データサイエンティストの年収給料や、年齢別役職別年収など解説します。|「平均年収.jp」

データサイエンティストの年収や給料について詳しく解説します！

データサイエンティスト(SE)の年収に興味がある方のための基礎知識

データサイエンティストの年収とお給料について解説！

データサイエンティストの年収の平均は、655万円でした。（口コミ調べ）
平均年収推移は440万円～870万円となっています。

お給料（月収）：約40万円

正社員の推定年収：440万円～930万円
契約社員の推定年収：350万円～660万円
リクルートのデータサイエンティスト：年収570万～1200万円

データサイエンティストの職種別年収

【職種】
Webマーケティング：450万円～870万円
データ分析：465万円～620万円
アナリスト：443万円～755万円

データサイエンティストの男性女性別での平均年収

データサイエンティストの年収の平均を男女それぞれの40代の平均年収基準と統計を掛け合わせて予測算出しました。

データサイエンティストの年齢別年収予想推移と給与ボーナス予想推移

各年齢を5歳刻みで年齢による年収や月額給与・ボーナスを厚労省の統計と照らし合わせてみたところ
最大年収を迎える50代の年収が786万円となりました。
またデータサイエンティストで働き盛りの30代の年収はおよそ582.95万円あたりと推測されます。
それでは全体の年齢別年収推移をみてみましょう。

※平均年収と国税庁の年齢別階層年収との比率で独自で算出した結果になっております。
※ボーナスは夏冬合わせた4か月分で算出してます。
※年俸制は対応していないため年収を12で割った数値が予測数値となります。

データサイエンティストの30代・40代・50代の年代別年収

データサイエンティストの年代別年収は、年齢別年収推移より
30代の年収が約511万円～（推定）
40代で655万円～（推定）
50代で786万円～（推定）
30代～50代までの年収増加は約275万円以上となっています。

※国税庁・厚労省の賃金推移の比率と、業界ごとによる賃金補正値・税理士が算出した比率から算出した予想になっております。あくまでも予測のためご自身でご判断ください。

データサイエンティストの都道府県別（東京大阪名古屋福岡等）平均年収

年収は地域により変動します。データサイエンティストの平均年収を各都道府県の平均年収と照らし合わせた地域別の年収を算出しました。 上から北海道下は沖縄県までとなっています。ご覧ください。

比較してみると、一番年収が高い東京都のデータサイエンティストの年収が、およそ917万円。
一番低い沖縄県の年収が524万円 となり0万円の年収差ができています。

データサイエンティストの大企業・中企業・小企業それぞれの年収・給与・ボーナス推移

大企業・中企業・小企業で働くデータサイエンティストの年収の差を厚生労働省の企業規模比率と掛け合わせ独自の予想を算出してみました。

※厚生労働省の企業規模比率から独自で予測算出をした結果が上記となります。

データサイエンティストの主任・係長・課長・部長の役職者年収

年収は役職につくだけでも年収の差がついてきます。部長クラスの年収はどのくらいなのでしょうか。一般の部長課長クラスの役職の基準年収に沿って予測値を算出してみました。

※平均年収jp独自に取得しているデータとデータサイエンティストの平均年収と掛け合わせて算出しました。

データサイエンティストの推定生涯年収（生涯賃金）を詳しく解説！

上記の平均から算出してみたところ推定28,165万円となりそうです。
日本の平均生涯賃金が17,845万円なので、平均生涯賃金からの増減は10,320万円です。
※新卒から定年まで働いたものとして予測算出しております。

データサイエンティスト仕事内容

データサイエンティストとはあまり耳にしない職業ですが、データサイエンスという言葉は1960年にピーター・ナウアが計算機科学を代替する用語として使ったことで注目を浴びました。
ピーター・ナウアの著書「Concise Survey of Computer Methods」ではデータ処理手法とその応用が記されていて、近年ではマスメディアでも取り上げられる機会も多く注目を浴びている職業の一つです。
データサイエンティストの仕事内容ですが現代社会はIT技術の進歩で情報が進みさまざまなデータが溢れていますが、特に大容量で複雑化したデータの集まりのことをビッグデータと呼び、データサイエンティストはこのビッグデータの統計処理を行い、その情報を企業が利益を生むためにどうすれば良いのかを体系立てて考え、予測されるビジネスモデルを構築することです。

