データサイエンティストの仕事や年収アップに必要なスキルを解説

データサイエンティストという職種は、IT業界の人手不足を背景に注目を集めています。
この役割の具体的な業務内容や収入水準については、様々な疑問が浮かぶことでしょう。
本稿では、以下の点についてご説明します。

• データサイエンティストの平均年収や最高年収
• 職務の実態
• スキルアップに役立つ資格
• 需要動向
• 将来性

データサイエンティストを目指す方、現役のデータサイエンティスト、データ分析に関心のある方など、幅広い層の方々に有益な情報となることでしょう。

データサイエンティストの仕事内容

この章では、データ分析を通じてビジネス課題の解決を図るデータサイエンティストの職務について説明します。
データサイエンティストは、大量のデータを収集・加工・分析し、その結果を基に新商品開発や販売戦略の立案など、企業の課題解決に貢献します。
具体的な業務としては、

• データの収集と分析
• 分析結果の構造化と管理
• 経営層向けのレポート作成
• ビジネス戦略の提案

などが挙げられます。
データサイエンティストに関連する職種として、AIやシステムへの機械学習実装を手掛けるAIエンジニアや機械学習エンジニアがいます。
これらの職種では、データサイエンティストと同様の開発スキルが求められることが多いです。

データサイエンティストの年収

この節では、データサイエンティストの収入について説明します。
フリーランスとして働く場合と企業に雇用される場合の年収を比較し、それぞれの平均値、最高値、最低値を提示します。

フリーランスのデータサイエンティストの平均年収は1,089万円、最高年収は2,400万円、最低年収は240万円です(ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」調べ/2021年7月時点)。

一方、企業に雇用されたデータサイエンティストの平均年収は700万円とされています。これは全エンジニアの平均年収469万円を上回り、50代エンジニアの平均年収701万円とほぼ同等の水準にあります。

• 20代373万円
• 30代509万円
• 40代605万円

と年齢が上がるにつれて増加する傾向にあります。

フリーランスとの比較では、フリーランスのデータサイエンティストの方が389万円(約1.6倍)高収入を得られることがわかりました。データサイエンティストとして活躍するなら、高年収が期待できるフリーランスの道が有利であると言えます。

データサイエンティストの年収アップに必要なスキル

この節では、データサイエンティストの収入向上に役立つ能力について説明します。
データサイエンティストとして求められる技術を身につけることで、高い報酬を得られる可能性が高まります。
今後データサイエンティストとしてキャリアを歩む方も、この内容を参考にしていただき、収入アップの一助としていただければ幸いです。

データサイエンティストに必須の数学・統計・データ分析スキル

データ専門家にとって収入を伸ばすために求められる能力は、数学、統計、データ解析に関する知見と技術です。

• 数値処理の専門家として、数学、統計、データ解析の知識と技能が不可欠です。
• 微積分や線形代数などの数学的基礎知識が必要とされます。
• さらに、機械学習を活用するには、
  

  パターン認識	予測	精度評価手法
  一様分布	正規分布	二項分布
  ポアソン分布	データマイニング手法

  などのデータ解析に関する知見と技能を身につけておくことが重要です。

数学、統計、データ解析の知見と技術は、データ専門家にとって必須の要件と言えるでしょう。

データサイエンティストの高年収に必要なスキル

データ分析の専門家にとって収入を向上させるためには、コーディングの能力が不可欠です。
この職種では、

• Python
• R言語
• SQL

などのプログラミング言語の習熟が求められます。
さらに、

• MySQL
• Git
• Hadoop
• Docker

といったミドルウェアの知見、

• Linux
• Windows

のオペレーティングシステムの理解、

• AWS
• Google Cloud Platform

などのクラウドサービスの知識、

• SAS
• Tableau

などの統計ツールの活用力があれば、その希少性が高まり、より高い報酬を得られる可能性が高くなります。

データサイエンティストに求められるビジネススキル

データ分析の専門家にとって、収入を向上させるためには、ビジネスに関する知識と能力が不可欠となります。企業の事業内容や市場動向を深く理解し、論理的な思考力を備え、分析結果を適切に文書化し、わかりやすくプレゼンテーションできる力が求められます。
分析対象の業界や自社の事業モデル、競合他社の状況など、幅広い視点から情報を収集・分析し、経営戦略に活かすことが重要な役割となるためです。

データサイエンティストの高年収に必要なスキル

データ分析の専門家にとって収入を向上させるために必要な能力は、機械学習やディープラーニングに関する知見と技術力です。
ディープラーニングとは、十分な量のデータが存在すれば、機械が自動的にデータから特徴を抽出できるディープニューラルネットワーク(DNN)を活用した学習手法のことを指します。
機械学習やディープラーニングの考え方、特性、利用方法、決定木などの基本的なアルゴリズムに加え、パーセプトロン、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使用法を理解していれば、その希少性が高まり、データ分析の専門家として高収入を得やすくなるでしょう。

データサイエンティストの年収アップに必要なスキル

データ分析の専門家にとって収入を増やすための重要なスキルは、円滑なコミュニケーション能力です。
データ分析の職務では、

• 現場の技術者や研究者
• 経営陣など

様々な関係者と協力する機会が多くあります。
したがって、データ分析の専門家として収入アップを目指すのであれば、コミュニケーション力の向上に努めることが賢明でしょう。

