データサイエンティストの年収は？将来性や必要なスキル、仕事内容を解説

データサイエンティストの平均年収

厚生労働省のjobtagによると、正社員のデータサイエンティストの平均年収は約573万円です。

一方、レバテックフリーランスの算出したフリーランスのデータサイエンティストの想定年収は約829万円です。この想定年収は、レバテックの利用者が参画した案件データから、稼働日数が5日のものに絞り、ひと月の案件単価に12ヶ月を乗じています。（2025年7月時点）

データサイエンティストの収入は、スキルや経験、案件内容などによって差が出やすい傾向にあるため、上記の数値はあくまで参考値としてください。

参考：
jobtag｜厚生労働省
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データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの将来性は高いと言えます。これは、AIや機械学習の発展により、データの収集・分析がしやすくなり、その結果に基づく意思決定が競争優位性の確保に有効と認識されるようになったことが要因です。

こうしたデータドリブン経営は、IT業界にとどまらず、あらゆる業界で浸透しつつあり、データサイエンティストの活躍の場も広がっています。IT業界以外で特に需要のある業界としては、金融業界や製造業界、不動産業界、電力業界、広告業界などが挙げられます。

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データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの主な仕事内容を紹介します。それぞれの内容について、詳しく見ていきましょう。

データの収集・前処理・分析

データサイエンティストが行う仕事には、データの収集と前処理、分析が挙げられます。

まず、社内データベースやWeb上のデータ、IoTデバイスからのデータなど、指定したソースからデータを収集します。

次のステップは、収集したデータを分析できる形に整形する前処理です。具体的には、データの不足を補ったり、誤ったデータを取り除いたりといった作業を行います。

前処理が完了したら、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いてデータを分析します。この段階で、データの傾向を発見します。

モデルの構築

データサイエンティストの仕事には、予測モデルの構築も含まれます。予測モデルとは、過去のデータに基づいて、今後どのような出来事が起こるかを予測するものです。

分析結果を踏まえ、機械学習やディープラーニングなどの技術を使い、目的に合ったモデルを作成します。

モデルの構築後は、テストデータを活用して精度を検証し、必要に応じて調整を行います。

レポートの作成と意思決定支援

データサイエンティストは、経営陣やクライアントの意思決定を支援するため、分析結果を分かりやすく関係者に報告することも重要です。

たとえば、データの分析結果やモデルの予測結果を、グラフや図表などを用いて分かりやすくレポートにまとめます。そして、これらの結果が事業にどう影響するか、どのような対策をとるべきかなど、具体的な提案を行い意思決定を支援します。

データサイエンティストのより詳細な仕事内容を知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介

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データサイエンティストに必要な5つのスキル

データサイエンティストには、幅広い知識とスキルが求められます。ここでは、特に重要な5つのスキルを紹介します。それぞれのスキルについて、詳しく見ていきましょう。

1. 数学・統計学の知識

データサイエンティストにとって、数学・統計学の知識は基礎となる重要なスキルです。なぜなら、データ分析で用いる多くの手法やアルゴリズムが、数学や統計学の理論に基づいているためです。

具体的に求められる数学的知識としては、線形代数や確率論などが挙げられます。統計学に関しては、記述統計、推測統計、多変量解析などの知識が必要です。

2. データベース関連の知識

データサイエンティストは、大量のデータを効率的に扱う必要があるため、データベースに関する知識が欠かせません。

具体的には、SQLを使ったデータの抽出・加工・集計といった操作スキルに加え、リレーショナルデータベースとNoSQLの構造や特性への理解が求められます。さらに、データベースにおけるデータの保存・管理・セキュリティ確保についても精通している必要があります。

3. AI・機械学習の知識

データサイエンティストには、AI（人工知能）や機械学習の知識も求められます。これは、データサイエンティストは、AI・機械学習アルゴリズムを活用して、大量のデータをスピーディーに収集・分析するためです。

教師あり学習、教師なし学習、深層学習（ディープラーニング）などのAI・機械学習の概念を理解し、それぞれの手法の特徴や適用場面を把握していることが重要です。

4. プログラミングスキル

データサイエンティストには、PythonやRなどのデータ分析に適したプログラミングスキルが求められます。これらの言語を使いこなせると、データの前処理や分析、可視化、モデルの構築などを効率的に行えるからです。

