国内外のデータサイエンティストの平均年収とは？アップをさせる方法

更新日：2023年7月3日

データサイエンティストは、ビジネスや社会の課題をデータ分析や機械学習などの技術で解決する専門家であり、需要が高く将来性もある職種です。しかし、給与が高いと言われているものの、年収については国内外での差異や、学歴や資格、実務経験などによって大きく変わってきます。

この記事では、データサイエンティストの年収に影響する要素や、年収アップのために必要なスキルの向上方法、業界の最新の情報やトレンドをキャッチするための関係構築方法など、データサイエンティストとして年収に興味のある方にとって役立つ情報を解説します。

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平均年収を、下記の2つに分けて解説します。

日本国内での平均年収

データサイエンティストは、日本国内での平均年収が約650万円です。データ分析や機械学習などの高度なスキルを持ち、ビジネスに貢献できる人材が求められているからです。

また、近年、ビッグデータや機械学習の発展により、企業がデータ分析と洞察を求める需要が増加しています。その結果、データサイエンティストの需要も高まり、需要と供給のバランスが賃金に反映されていることも要因のひとつとして考えられるでしょう。

データサイエンティストの年収は、1,000万円以上と提示している企業も多く、経験や実績に応じて高い報酬が得られる可能性があるといえます。

海外での年収（アメリカ）

データサイエンティストは、海外での年収も高く、特にアメリカでは約1,200万円です。なぜなら、アメリカでデータサイエンティストは「最も稼げる職業」と言われており、多くの企業や組織がデータを活用して競争力を高めようとしているからです。

アメリカは技術の発展が進んでおり、多くのテクノロジー企業が存在しています。AIを筆頭とする技術についても、その多くがアメリカから日本にまで情報が届いているものです。

データ駆動型の経済を推進することにより、多くの企業や組織がデータを活用して競争力を高めようとする結果、さらに給与が高くなるといったことも見込まれます。

データサイエンティストの年収を左右する要素

ここからは、データサイエンティストの年収を左右する主な要素について、以下の3つにわけて紹介します。

経験とスキル

データサイエンティストの年収は、経験とスキルによって大きく変わります。基本的には、経験が豊富でスキルが高いほど、年収も高くなります。

たとえば、以下のような経験やスキルがあると、年収が上がる可能性があります。

これらの経験やスキルは、データサイエンティストとしての価値を高めるだけでなく、プロジェクトの成功にも貢献します。こうした経験やスキルを持つデータサイエンティストに対し、高い年収を提示することが多いと考えられます。

業界や企業のタイプ

データサイエンティストの年収は、業界や企業のタイプによっても異なります。一般的には、業界や企業がデータサイエンティストに対して求めるレベルや役割が高いほど、年収も高くなります。

たとえば、以下のような業界や企業では、データサイエンティストの年収が高い傾向にあるでしょう。

これらの業界や企業では、データサイエンティストは、高いレベルや役割を担うことが期待されます。そのため、これらの業界や企業で働くデータサイエンティストに対して、高い年収を支払うことが多い傾向があります。

学歴や資格

データサイエンティストの年収は、学歴や資格によっても変わります。たとえば、以下のような学歴や資格があると、年収が上がる可能性があります。

これらの学歴や資格は、データサイエンティストとしての信頼性や競争力を高めるだけでなく、採用や昇進にも有利になります。このように、学歴や資格によっても年収は異なります。

データサイエンティストとして年収アップをさせるためには？

データサイエンティストとして年収アップをさせるためには、以下の方法が挙げられます。

スキルの継続的な向上と新しい技術の学習

データサイエンティストとして年収アップをさせるためには、スキルの継続的な向上と新しい技術の学習が必要です。常に変化するデータや技術に対応できる柔軟性と、高い専門性を求められるからです。

最近では、ビッグデータやクラウドコンピューティング、深層学習などの新しい技術が登場し、データサイエンティストの仕事内容や求められるスキルも変化しています。

そのため、データサイエンティストとして年収アップをさせるためには、スキルの継続的な向上と新しい技術の学習が欠かせないといえます。

実践的な経験

実践的な経験を積むことで、データサイエンティストとしての実力や信頼性を高められます。実践的な経験では、データの収集や前処理、分析やモデリング、可視化やレポーティングなどの一連の流れを経験できるからです。

たとえば、オープンソースのデータセットやコンペティションへの参加や、自分で興味のあるテーマに関するプロジェクトの作成などが実践的な経験につながるでしょう。また、実践的な経験を積むことで、自分の実績やポートフォリオをアピールもできます。

資格取得

資格取得をすることで、データサイエンティストとしての知識やスキルを証明できると、年収アップが期待できます。これは、資格試験では、データ分析や機械学習などの基礎的な知識やスキルだけでなく、応用的な問題解決能力やコミュニケーション能力なども評価されるからです。

たとえば、PythonやRなどのプログラミング言語や、SQLやExcelなどのデータベースや表計算ソフトの操作、統計学や機械学習の理論や手法などが資格試験の対象となります。

そのため、資格取得をすることで自分の能力やレベルを客観的に示せて、データサイエンティストとして年収アップを狙えるでしょう。

業界内の関係構築

業界内の関係構築をすることで、データサイエンティストとしての最新の情報やトレンドをキャッチでき、常に最新の技術に対応できることで年収アップが期待できます。

最新の技術や事例、ニーズや課題などを共有してもらえると学びにつながります。こうした、経験と専門知識の共有は、自身のスキルや能力を向上させるため、評価の向上や年収のアップにつながることがあるためです。

また、業界内の関係構築によって評判や信頼性が高まると、個人のマーケット価値も向上し、それに応じて年収も上昇することもあります。

転職、独立、海外進出

転職、独立、海外進出をすることで、データサイエンティストとしての市場価値を高められます。

その結果として、年収が高まることが期待できます。

転職、独立、海外進出では、自分にあった条件や環境で働けます。たとえば、転職では、自分のスキルや経験に見あった報酬や待遇を得られ、海外進出では、外資系企業やグローバル市場で働けて給与が高まるなどです。

そのため、転職、独立、海外進出は年収をアップさせる手段として有効です。

データサイエンティストの平均年収は今後上がっていく？

データサイエンティストの平均年収は、技術の進化によって向上したり、低下したりすることが見込まれ、どうなるかわからないというのが実情です。

ただ、データサイエンスは人工知能や機械学習などの技術進化によってますます重要になってくることを考えると、低下するよりも向上する可能性が高いと考えられます。

顧客の嗜好や行動を分析して、最適な商品やサービスを提供したり、市場の動向や競合の戦略を予測して、ビジネスの成長に貢献したりできます。これにより、企業にとって大きな価値を生み出せる職種であることは、昨今のDX推進において非常に重要なポジションといえるでしょう。

このように、今後もデータサイエンスの分野は発展していくと予想されるため、データサイエンティストの平均年収は上昇傾向にあると見込まれています。

まとめ

データサイエンティストは、企業や社会の課題をデータ分析や機械学習などの技術で解決する専門家です。この職種は需要が高く、将来性もあるため、年収アップを目指す人にとって魅力的な職種です。

しかし、データサイエンティストとして年収アップをさせるためには、スキルの継続的な向上と新しい技術の学習が必要です。デジタルグロースアカデミアは、データサイエンティストを育成するための研修を提供しています。

最先端の技術や最新のビジネス戦略を学べるコースを提供しているため、データサイエンスに必要なスキルを習得する際にはぜひご検討ください。

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