データサイエンティストの年収と必要スキルを解説！

この記事では、そんな悩みを持つ人に向けて、データサイエンティストの年収や、必要スキルなどをお伝えします。

結論、データサイエンティストの平均年収は約557.5万円です。

2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用

ただし、個人のスキルや経歴、所属している業界などによって差があります。

すでにデータサイエンティストとして働く人が年収を上げるには、より待遇の良い会社への転職がおすすめです。

転職エージェントを使えば手軽に求人を見ることができ、求められているスキルレベルもわかります。

まず登録すべきは「マイナビIT AGENT」です。サポート・求人数ともに充実しており、IT業界の事情にも詳しいです。

年収アップを重視する人は「ビズリーチ」、転職までのサポートを重視したい人には「レバテックキャリア」がおすすめです。

データサイエンティストの仕事に興味がある人や、データサイエンティストとして年収アップを目指す人はぜひ参考にしてください。

この記事を読んで分かること

• データサイエンティストの年収
• データサイエンティストの仕事内容・必要なスキル
• データサイエンティストに転職する方法
• データサイエンティストが年収アップする方法

データサイエンティストの平均年収は日本の平均年収より高め

データサイエンティストの平均年収について、以下の点を解説していきます。

（下記のご希望の見出しをクリックすると、該当箇所に飛べます）

• 全体平均
• 企業規模別の平均年収
• 年齢別の平均年収
• 雇用形態別
• 海外のデータサイエンティストとの年収比較
• 他のIT系の職種との比較

全体平均

厚生労働省がまとめた「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、データサイエンティストの平均年収は約557.5万円でした。

2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用

また、2020年に国税庁が行った『民間給与実態統計調査（令和元年）』では、日本人の平均給与は436万円です。

引用　https://www.nta.go.jp/※民間給与実態統計調査（令和元年）より

このことから、データサイエンティストの年収は平均よりも高い水準にあると言えます。

経験を積んで30代を超えてくると、さらに年収をアップさせることが可能です。

民間の求人サイト等では平均年収が600万円台後半〜700万円台というデータもあります。

求人サイトには、「高い給与を払っても優秀な人に来てほしい」という企業からの求人が集まっています。

そのため、特に求人サイトや転職エージェントには高収入の求人が集まり、結果的に全国の平均年収を上回っていると考えられます。

企業規模別の平均年収

データサイエンティストの年収相場は、企業の規模によって変わります。

• 大手企業の場合
• 中小企業の場合

大手企業の場合

大手企業の場合、800万円以上の給与を出す企業が多いです。

レバテックキャリアで調べてみると、次のような求人がありました。

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この求人は有名な大手企業の求人ですが、最大で2,000万円の年収を狙うことも可能とのことでした。

大手企業に転職できれば、スキル次第で一気に年収アップすることが可能です。

ただしその分、大企業では即戦力となるデータサイエンティストを求める傾向が強いのが実情です。

実務経験やスキルを充実してから挑戦しましょう。

中小企業の場合

中小企業の場合、年収600〜700万円前後が平均的です。

こちらは同じくレバテックキャリアの求人です。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/12aaMjQQ7AJmRNaTwrS6zcFd7gRrbfZG3dTWw_F-Hogc/edit” class=”no-datatables”]

大企業よりも年収は落ちますが、中小企業の場合は大企業に比べると経験年数などの条件がやや緩い傾向にあります。

関連職種からデータサイエンティストを目指す場合は、こうした中小企業の求人を狙うのも作戦です。

年齢別の平均年収

以下は、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」にて掲載されていたデータサイエンティストの年齢別の平均年収をまとめたものです。

20〜24歳	337万円
25〜29歳	431万円
30〜34歳	498万円
35〜39歳	565万円
40〜44歳	601万円
45〜49歳	609万円
50〜54歳	680万円
55〜59歳	694万円
60〜64歳	537万円
65〜69歳	416万円