PythonとRの両方を習得していれば対応できるプロジェクトの幅は広がりますが、就職・転職活動や案件探しにおいてはどちらか一方の習得でも問題ありません。興味のある求人や案件で多く使われている言語を習得するのが良いでしょう。

5. 分析対象に関する専門知識

データサイエンティストは、分析対象の業界や事業に関する専門知識も必要です。これは、データの分析結果を実際のビジネスに活かすことが求められるためです。

たとえば、金融業界で働くデータサイエンティストには金融商品や市場動向の知識が、小売業では消費者行動や在庫管理の理解が求められます。

こうした専門知識を持つことで、より的確な分析と現実的な提案が可能になります。

データサイエンティストに必要なスキルについて知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
未経験からデータサイエンティストになるには？転職のコツや適性を解説

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データサイエンティストの仕事に役立つ資格

ここでは、データサイエンティストの仕事に役立つ資格を紹介します。それぞれの資格について、詳しく見ていきましょう。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の実務能力や、数理、データサイエンス、AI教育の実力を証明する資格です。一般社団法人データサイエンティスト協会が運営・認定しています。

試験は、スキルレベルを以下の4段階に分け、それぞれの能力目安を示しているのが特徴です。

• シニアデータサイエンティスト：業界の代表
• フルデータサイエンティスト：棟梁
• アソシエートデータサイエンティスト：独り立ち
• アシスタントデータサイエンティスト：見習い

合格ラインの目安としては正答率約77％で、合格率は約44％です（2025年3月の実施結果）。いずれの試験も、受験料は10,000円です。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、高品質なデータベースの企画、要件定義、開発、運用、保守をするためのスキルを証明する資格です。経済産業省が認定する国家資格で、IPA（独立行政法人推進機構）が運営しています。

合格基準点は60/100点で、合格率は約18.5％です（2023年秋季結果）。受験料は7,500円です。

統計検定

統計検定は、統計のスキルを証明する資格です。一般財団法人統計質保証推進協会が運営、日本統計学会が認定しています。総務省や文部科学省、経済産業省、内閣府、厚生労働省の後援を受けているのが特徴です。

統計検定には複数の資格がありますが、データサイエンティストとしてのスキルを証明する資格は以下の3つです。能力目安のほか合格率や受験料などは各試験で異なるため、以下の表にまとめました（2024年時点）。

試験名	能力目安	合格率	受験料
統計検定データ サイエンスエキスパート （DSエキスパート）	競争力	20.7%	8,000円
統計検定データ サイエンス発展 （DS発展）	応用力	65.5%	6,000円
統計検定データ サイエンス基礎 （DS基礎）	基礎力	65.9%	7,000円

なお、合格基準点はいずれも60/100点です。

G検定・E資格

G検定（ジェネラリスト検定）はAI・ディープラーニングについて体系的なスキルを証明する資格です。一方、E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法の選択・実装するスキルを証明する資格です。どちらも一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。

合格率、受験料は以下のとおりです。

試験名	合格率	受験料
G検定	73.69％	13,200円
E資格	68.26％	33,000円

いずれも合格基準点は公表されていません。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonによる基本的なプログラミングスキルを証明する資格です。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しています。

試験内容は主教材であるオライリー・ジャパン『Pythonチュートリアル 第4版』から出題されるのが特徴です。

合格基準点は正答率7割で、受験料は11,000円です。

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データサイエンティストが年収を上げる方法

データサイエンティストが年収アップを目指すには、スキルを磨き、実績を積み重ねることが不可欠です。さまざまな領域で活躍できるようになる、あるいは専門分野で大きな功績を残せるようになると、市場価値を高められ、年収向上を実現しやすくなります。

実績を積んだ後には、独立も視野に入れると良いでしょう。フリーランスとして活動すれば、自分で案件を選択できるため、スキルや経験に見合った報酬を得られるプロジェクトに参画できます。

独立後は、エージェントの活用が効果的です。エージェントは、スキル、経験、希望条件に合った案件を紹介してくれるため、スキルアップを図りながら年収アップを目指せます。

レバテックフリーランスでは、IT・Web業界に特化した案件を取り扱っています。エージェントが、あなたの希望に応じて最適な案件をお探しするので、ぜひ登録をご検討ください。

※本記事は2025年7月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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