情報のデータ化が進む中、ビックデータを分析活用するデータサイエンティストは、注目を集めている職種です。
しかし、データサイエンティストは人材不足といわれており、好条件で雇用する企業も出てきています。
当記事では、注目されているデータサイエンティストの仕事内容や、類似職種との年収比較、高年収を目指すための方法についても紹介しています。
データサイエンティストを目指す方、年収アップの方法を知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
目次
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、ビックデータの分析と活用です。
企業の課題に対して、データの収集や分析をし、コンサルティングを行います。
昨今、情報のデータ化が進み、ビックデータの量も膨大になってきました。
データサイエンティストは、ビッグデータを分析・活用し、新しい商品やサービスを生み出すことが可能です。
また、これまで経験や感覚に頼っていた仕事がデータを用いることで効率化され、競争力も高められます。
情報を適切に活用できるデータサイエンティストは、企業戦略の選定のために欠かせないものになってきています。
データサイエンティストの仕事内容は多岐に渡りますが、主だった業務は下記の5つです。
- データの収集・整理
- データの可視化・パターン認識
- データの集計・分析
- レポート提出
- 業務評価・改善
データサイエンティストの仕事は、データの分析や活用がメインと捉えられがちですが、実際は、ビジネス環境の変化に従い、企業に貢献できるよう判断していくことが求められます。
そのため、データの分析結果が最善のものであるのか、業務評価と改善を繰り返し行うことも重要です。
データサイエンティストと類似職種の年収比較
データサイエンティストは、責任の大きさにより年収は高い傾向にあります。
類似職と比較した場合どうなのでしょうか。
データサイエンティストは、AIエンジニアやデータエンジニアと共通する業務もあるため、近い職種だといえます。
ここでは、データサイエンティストと類似職の年収の違いを解説します。
データサイエンティストの年収
データサイエンティストの年収は、ニーズの高まりに対して人材不足が続いているため、高収入が見込まれます。
職業情報提供サイトによると、データサイエンティストの平均年収は、531.9万円です。
国税庁が発表した「令和3年分民間給与実態統計調査」によると、2021年（令和3年）の平均年収は443万円だったので、一般的な平均年収より高いことがわかります。
また、データサイエンティストの年収は、実績を積むごとに上がっていく傾向があります。
25歳から日本の平均年収を上回り、50歳〜54歳が最も年収が高く、681.89万円です。
中には年収1,000万円を超えるケースがあります。
統計やプログラミング、ビジネスなど、多くのスキルなど多くの知識をもちあわせていれば、さらに高い年収を狙えるでしょう。
参考
国税庁「令和3年分民間給与実態統計調査」
職業情報提供サイト（日本版O-NET）データサイエンティスト
類似職種との年収比較
データサイエンティストの類似職には、AIエンジニアやデータエンジニアといった職種があります。
それぞれの仕事の内容は下記のとおりです。
- AIエンジニア：ビックデータを活用したプログラムを組む技術者よりの職種。AI（人工知能）の開発と活用を行う。
- データエンジニア：データそのものに関わる職種。データの収集や管理、基盤の構築や運用などを担当する。
データサイエンティストがデータを分析し、新たな商品やサービスを創出し、業務プロセスの改善を行うのに対し、データエンジニアはデータ自体の収集や整理と管理を行い、情報基盤の構築や運用を担います。
AIエンジニアは、データエンジニアの中で人工知能の分野で特化した人が、AIの開発や活用を行います。
データエンジニアとAIエンジニアの平均年収は、職業情報提供サイト（日本版O-NET）によると、ともに558.8万円です。
データサイエンティストを含め、全てビックデータを扱うため、混同されやすい職種ではありますが、年収には違いがあります。
参考
職業情報提供サイト（日本版O-NET）データエンジニア
職業情報提供サイト（日本版O-NET）AIエンジニア
年収をアップさせる方法5選
データサイエンティストは、日本の平均より高い年収を得ていますが、さらに高い年収を目指すことも可能です。
ここでは、年収アップのためにできることを紹介します。
外資系企業に勤務する
データサイエンティストとして年収アップを目指す場合は、外資系企業に就職することがおすすめです。
外資系企業への転職が、年収アップにつながる理由は2つあります。
1つ目は、外資系企業は、国内企業よりデータサイエンティストを高く評価しているからです。
特にアメリカの企業では、ビックデータを扱うデータサイエンティストは、最もニーズのある職業といわれています。
そのため、外資系企業は国内企業より、データサイエンティストの価値を高く評価する傾向があります。
また、国内をターゲットにした企業より、海外に事業を展開する企業のほうが、扱うデータの量や種類が多くなるため、データサイエンティストとしての高い技術力が求められるでしょう。
それに伴い、責任も大きくなり、高収入につながります。
2つ目は、日本国内の企業では年収は役職と比例して高くなる傾向があるためです。
役職は年功序列を基本とするケースが多いため、成果を出しても年収は大きく変わることはありません。
一方、外資系企業は実力主義を掲げている場合が多く、結果を出せば年収アップが可能です。
大手企業に勤務する
大手企業で勤務することも年収をアップさせる方法の一つです。
ビックデータに着目する大手企業は、情報活用の重要度を理解しています。
そのため、データサイエンティストのスキルも高く評価してくれます。
好条件の企業に転職すれば、年収を上げることができるでしょう。
フリーランスとして独立する
データサイエンティストとして高収入を目指すなら、独立することも視野に入れましょう。
フリーランスは、会社員と違い、自身の裁量で自由に仕事を選べるため、年収アップを狙えるからです。
また、フリーランスの場合、案件の業務内容や報酬について交渉することができ、年間で受注する案件の量も決められます。
仕事で成果を出し、クライアントとの信頼関係を築ければ、継続して案件を依頼されたり、他のクライアントを紹介してもらえたりする可能性もあります。
しかし、フリーランスとして独立するには、スキルや実績だけでなく、良い条件の案件をどれだけ獲得できるかという点も重要です。
自身で案件獲得ができるなら、フリーランスは高年収につながる働き方です。
プロジェクトマネージャーになる
転職以外に年収を上げる方法に、プロジェクトマネージャーを経験する方法があります。
特に、最終的な問題解決につながる提案ができれば、より上流の工程に携わることも可能です。
さらに、データサイエンティストの業務全般に関わることができるため、プロジェクトマネージャーの経験は高く評価され、年収アップにつながるでしょう。
スキルを磨く
スキルを磨くことは、年収アップには欠かせません。
今の状況でできることに取り組み、実績を積み、スキルを身に付けましょう。
IT業界は、進歩が早いため常に最新の情報を得られるように努めなければなりません。
自己研磨を怠らないことが、データサイエンティストとしての価値を向上させ、年収アップにつながります。
また、AIの需要が高まっているため、AI技術を備えていることや、AIでは生み出せないアイデアを出せることなど、他者と差別化できるスキルを身に付けるとよいでしょう。
まとめ
データサイエンティストはビックデータを活用できるため、ニーズが高い職種といえます。
今後もデータ重要性は高まっていくと考えられますが、現在は人材不足が続いています。
そのため、市場では希少性が高く、高年収も期待できる職種といえるでしょう。
当記事で紹介した年収アップの方法を実践し、高収入を目指してください。
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