2023年5月17日確認時点、職業情報提供サイト（日本版O-NET）より引用

雇用形態別

以下の表では雇用形態別のデータサイエンティストの平均年収をまとめました。

正社員	557.5万円※1
派遣社員	500.3万円※2
フリーランス	900万円※3

※1：2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用
※2：2023年5月8日時点、(データサイエンティスト派遣社員の平均時給2,606円)x(8時間/日)x(20日/月)x12ヶ月より算出、求人ボックス
※3：2023年5月10日時点、データサイエンティスト案件の平均単価75万円x12ヶ月より算出、レバテックフリーランス

海外のデータサイエンティストとの年収比較

以下は海外でデータサイエンティストの年収が最も高い国の平均年収をまとめました。

カナダ	1,418万円※1
アメリカ	1,409万円※1
オーストラリア	1,106万円※2
ドイツ	950万円※3
イギリス	858万円※4

※1：2023年5月17日時点のレート（1アメリカ合衆国・ドル=136円）を元に換算
※2：2023年5月17日時点のレート（1オーストラリア・ドル=90円）を元に換算
※3：2023年5月17日時点レート（1ユーロ=149円）を元に換算
※4：2023年5月17日時点のレート（1スターリング・ポンド=170円）を元に換算
※平均年収のデータ引用：Datacamp（2022年12月時点のデータ）

他のIT系の職種との比較

以下はdodaがまとめた「技術系（IT／通信）の平均年収」のランキング一覧です。

※2022年12月19日時点のデータを引用、doda

データサイエンティストの求人・案件例

なお、実際にエージェントで募集されているデータサイエンティストの未経験向け案件としては以下のようなものがあります。

案件例①

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/10GafNAkoyFwi9v9NFIOBJcuG-pmqJ01b-BR7t0MLiS0/edit” class=”no-datatables”]

案件例②

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RdIwR65oV3XbzFbYuQD1rXzNKPnHLmTqFsZg8CWiGNY/edit” class=”no-datatables”]

データサイエンティストの仕事内容と年収を上げるのに必要なスキル【分類別】

データサイエンティストの仕事は、複雑で膨大なデータの統計を取り、今後の課題解決に役立てることです。

データサイエンティストの具体的な仕事は、次のように進行します。

1. データ分析で解決したい課題・明らかにしたい関係などを設定
2. 対象となるデータを収集
3. 集めたデータを処理・加工しながら、分析の枠組みを作る
4. データ分析する
5. 分析が適切かどうかを検証
6. 分析から今後の課題解決に活かす対策を考える

業務は課題設定からデータの処理・加工、分析までさまざまな過程をふまなければなりません。

データベース構築などのエンジニア的なスキルのほか、数的処理や統計の知識も必要です。

そこでこの記事では、データサイエンティストの仕事内容と必要スキルを3種類の領域に分けて定義しました。

ここからは、それぞれに求められるスキルや仕事内容について解説していきます。

• データサイエンティストのエンジニア的領域
• データサイエンティストのアナリスト的領域
• データサイエンティストのコンサル的領域

データサイエンティストのエンジニア的領域

データサイエンティストとして仕事をする上で必須となる分野です。

機械学習やプログラミングの知識を応用して、データを加工したり環境を構築したりしていきます。

具体的には、以下の工程がこの領域に該当します。

• Pythonを利用した機械学習
• ディープラーニングなどを利用した予測アルゴリズムの実装
• 指示書に従ったシステム構築・運用
• 分析の内容に応じた初期データの投入、システム運用の要件定義
• データを保護するための環境設計
• 設計書をもとにしたデータ処理プログラミングの実装

この領域で必要なスキルは以下の通りです。

【エンジニア的領域の必要スキル一覧】

• プログラミング（よく使われる言語はPython・R）
• SQLの構文知識
• データの判別やデータベースに関する知識
• データ加工技術（ソート、結合、フィルタリングなど）

