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- データサイエンティストの年収って実際どうなのかわからない・・・
- 他の職業と比べてデータサイエンティストの年収ってどうなのかわからない・・・
- データサイエンティストの年収のあげ方を知りたい!
データサイエンティストの年収って高いのか?低いのか?他の職業と比べてどれくらいの水準なのか?など年収事情を知りたい方も多いでしょう。転職や就職を考える時に年収は非常に大事な観点です。
データサイエンティストの年収は他の職業と比較して高い傾向にあります。なぜなら、データサイエンティストは需要が急増しており、現在ではデータサイエンティストという人材が不足しているからです。この人材不足は今後も継続されると予想されています。
私は現役のデータサイエンティストとして、数年間働いています。また、管理職で人事制度の設計にも携わっており、経営目線でデータサイエンティストという人材について日々考えています。
経営目線で見た時もデータサイエンティストは貴重な人材で市場価値も上がってきているように感じています。
この記事ではデータサイエンティストの年収が高いこと・理由・年収の上げ方まで含めて解説をします。この記事を読むと、データサイエンティストになることでどのように年収をあげられるかを理解することができます。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストの年収って高いの?
→データサイエンティストの年収は他業種と比べても高い! - データサイエンティストはどうして年収が高いの?
→需要が増加していてデータサイエンティストが不足しているから! - データサイエンティストはどうやって年収をあげるの?
→在籍中の会社で昇進!転職して年収アップ!フリーランスで独立!の3つ! - データサイエンティストでスマートにキャリアを築こう!
それでは、本題に移ります。
データサイエンティストの年収は”高い”
データサイエンティストの年収は高いです。
下記は各社が公開しているデータサイエンティストの年収平均です。ITエンジニアと比較しても、100~200万円ほど上回っている傾向です。
【ITエンジニアとデータサイエンティストの年収比較】
公開会社 | ITエンジニアの平均年収 | データサイエンティストの平均年収 |
求人ボックス | 493万円 (参考URL) | 696万円 (参考URL) |
コエテコ | 542万円 (参考URL) | 650万円 (参考URL) |
レバテック | 598万円 (参考URL) | 791万円 (参考URL) |
侍エンジニア | 448万円 (参考URL) | 695万円 (参考URL) |
転職サイトdodaの調査によると日本の平均年収は403万円であることから、日本の平均年収と比較してデータサイエンティストの年収がはるかに高いことがわかります。
データサイエンティストは年収が高い職業だよ。ITエンジニアと比較しても一段高い年収だね。年収が高いというだけで、目指すべき価値がある職業だと思うよ。
データサイエンティストの年収を求人情報で比較してみた
実際の求人情報で他業種との年収比較を実施してみます。今回はdodaの求人検索サイトを使って、「①全職種」「➁エンジニア職」「➂データサイエンティスト」の年収比較を行っていきます。
年収比較のやり方は下記です。
- 職種を指定
- 求人数を確認
- 年収下限を設定した時の求人数を確認
- 年収xx万円以上の求人がどれくらいの割合あるか比較
下記が実際の求人数(割合)になります。
【年収毎の求人数(記事執筆時点)】
職種 | 全求人数 | 年収400万円以上 求人数 | 年収600万円以上 求人数 | 年収800万円以上 求人数 | 年収1,000万円以上 求人数 |
①全職種 | 178,957件 (100%) | 175,171件 (97.9%) | 129,636件 (72.4%) | 83,456件 (46.6%) | 34,798件 (19.4%) |
➁エンジニア職 | 38,586件 (100%) | 38,409件 (99.5%) | 34,243件 (88.7%) | 25,394件 (65.8%) | 11,981件 (31.1%) |
➂データサイエンティスト | 1,728件 (100%) | 1,727件 (99.9%) | 1,662件 (96.2%) | 1,445件 (83.6%) | 924件 (53.5%) |
少し数字だとわかりにくいので、グラフ化します。
この結果を見ると、データサイエンティストの求人は高年収のものが非常に多いことが分かります。
全職種と比較してももちろん、エンジニア職と比較しても高年収の求人割合が多く、データサイエンティストの年収が高いと言えます。
実際の求人情報を見てみてもデータサイエンティストの年収の高さが見えるね。年収1,000万以上の検索でも50%以上が残ったよ。各企業がお金をかけて人材確保に努めているのがわかるね。
データサイエンティストの年収が高い理由
データサイエンティストの年収が高い理由は下記2つの理由があります。
- データサイエンティストが市場全体で不足しているから
- データサイエンティストに求められるスキルが幅広く、難易度が高い
詳しく解説していきます。
①データサイエンティストが市場全体で不足しているから
データサイエンティスト協会が2019年に行った調査結果によると、データサイエンティストが1人以上いる企業は29%に留まっています。
調査結果を見る限りでは、データサイエンティストがいる企業はまだまだ少数派と言えます。
【データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果】
さらに、下記は2019年に経済産業省が公開した調査結果です。
【IT人材需給に関する調査】
この調査によると、AI人材(=データサイエンティスト)は2025年時点で88,460人、2030年には123,718人が不足すると述べてられています。
人材数も多くなっていますが、それ以上に需要が急増していくと予測されています。
このようにデータサイエンティストは現時点でも不足していますが、この人材不足は今後数年続いていくことが見込まれています。言い換えれば、データサイエンティストの価値は今後も高いままであるということです。
