データサイエンティストの平均年収とは？必要なスキル13個と転職の方法を解説

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、データ分析を行うことで企業のビジネスに活用するための情報を引き出す専門職です。

社会の情報化が加速し、さまざまなデータがビジネスに活用されるようになった現代では、データ分析のスペシャリストであるデータサイエンティストの重要性も増してきています。

本記事ではデータサイエンティストの仕事内容やスキルなどをご紹介します。ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

データアナリストとの違い

データアナリストは決められた目標を達成するためにデータ分析を行い、データの加工や集計などを行う職業です。

また、データアナリストにはコンサル型とエンジニア型があり、それぞれマーケティング会社で分析を行う担当者、自社メディア運営会社に勤務するデータ分析担当者となります。

一方、データサイエンティストの場合はデータ分析の環境構築から分析、レポ―ティング、データ分析により得た知見をビジネスに活かして利益を出すところまでが業務内容になります。

そのため、データアナリストよりもデータサイエンティストのほうが業務領域は広く、多くのスキルが必要とされる職業だと言えるでしょう。

データサイエンティストの需要は高い？

近年ではAI技術の進歩により、さまざまな分野でAIが活用されるようになってきています。また、社会の情報化の促進によってビッグデータ市場も拡大しており、多くの企業がデータの活用に乗り出しています。

そのため、ビッグデータを扱ったデータ分析を行い、AI開発にも携われるデータサイエンティストの需要は拡大しており、今後も需要は増加していくことが予測されています。

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は、データ分析を行い、それによって得た知見をビジネスに活用して利益を出すことです。

具体的には、データ分析によって解決したいビジネス上の課題を問題定義し、必要となるデータの収集や整理を行い、分析手法にそってデータ分析を実施し、課題解決に繋がるような情報の抽出を行います。また、得られた知見はレポートとしてまとめ、報告します。

データサイエンティストの平均年収とは？

データサイエンティストの平均年収は一般的に650～750万円程度になるケースが多くなります。データサイエンティストは必要となるスキルの専門性が高く、さらに需要も高い職種となっているため、他の職業と比較しても年収水準は高い傾向にあります。

そのため、より専門的なスキルを保有しているデータサイエンティストの方が高い年収を得られるでしょう。

データサイエンティストの年収が高いといわれる4つの理由

前述の通り、データサイエンティストの年収は高い水準にあり、日本全体での平均年収よりも高い年収を得られる職業であると言えます。それでは、なぜデータサイエンティストの年収はそれだけ高い水準となっているのでしょうか。

ここではデータサイエンティストの年収が高いといわれる4つの理由をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

1：求められるスキルの専門性が高い

データサイエンティストに必要とされるデータ分析に関するスキルは、統計学やAI開発など非常に専門性が高いスキルとなります。また、単にデータ分析を行って結果をまとめるだけでなく、得られた知見をビジネスに活かすためのスキルも求められます。

そのため、一般的な職業よりも専門性が高いことから、スキルを持った人材自体が貴重であるというのも年収が高い理由の1つです。

2：人材が不足している

現在、日本ではIT人材が不足しており、今後も人材不足が拡大していくことが懸念されています。また、非常に専門性の高いスキルを要求されるデータサイエンティストは、さまざまなIT人材の中でも特に人材不足の状況だと言えます。

そのため、データサイエンティストを求めている企業は国内外で多いことから、年収も高い職業となっています。

3：データ分析の需要が高まっている

社会の情報化が急速に進んでいることから、データの重要性も増してきています。また、企業が保有しているデータも日々増加しており、多くの企業がビッグデータをビジネスへ活用するようになってきたことから、以前よりもデータ分析の需要が高まってきています。

そのため、膨大なデータを活用できる人材が必要不可欠となり、年収の高いデータサイエンティストの求人が多くなってきています。

4：ビッグデータを扱う

近年ではビッグデータを扱うような企業も多くなってきていますが、そういったデータは素人には取扱いが非常に困難です。そのため、データサイエンティストのようなデータ分析の専門家が必要とされるようになりました。

また、ビッグデータを扱っている企業は、まだそのほとんどが大企業となっているため、もともとの年収の水準が高く、そういった企業で求められるデータサイエンティストの年収も自然と高く設定されています。

データサイエンティストに必要なスキル13個

データサイエンティストは高い年収を得られる魅力的な職業となっているため、これからデータサイエンティストを目指したいと考えている方も多いでしょう。それでは、データサイエンティストに必要なスキルとはどういったものがあるのでしょうか。

ここではデータサイエンティストに必要なスキル13個をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみて下さい。

1：ビジネスの仕組みに関する知識

データサイエンティストは企業のビジネス上の課題解決のためのデータ分析を行うことが仕事です。そのため、データ分析に関する知識やスキルだけでなく、その企業のビジネスの仕組みについても理解しておく必要があります。

ビジネスについて理解が足りなければ、得られた結果を課題解決に活かすことができません。そのため、ビジネスの仕組みを理解し、ビジネスの観点から課題を理解することが重要です。

2：プレゼンテーションスキル

データ分析を行った結果は、最終的にはレポートなどの成果物としてまとめて報告を行います。また、場合によっては報告したレポートと同様の内容のプレゼンテーションを行わなければいけないケースもあります。