データサイエンティストのアナリスト的領域

膨大なデータから意味のある傾向を探るために必要なのが、統計分析の知識です。

分析方法の設定・改善のほか、分析から得られたデータの解釈も含まれます。

ときには何度も分析方法を変えて分析を繰り返すこともあり、忍耐力が必要な領域です。

【アナリスト的領域の仕事内容】

• PythonやRなどを利用し、統計ライブラリを用いたデータ解析をする
• SQLを利用したデータ解析
• 分析の結果を検証し、精度を評価する
• 解析したデータをもとに傾向を分析・予測する
• 基本統計量や分布をチェックする

【アナリスト的領域の必要スキル】

• 分析ツールが使える
• 必要なデータを見つけるための検証デザインおよび実装
• 機械学習・深層学習の知識
• 統計学の知識
• 線形代数、微分積分などの数学知識

データサイエンティストのコンサル的領域

分析の結果として得られた知見を、ビジネスに応用するための領域です。

課題の特定から今後の施策提案まで、分析結果を実地で生かすための様々な工程がこの領域に含まれます。

【コンサル的領域の仕事内容】

• 分析結果をレポート化し、今後の施策を提案
• 施策の内容を整理し、KPIに落とし込む

【コンサル的領域の必要スキル】

• 適切な課題設定ができる
• データの扱いに関する法令知識・倫理観
• プレゼン力
• コミュニケーション能力
• レポート作成能力

データサイエンティストとAIエンジニアの違いは？

データサイエンティストとよく混同される職種として、AIエンジニアがあります。

それぞれの違いは以下の通りです。

（表は左右にスクロールできます）

	仕事内容	平均年収
データサイエンティスト	AIで分析したデータをもとに、企業の課題解決をサポートするコンサルタント	699万円※1
AIエンジニア	AI（人工知能）を使った製品やサービスの開発／システムを構築するエンジニア	592万円※2

※1：2023年5月8日時点、求人ボックスより引用
※2：2023年5月8日時点、求人ボックスより引用

年収はAIエンジニアよりもデータサイエンティストの方が約100万円も高いです。

AIエンジニアのキャリアパスの一つとして、スキルを活かしてデータサイエンティストを目指すのもおすすめです。

データサイエンティストに転職する方法について解説・年収は上がる？

異業種からデータサイエンティストに転職する人の多くは、エンジニアやアナリストなどの経歴を持っています。

それ以外だと、マーケターやコンサルなど、数字や分析を仕事にしている人も多いです。

それぞれの平均年収を下記の比較表でまとめました。その結果、データサイエンティストは他の職種よりも高い平均年収となりました。

データサイエンティスト	699万円※1
ITエンジニア	422万円※2
データアナリスト	698万円※3
Webマーケター	598万円※4
Webコンサルタント	476万円※5

※1：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※2：2023年2月3日時点のデータ、dodaより引用
※3：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※4：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※5：2023年5月21日時点のデータ、求人ボックスより引用

どんな仕事から転職する場合でも、実務に必要なスキルを備えていることが絶対条件です。

【データサイエンティストに求められるスキル】（太字は特に重要です。）

• プログラミング（Python、R）
• 機械学習の知識
• SQLの知識
• クラウドの知識
• 分析ツールが使える
• 統計分析の知識
• 数的思考力
• 適切な課題設定ができる
• プレゼン力
• コミュニケーション能力

特にIT分野以外から転職する場合はかなり難易度が高いと言えます。

その場合、まずはプログラミングや機械学習、統計などの知識から地道に勉強するのが重要です。

データサイエンティストが転職エージェントを利用するメリット・デメリット

次にデータサイエンティストが転職エージェントを使うメリットとデメリットについて紹介します。

以下、メリットとデメリットをそれぞれまとめました。

メリット	デメリット
・あなたに合った転職先を提案してくれる ・応募書類の添削を受けられる ・企業とのやり取りを代行してくれる	・担当者との相性次第でサービスの質が変わる ・自分のペースで転職活動を進めづらい