データサイエンティストの将来性については下記で詳しく解説しているので、ぜひご覧ください。
データサイエンティスト不足は今後も続いていくと予測されているよ。需要に対して、人材が少なければ必然的にデータサイエンティストの価値はあがるよね。この需要と供給のギャップがデータサイエンティストの年収を押し上げている一つの要因だよ。
➁データサイエンティストに求められるスキルが幅広く、難易度が高い
データサイエンティストには大きく分けて「ビジネス力」「サイエンス力」「エンジニアリング力」3つのスキルが求められます。
データサイエンティスト協会が定める「スキルチェックリスト ver.4」を見ると各スキルのチェック項目数は下記です。
【データサイエンティストに求められるスキル】
データサイエンティストに求められるスキルは全部で572項目定義されています。
データサイエンティストに求められるスキルが幅広く、データサイエンティストになる難易度が高いことがわかります。
最近ではこれらのスキルを身に付けるためのスクールが整備されており、スキルを身に付けられる環境ができています。
データサイエンティストに必要なスキルについて、下記に詳しく解説しています。ぜひご覧ください。
データサイエンティストに求められるスキルはすごく多いんだ。勉強することも多いから、データサイエンティストになる難易度が高いよ。だからこそ、データサイエンティストになれた人は年収が高いんだね。頑張った人は報われるね。
筆者の給与もちょっとだけ公開
実体験としても、私の年収もここ3年で約2倍に上昇しました。もちろん、筆者自身の頑張りにより年収が上がったという側面もあるのですが、データサイエンティスト全体の給与の底上げが起きていることも一つの要因になっています。
筆者はデータ分析を生業とする企業に勤めておりますが、筆者が在籍する会社においても、例に漏れず人材の確保に悩まされています。
人材確保が激化いる背景があり、データサイエンティストの退職防止策・採用の競争力強化を目的として、データサイエンティストの全員の給与が年々上昇しています。
言葉を選ばずに表現すると、“なにもしなくても勝手に” 給料が上がっています。その結果、自身の昇格と合わさって年収は3年で約2倍になりました。
このような自身の体験談においてもデータサイエンティストの価値は高まっていることを感じています。
市場に人材がいないから、データサイエンティストの価値が年々上がっているよ。各社がお金を使って、人材確保競争をしているからね。結果としてデータサイエンティスト全体の年収アップにつながっているんだ。
データサイエンティストの年収の上げ方
データサイエンティストの年収の上げ方は下記の3つです。
- 会社の中で昇進する
- 給料の高い会社に転職する
- フリーランスとして独立する
詳しく解説していきます。
①会社の中で昇進する
一つ目は会社の中で昇進することです。最もシンプルな方法です。スキルアップをして、会社の中で成果を出すことで給与をあげていくことができます。
重要なことは成果を出すためにどのようなスキルを身に付けるべきかを見極めることです。データサイエンティストに求められるスキルは幅広く、すべてのスキルを身に付けることは難しいです。
そのため、成果を出すために必要となるスキルを的確に身に付けていくことが年収アップにつながります。
価値高いデータサイエンティストになるために重要なことを下記の記事で詳しく解説しています。ぜひご覧ください。
会社の中でどのような人材が価値高いか、その人材になるにはどんなスキルが必要か見極めてスキルアップできる人は昇進できるよ。データサイエンティストはスキルが多いから、自分が真に身に付けるべきスキルを優先的に身に付けることが重要だよ。
➁給料の高い会社に転職する
二つ目は給料の高い会社に転職することです。いまの会社で実績を積んだら、より給与の高い会社へ転職することで年収を上げることができます。
重要な点は在籍している会社で実績をあげることです。在籍している会社での実績がない人材を評価してくれる企業はありません。
小さくとも自身をアピールできる実績があれば、転職して年収があげられるでしょう。
データサイエンティストの将来的なキャリアプランについて、下記で詳しくまとめています。ぜひご覧ください。
在籍している会社で実績を上げてからじゃないと給料が高い会社に転職することは難しいよ。自分をアピールできる実績が作れていない人はいまの会社で実績を作れるまで頑張るべきだよ。小さい実績でもいいからね。
➂フリーランスとして独立する
三つ目はフリーランスとして仕事を受諾することです。フリーランスとして独立して、データサイエンスの仕事を受諾することで年収を上げることができます。
フリーランスは逆に仕事が少なくなり、年収が低下するリスクもあるため、フリーランスとして自身が本当に活躍できるか?という点は精査した上で踏み切る必要があります。
しかし、データサイエンティストとして顧客に価値を感じて頂けるのであれば、継続的な仕事を確保できるため、年収をあげることができます。
データサイエンティストのフリーランスエージェントとしては「BIGDATA NAVI」が大手で登録しておくべきエージェントです。
フリーランスは自己責任の世界だから自分で独立できるほどのスキルが身に付いてから決断するといいよ。少なくとも2~3年の実務経験は必要だね。フリーランスは会社に縛られない働き方もできるメリットもあるよね。
【まとめ】データサイエンティストでスマートなキャリア形成を!
データサイエンティストは平均的に年収が高いだけでなく、自身のスキルアップで年収を上げ続けることができる職業です。
データサイエンティストとして様々な実績を積みながらスマートにキャリアを形成していきましょう!
下記、本記事のまとめです。
- データサイエンティストの年収って高いの?
→データサイエンティストの年収は他業種と比べても高い! - データサイエンティストはどうして年収が高いの?
→需要が増加していてデータサイエンティストが不足しているから! - データサイエンティストはどうやって年収をあげるの?
→在籍中の会社で昇進!転職して年収アップ!フリーランスで独立!の3つ! - データサイエンティストでスマートにキャリアを築こう!
本記事では年収について詳しく解説しましたが、下記にデータサイエンティストの魅力を詳しく解説しています。データサイエンティストについて網羅的にまとめた記事になっています!
今回は以上になります。