そのため、専門的な知識がない人にも伝わりやすく、そして、経営陣にも説得力あるプレゼンテーションができるように必要な内容をコンパクトにわかりやすく説明するプレゼンテーションスキルが必要になるでしょう。

3：論理的な思考スキル

論理的な思考スキルとは、物事を道筋立てて順序ごとに検討していく思考力のことです。論理的思考はデータサイエンティストに限らず、すべてのIT職種に必要とされるスキルであり、論理的思考力に欠けているとデータ分析を実施しても誤った結果に繋がる可能性があります。

そのため、データサイエンティストには課題を的確に整理し、データ分析によって求めている結論を導き出すための論理的な思考スキルが必要です。

4：R言語の知識

データサイエンティストにはプログラミングスキルやコーディングスキルも求められますが、その中でも特にR言語やPythonなどのデータ分析に特化した言語のスキルは重要です。

R言語は統計解析向けのプログラミング言語で、一般的なプログラミング言語と違ってアプリケーション開発などはできません。

しかし機械学習やデータサイエンス、統計分析の際には非常に有用な言語となるため、データサイエンティストになるのであれば理解しておく必要があります。

5：Pythonの知識

前述のとおりデータサイエンティストにはプログラミングスキルも必要となりますが、特にPythonのスキルは必須となります。

Pythonは機械学習やデータ分析に便利なプログラミング言語で、さらにアプリケーション開発にも対応できることから、多くのデータ分析の現場で活用されています。

実際にPythonを使ったバッチ作成やログ収集を行うこともあるため、Pythonでプログラミングができるようになっておきましょう。

6：ビッグデータの処理に関する知識

データサイエンティストは素人には扱えないビッグデータを扱うため、ビッグデータの加工や処理などの専門的な知識が必要になります。ビッグデータをデータ分析に使用するには、統一されていないビッグデータの不要な部分を削除し、分析できるように前処理を行う必要があります。

そのため、どのようにしてビッグデータを処理すればよいのか学んでおきましょう。

7：データベースに関する知識

データ分析で用いるデータはデータベースに保管することになります。そのため、データサイエンティストはデータベースを扱う知識やスキルが必要になります。

データベースを操作するのに必要なSQLの知識はもちろん、ビッグデータを蓄積・分析できるHadoopや、インメモリデータ処理エンジンのSparkについても理解しておくようにしましょう。

8：ITに関する全般知識

データ分析に関係した業務はすべてパソコンを使って行うことになるため、データサイエンティストにもITに関する全般的な基本的知識が必要です。パソコンやインターネット、データベース、Officeの使い方などITに関する知識を押さえておきましょう。

9：数学力

データ分析を実施するには分析統計のスキルが必要になります。分析統計とはどのような分析を行うことで目的としている結果が得られるかという考え方ですが、分析統計には統計学や数学の知識が必要となります。

また、データ分析には数学が必須となるため、統計や確率、微分積分、行列などの高校卒業レベルの基本的な数学力については身につけておくようにしましょう。

10：データ分析ツールに関する知識

データ分析を行う際にはさまざまな計算を行うことになりますが、データサイエンティストが自身で行うには計算が複雑で非効率になるため、基本的にデータ分析ツールを活用することになります。

回帰分析などであればExcelで分析を行うことも可能ですが、専門的なデータ分析には他のツールも必要となります。そのため、データ分析ツールであるTableauやSASなどを扱えるスキルが必要です。

11：データ分析の手段に関する知識

データ分析を行う場合、総計処理や数理モデルなどを利用して分析を行います。そのため、データマイニング手法や統計処理手法など、さまざまなデータ分析の手段についても知っておく必要があります。

どのようなデータ分析を行うのかによって必要となる手法は異なるため、目的の結論を出すために必要なデータ分析手法がどれなのか理解できるようにしましょう。

12：Webマーケティングのスキル

データサイエンティストがデータ分析を行う目的は、企業のビジネス上の課題を解決するためです。そのため、データ分析によって得られた知見を活かすWebマーケティングのスキルも必要になります。

また、広告やWebマーケティング施策を実施した場合の効果を検証するためにデータ分析を実施することもあるため、基本的なWebマーケティングのスキルも必要となります。

13：外国語スキル

データサイエンティストとして働く場合、外資系企業で外国人スタッフとコミュニケーションをとるケースや、英語の論文などを読むケースもあります。そのため、他のIT職よりも英語力などの外国語スキルが求められるでしょう。

データサイエンティストに転職するには？

データサイエンティストは人材不足で需要が高い職種です。そのため、未経験からでも統計学や数学など専門的な知識を持っていれば、データサイエンティストに転職できる可能性があります。それを踏まえて、R言語やPythonに関するスキルも習得するようにしましょう。

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は需要も年収も高い職種ですが、高い将来性が期待される一方で、現在の仕事の一部がAIに置き換わる可能性も指摘されています。また、人材育成に力を入れているため、将来的にはデータサイエンティストが余る可能性もあります。

そのため、需要の高いデータサイエンティストになるためには、AI開発や機械学習などの専門性の高いスキルを身につけることが重要です。

データサイエンティストの年収について理解しよう

専門性の高いスキルが要求されることからデータサイエンティストは年収が高い傾向にあります。

ここでご紹介したデータサイエンティストの年収が高い理由やデータサイエンティストに必要なスキルなどを参考にして、年収の高いデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。