メリット

データサイエンティストが転職エージェントを使うメリットは、以下の3点です。

• あなたに合った転職先を提案してくれる
• 応募書類の添削を受けられる
• 企業とのやり取りを代行してくれる

あなたに合った転職先を提案してくれる

転職エージェントを利用するメリットは、非公開求人などの求人情報の中から、あなたに合った転職先を提案してくれます。

非公開求人とは事業戦略などの理由から、一般的な求人情報サイトでは募集されない求人のことです。

公開募集してしまうと応募が殺到してしまうような好条件な求人であるケースが多いです。

なお、転職エージェントに登録することで、非公開求人を閲覧したり、応募したりできるようになります。

応募書類の添削を受けられる

転職エージェントを利用すれば、応募書類の添削を受けられます。

エージェントがヒアリングを通してあなたの人柄や経歴を把握し、伝え方のコツも教えてくれます。

そのため魅力的な応募書類を作成することが可能です。

自己流で作成した応募書類は、採用側から見て、内容が不十分であったり、見せ方が適切でない場合も多いです。

転職のプロであるエージェントに直接教わるのが効率的です。

企業とのやり取りを代行してくれる

エージェントは、企業とのやり取りを代行してくれます。

エージェントが代行してくれるやり取りは以下の通りです。

• 各企業への応募
• 面接の日程調整
• 採用担当者への連絡

在職中に転職活動を行うとなると、細かいスケジューリングが困難になります。

特に複数社に応募している場合、それぞれの企業と並行してやり取りが必要です。

油断するとダブルブッキングなどトラブルが起きる可能性もあります。

デメリット

データサイエンティストが転職エージェントを使うデメリットは、以下の2点です。

• 担当者との相性次第でサービスの質が変わる
• 自分のペースで転職活動を進めづらい

担当者との相性次第でサービスの質が変わる

エージェントサービスの質に満足できるかどうかは、担当者のスキル次第です。

人材業界は離職率が高いので、入社間もない経験不足の新人が担当になる可能性も高いです。

また、いくらスキルがあったとしても、性格的に相性の悪い担当者がいる場合もあります。

相性の良くない担当者に当たってしまうと、転職活動が上手く進められない可能性もあります。

自分のペースで転職活動を進めづらい

転職エージェントは、自分のペースで転職活動を進めづらいという側面もあります。

たとえば、以下のような事例があります。

• 目先の売上やノルマのために、転職者の意向に沿わない提案をする
• 頻繁にメールが来る
• やや強引に転職させようとしてくる

これは、転職エージェントが、求職者を企業に紹介することで収益を上げる仕組みだからです。

エージェント側はできるだけ早く内定を決めて欲しいと考えています。

時間をかけて転職活動をしたいという方には、強引に感じる面はあるかもしれません。

データサイエンティストへの転職におすすめの転職エージェント6選

	公式サイト	求人数	年収レベル	特徴
マイナビIT AGENT	https://mynavi-agent.jp/it/	★★★★	★★★★★	ITに強い キャリアアドバイザーの丁寧なサポート
レバテックキャリア	https://career.levtech.jp	★★★★	★★★★	ITに強い 初回マッチング内定率90%
ワークポート	https://www.workport.co.jp	★★★	★★★★★	高収入・高待遇求人が多い ITエンジニアに特化
ビズリーチ	https://www.bizreach.jp	★★★★	★★★★★	高収入・高待遇求人が多い
Tech Clips	https://agent.tech-clips.com/	★★★	★★★★	ITに強い 丁寧なカウンセリング
リクルートエージェント	https://www.r-agent.com	★★★★★	★★★	業界最大手 求人が多い

