的統計を扱う職種経験を持った方でないと就職が難しいかもしれません。

データサイエンティストの地域別の平均年収

ここからはデータサイエンティストの地域別平均年収を、詳しくみていきます。
どの職種においても収入に地域差があるものですが、データサイエンティストの場合はどのような違いがあるのでしょうか。

求人専門の検索サービスが、同サイトに掲載された求人情報から算出したデータによると、データサイエンティストの地方別年収のうち、最も高いのは、関東地方の「687万円」でした。続いて近畿地方の「657万円」、その他の地方の「648万円」となっています。
関東とその他の地方では約40万円の開きがあることから、月収にすると、約3万円の差となります。
ただし家賃や生活費といった給与面以外のコストを考えるとやはり都市部の方が割高となるため、データサイエンティストの年収格差は、地方でも都市部でも実質的にはほぼない、といえそうです。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、主に以下の3つです。

・データ分析
・市場調査
・データ活用策の提供・提案

データ分析

データサイエンティストは、企業が所有する大量のデータを分析・解析し、企業が展開するビジネスや事業に適用できるようにするのが主な役割です。
例えば、自社のECサイトを抱える企業がECサイト上のユーザ行動や決済方法などの情報から、どの顧客層がどういった商品をいつ、何個購入しているのか、またはどういった顧客層が購入しないのかなど、データを分析することが不可欠になります。

市場調査

データサイエンティストは、コンサルティングやマーケティングをデータ分析によってサポートするのが仕事であるため、市場調査も重要な業務の一部となっています。

データ活用策の提供・提案

データの分析だけではなく、分析結果を元にしたビジネスに対する提案もデータサイエンティストの仕事です。自社や顧客企業の特性、ビジネスモデルなどを深く把握することが求められます。

こちらの記事で詳しく説明していますので、ぜひご覧ください。

参考：「データサイエンティストとは？役割や仕事内容、必要なスキル・役立つ資格などを解説！」

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストになるためにおすすめの資格は、以下の3つです。

●データサイエンティスト検定（DS検定）
●基本情報技術者試験（FE）
●Python3 エンジニア認定基礎試験／Python 3 エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティスト検定（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する資格です。数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルを証明できます。4つあるレベルのうち、現状実施されているのはもっとも易しい難易度の見習いレベルのみです。データサイエンティストに興味のある方や初学者に向いています。

公式HP：データサイエンティスト検定(DS検定)

基本情報技術者試験（FE）は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施しています。システムの企画・設計・開発・運用や戦略の立案など、ITエンジニアに求められる基本的な知識全般が備わっていることを証明できる資格です。ITエンジニア向けの資格という印象が強いですが、データサイエンティストとしての基礎を固める上でも役立ってくれるでしょう。

公式HP：基本情報技術者試験(FE)

Python3 エンジニア認定基礎試験／Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しています。プログラミング言語のPythonに特化した資格です。基礎試験はPythonの文法、データ分析試験はPythonを使った分析方法についての知識が問われます。データサイエンティスト以外にも様々な職業で幅広く活用できる点が強みです。

公式HP：Python 3 エンジニア認定基礎試験

公式HP：Python 3エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストに役立つ資格は以下でも詳しく紹介していますので参考にしてください。

参考：データサイエンティストにおすすめの役立つ資格13選！メリットや勉強方法も紹介！

データサイエンティストとしての年収を上げるためには

ここからはデータサイエンティストの年収を上げるための方法を3つ紹介します。データサイエンティストとして仕事を続けるうえで、さらに高い年収を求める方は、ぜひ参考にしてください。

大企業・外資系企業に就職する

年収1,000万円を超えるデータサイエンティストを目指す場合は、大企業や外資系企業へ就職・転職する方法があります。ビッグデータの活用に早くから取り組んでいる大企業では、データサイエンティストの価値を理解し、経験や専門知識に見合った待遇を提供する傾向があります。
また国際的な事業展開を行う企業は、扱うデータの量や種類が多様であり、高いスキルをもったデータサイエンティストの需要があるのです。データサイエンティストの高いスキルをもつことで、収入も増える可能性が高まります。

フリーランスで活動する

データサイエンティストとして働く場合は、正社員だけでなく組織に属さず独立して働く道もあります。フリーランスのメリットは、業務の詳細や報酬の交渉を自分で行うことができ、受ける案件の数も自己判断で調整することが可能な点です。
そのため、自分のスキルや能力、および自己研鑽の努力次第で報酬が増える可能性が高まり、収入の上昇が期待できます。特に報酬の高い仕事を選択することで、正社員のときよりも高い収入を実現できる可能性があります。

転職する

データサイエンティストとしてより多くの収入を得ようとするなら、大企業や外資系の企業へ転職する方法があります。なかでも外資系企業は、成果主義の社風が強い会社が多いため、優れたパフォーマンスを示せば、結果にふさわしい報酬を得ることが可能です。ただし成果を上げ続けるためには、データサイエンティストとしての技術の向上や適切な資格の取得など、自己成長への積極的な取り組みが求められます。

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データサイエンティストとして活躍し、より高い収入を得たいと考えているなら、社内SEというキャリアパスも有効な手段です。
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まとめ

本記事では、データサイエンティストの平均年収や条件別のデータサイエンティストの年収について、詳しく紹介しました。
データサイエンティストの平均年収は、個々のスキルや経験、そして勤務地により大きく左右されます。
ビジネスの成功にはデータの理解や適切な分析が不可欠であることから、データサイエンティストの役割は今後ますます重要性を増していくと思われます。
データサイエンティストのキャリアを構築し、年収を向上させるために、ぜひ「社内SE転職ナビ」をご活用ください。