データサイエンティストの年収アップにおすすめの資格

この節では、データサイエンティストの収入向上に役立つ資格について説明します。データサイエンティストには多岐にわたる能力が求められるため、関連資格の取得により、自身の専門性を裏付けることができます。

AIジェネラリスト検定

人工知能やディープラーニングの基礎から応用までを網羅した試験が、一般社団法人日本ディープラーニング協会によって実施されています。
この資格試験は、

• トヨタ自動車
• Preferred Networks
• NVIDIA

など、AIの最先端を牽引する企業の監修と協賛を得ています。
深層学習の基礎知識に加え、適切な活用方針の決定や事業への応用能力を評価します。
試験範囲は、

• AI・機械学習・ディープラーニングの基礎
• 最新動向
• 法律・倫理

まで幅広く及びます。
このため、データサイエンティストの方々にとって有益な資格と言えるでしょう。

AI技術者のための深層学習資格

E資格(エンジニア資格)は、ディープラーニングの専門知識と実践力を評価する試験です。
トヨタ自動車やPreferred Networks、NVIDIAなど、AIの最先端企業が関与しています。
この資格は、深層学習の理論を理解し、適切な手法を選択して実装できる能力を持っているかを判定します。

• 受験には、協会認定のプログラムを2年以内に修了していることが条件となり、一般的なAI資格よりも高度な内容となっています。

応用数学、機械学習、ディープラーニングの応用、Pythonプログラミングなど、データサイエンティストに求められる幅広い知識とスキルを身につけることができます。
データ分析の専門家を目指す方におすすめの資格です。

データ分析のためのPython資格

この資格は、Pythonを使ったデータ分析の基本的な知識と技能を評価するものです。
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が2020年6月に新たに開始した民間の資格試験です。
データサイエンティストを目指す方にとって、有益な資格と言えるでしょう。
試験を通じて、データ分析の手法や原理の理解を深めることができます。

統計検定の概要と重要性

統計に関する知識や活用能力を評価する全国規模の試験が、一般財団法人統計質保証推進協会によって実施されています。
この試験には、以下のような資格区分があります。

• 4級から1級までの5段階
• 統計調査士
• 専門統計調査士
• データサイエンス基礎

各自のレベルに応じて統計スキルを試すことができます。
確率論や統計学の知見は、データ分析や機械学習を実践する上で不可欠であり、データサイエンティストとしてこの資格を取得しておくことが望ましいでしょう。

データベーススペシャリスト試験の概要

データベースの専門家としての能力を認定する試験が、情報処理推進機構が主催するデータベーススペシャリスト試験です。
この資格は、高度情報処理技術者試験と関連しており、

• データベースの企画から運用保守までの幅広い知見と実践力を問う内容となっています。

データサイエンティストとしてデータベース分野での確かな力を身につけたい方におすすめの資格試験です。

オープンソースデータベース技術者認定資格

オープンソースデータベースに関する専門知識と実践力を評価する認定制度が存在します。
この資格には、以下の2つのレベルがあります。

• Silver:データベースシステムの設計、開発、運用に携わるエンジニアを対象
• Gold:大規模データベースシステムの改善、管理、コンサルティングに従事するエンジニアを対象

この資格を取得することで、様々なデータベースの実務的な運用管理スキルを身につけることができるため、データサイエンティストにとって有益な資格と言えます。

フリーランス求人・案件数から見るデータサイエンティストのニーズ

この節では、データサイエンティストに対する需要について、フリーランス求人・案件数を基に説明します。
フリーランス求人サイトの情報を分析すると、データサイエンティストの募集は774件に上ります(2021年7月時点)。
同時期の全職種の募集案件数は201,989件でしたので、データサイエンティストの占有率は約0.5%となります。
この結果から、データサイエンティストに対する一定の需要があることが確認できます。

データサイエンティストの将来性

この分野の需要は今後も堅調に推移すると予想されます。
データサイエンティストの求人案件は一定数存在しており、フリーランスとしての活躍の場も用意されています。

• 世界のビッグデータ市場は2025年までに年平均10.6%の成長が見込まれており、AI、IoT、5G、ブロックチェーンなどの技術進歩に伴い、データサイエンティストを含むIT人材の不足が懸念されています。
• 国内企業を対象とした調査でも、データサイエンティストの採用目標を達成できなかった企業が多数あり、今後3年間で増員を予定する企業も7割を超えています。

このように、短期的にも中長期的にも、この分野への需要は根強いものと考えられます。

まとめ

この記事では、データサイエンティストという職種に焦点を当て、その年収の詳細、仕事内容、スキルアップに必要な要素、将来性などについて詳しく解説しています。
データサイエンティストとして活躍するためには、

• 明確な目標を設定し
• 継続的な学習が重要

となります。
そうすることで、自然と年収もアップしていくでしょう。
高年収を望むのであれば、ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用することが推奨されます。
データサイエンティストとしてのキャリアを歩むための第一歩を踏み出しましょう。