※2023年4月28日時点

マイナビIT AGENT

公式URL（https://mynavi-agent.jp/it/）※マイナビのプロモーションを含みます。

求人数	35,418件
データサイエンティスト	92件

※2022年3月時点

IT業界の様々な求人を扱っているため、エンジニアやデザイナーに限らず、求人を探すことができます。

マイナビIT AGENTは、もともとIT・Web分野の会社との繋がりが強いマイナビ転職が、IT業界向けの転職エージェントに特化して立ち上げられた転職エージェントです。

引用：　https://mynavi-agent.jp/it/

マイナビIT AGENTに無料登録してみる

レバテックキャリア

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

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『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します。（リクルート, サイボウズ, ビズリーチ, DMMなど）

年収相場も平均600万円と高く、データサイエンティストの求人も多いです。

年収アップを叶えたい経験者におすすめのエージェントです。

レバテックキャリアの案件例

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レバテックキャリア公式サイト： https://career.levtech.jp/

ワークポート

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tgr-3cxkfu_3s7yw-Sb1agFcd6wCQhfdLTyX_tN464M/edit” class=”no-datatables”]

ワークポートは、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。

ワークポートの大きな魅力は、未経験でも応募できる求人が多い点と、キャリアアドバイザーがIT領域に詳しい点です。

実際に過去にワークポートを利用しましたが、キャリアアドバイザーの方がかなり領域に詳しい印象でした。

一般的なIT系求人は経験者向けの求人がほとんどですが、ワークポートには未経験OKの求人も多く、未経験者に対するサポートも充実しています。

異職種からデータサイエンティストへの転職を目指す人は、ぜひ登録しておきましょう。

ワークポートの案件例

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ビズリーチ

求人数	71,918件
データサイエンティスト	2,180件

※2022年3月現在

ビズリーチは、高年収層・ミドル層の転職に特化した転職エージェントです。

その最大の特徴は、年収1,000万円以上の求人が3分の1以上であることです。

管理職や専門職、次世代リーダーなどのハイキャリアを主なターゲットに、年収の高い求人を紹介しています。

データサイエンティストとしてキャリアアップ転職したい方は無料登録してみてください。

ビズリーチに無料で相談してみる

Tech Clips

Tech Clips公式サイト：https://agent.tech-clips.com/

運営会社	notari株式会社
対象勤務地	東京/神奈川/埼玉/千葉
求人数	1,000社以上
強み	・ITエンジニアに特化した転職エージェント ・大手・ベンチャー問わず企業との太いパイプを保有 ・年収500万円以上の求人のみ保有 ・高収入＆高待遇
おすすめな人	・転職したいエンジニア経験者 ・転職して年収を上げたいエンジニア ・カウンセリングを通して自分に合った企業を知りたい方

※2022年3月現在

Tech Clipsは、首都圏（東京・神奈川・埼玉・千葉）限定の高収入＆高待遇に特化した転職エージェントです。

高収入＆高待遇に特化しているエージェントというと、結局どれくらい収入がもらえるの？と気になるところですが、Tech Clipsは年収500万円以上の求人のみ（2022年3月時点）を取り扱っています。