ただデータサイエンティストの仕事内容は勤務する企業や所属するチームによっても異なり、上場企業のような規模が大きな企業ではデータサイエンティストは、エンジニアや他のスタッフとチームを組んで仕事を行います。
そのような場合は統計学・コンピューターサイエンス・物理学などの、博士号を持つデータサイエンティストが参加することもあります。
ただ規模が小さな企業やデータサイエンスチームが立ち上げられたばかりの場合は、専門分野よりも広範囲なデータ処理に関する知識やスキルが求められることが多いようです。

データサイエンティストがビッグデータの統計処理を行う際に用いる手法は多岐に渡っていて、統計学・データベース・パターン認識・数学・情報工学・データマイニング・可視化などの知識やスキルが必要になります。

データサイエンティストになるには？

データサイエンティストになるには今のところ特別な資格や学歴は必要ありませんが、ビッグデータの分析や統計学に関する高度な知識やスキルが求められることは確かです。
具体的にビッグデータを扱う上で必要な知識やスキルとして数学や統計学や機械学習の他に、プログラミングやマーケティングやビジネスに関する専門的な知識やコンサルティングの能力なども求められます。

データ分析や統計ができなければデータサイエンティストになれませんが、分析や統計から利益を生むための予測ビジネスモデルの構築ができることが、データサイエンティストに求められる大事な能力やスキルと言えます。
そのためにはデータ分析や統計だけでなくそのビジネスについての知識や、新しいビジネスを創っていく発想力や経営者的な感覚も求められます。
データサイエンティストは新しい職業なので、データサイエンティストになるには何を、どこで学べばいいのか情報が少ないのが現状です。

大学や大学院で統計学を専攻したデータサイエンティストも多いようですが、残念ながらそれだけではデータサイエンティストにはなれません。
2013年に立教大学で初めてデータサイエンティスト養成講座が開催されたり、同年7月には一般社団法人「 データサイエンティスト協会」が発足し、データサイエンティスト育成のカリキュラム作成や評価制度の構築などを行っています。
今後はデータサイエンティストになるための教育プログラムや、検定や資格なども作られると考えられます。

データサイエンティストの現状と将来性

IT技術が大きく進歩し大量のデータが巷には溢れていますが、多くの企業ではそのデータをビジネスに活かしたいと考えています。
例えばグーグルでは個人に関する全てのデータを収集し把握したいと思っていることはよく知られていますが、多くの企業では収集したデータをどのように分析して、ビジネスに活かしたらいいのか理解していないのが実情です。
近年ではロボットでデータを収集したり分析していますが、分析したデータからどのようにビジネスに活かしたらいいのかはロボットではできません。

なぜならばデータを分析したり解析している途中で、ビジネスにどのように活かせるかひらめきやアイデアが浮かんでこないといけないからです。
ロボットでは膨大なデータを収集したり分析できても、ひらめきやアイデアは人間でないできないからです。
データサイエンティストは新しい職業なのでまだまだ少なく、それに対してデータサイエンティストへの需要は増すばかりで、将来性はとても明るいと言ってもいいでしょう。
ただデータサイエンティストに求められるスキルも企業によって異なるので、統計解析スキルだけでなくITスキルやビジネススキルも身に付けることが大事です。

データサイエンティストのクチコミ年収

20代　業種：保険会社　年収446万円

保険会社でアナリストやコンサルタントらと共に、チームを立ち上げて働いています。
大学で統計学を専攻していたので、統計学を活かせる仕事を探していました。
データサイエンティストの仕事は手探り状態ですが、とてき面白くやりがいがあります。

30代　業種：Webマーケティング会社　年収662万円

元々はソフトウェア開発会社でエンジニアとして働いていましたが、統計学や機械学習に興味がありデータサイエンティストの仕事に転職しました。
これまでデータ分析に関する言語を使ったソフトウェア開発の経験があったので、とても役立っていますが、覚えることも多く勉強をしています。

IT系の平均年収一覧

IT系の平均年収一覧をまとめてみました。

• プログラマー
• システムエンジニア
• ネットワークエンジニア
• データベースエンジニア
• インフラエンジニア
• セキュリティエンジニア
• サポートエンジニア
• ITコーディネータ
• データサイエンティスト
• ITエンジニア
• ITコンサルタント
• ccie取得者の年収
• cisspエンジニアの年収
• ロボット開発技術者（ロボットエンジニア）の年収
• AIエンジニアの年収
• ブロックチェーンエンジニア（技術者）の年収
• プロンプトエンジニアの年収