更に紹介企業としては、下記の画像のように大手企業も多数あります。

Tech Clips公式サイトより引用：https://agent.tech-clips.com/

Tech Clipsがおすすめな人の特徴は、以下の通りです。

• エンジニアとしての実務経験がある人
• 転職して年収を上げたいエンジニア
• 技術に詳しいエージェントを探している人

TechClips公式ページを見る

リクルートエージェント

公式：https://www.r-agent.com/

リクルートエージェントは、求職者の8割が利用している大手総合型転職エージェントです。

IT企業の取り扱いも多く、はじめて転職エージェントに登録するならまずはリクルートエージェントがおすすめできます。

リクルートエージェントに登録するメリットは、IT系の求人数が多いことです。

公開求人数	174,524件
データサイエンティスト	1049件

※2022年3月現在

とにかく求人数が多いため、幅広い業界の求人を見ることができます。

「いろいろな求人を見て、スキルレベルや年収の相場感をつかみたい」という人はぜひ登録しておきましょう。

データサイエンティストの求人も一定数あるので、ぜひ一度相談してみるのがおすすめです！

リクルートエージェント公式： https://www.r-agent.com/

データサイエンティストが年収アップを目指すには？

特に、最終的な問題解決までを見据えた提案ができるようになれば、より上流の工程に携わることができ、年収アップに繋がります。

他に考えられるのは、プロジェクトマネージャーになるという方法です。

データサイエンティストのほぼ全ての業務工程に関わるため希少性が高く、年収も上がります。

しかし当然ながら、こうしたスキルを身につけるのはかなり難易度が高いです。

焦らず、まずは自分の苦手な分野・これまであまり関わりのなかった分野から学んでいきましょう。

データサイエンティストで年収1,000万円以上を目指せる？

IT系の求人を約4万件以上も保有するマイナビIT AGENTで年収1,000万円の求人を検索したところ、316件中173件もヒットしました。（2023年5月21日時点、マイナビIT AGENTより引用）

年収が高い分、求められるスキルや経験は高くなりますが、決して不可能ではないと言えるでしょう。

1,000万円以上の求人の特徴

年収1,000万円のデータサイエンティスト求人の特徴を以下、まとめてみました。

• 社員数500名以上／大手企業の求人
• マネージャー経験を求める求人
• グローバル規模の顧客対応をした経験を求める求人
• ビジネスレベルの英語力を求める求人

また、他にも以下のような方法でデータサイエンティストのスキルや経験を活かして年収1,000万円を目指せます。

年収1,000万円を稼ぐために、ぜひ参考にしてみてください。

• ベンチャー企業のCTOになる
• 独立してフリーランスになる
• 海外でデータサイエンティストになる

なぜデータサイエンティストはやめとけと言われるのか？

「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由を以下の通り、まとめました。

• 業務量が多い
• 業務の難易度が高い
• 技術習得が難しい
• 責任が重い
• 人間関係に疲れる（無茶な要求をされる、メンバー間の板挟みにされるなど）

データサイエンティストはコンサルタント業務がメインのため、エンジニア業務以外にもクライアントワークやチームマネジメントなど、幅広い役割を担います。

また、クライアントの課題を解決するために、AIの最新トレンドを常にキャッチアップし続けたり、学習し続けたりする必要があります。

そのため、データサイエンティストは業務量の多さや人間関係に疲れることもあり、「やめとけ」と言われる原因となります。

ただし、前述のように、データサイエンティストは高年収を目指せる職種です。

高度な分析技術を用いる専門的な仕事でもあるため、やりがいは非常にあると言えます。

未経験からデータサイエンティストになるのは可能？

結論として、未経験からデータサイエンティストを目指すのは、かなり難しいです。

データサイエンティストには幅広い領域の専門知識・スキルが求められます。

初心者がすぐ実務で通用するような仕事ではなく、就職できたとしても常に最新の技術を学び続ける向上心が必要です。

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、以下のステップを踏むのがおすすめです。

ただし、数ヶ月単位で目指せるものではなく、年単位で挑戦することを覚悟しておきましょう。

1. 書籍や学習サイト、スクールなどを活用して必要スキルを身につける
2. 身につけた知識を、簡単なものでいいので実装してみる
3. 転職エージェントで求人を探す

データサイエンティストが持つと良い資格は？

データサイエンティストとして保有すべき資格はないですが、持っておくと良い資格を以下の通り、まとめました。

• 統計検定
• 情報処理技術者試験
• データスペシャリスト試験
• Python3 エンジニア認定データ分析試験
• 統計士・データ解析士
• オラクルマスター
• OSS-DB技術者認定試験
• データサイエンティスト検定（DS検定）

データサイエンティストの年収・将来性は今後どうなる？

現状として、データサイエンティストを欲しがっている会社は多いです。

独立行政法人・情報処理推進機構がまとめた調査では、多くの企業が「データサイエンティストの量・質とも足りない」と回答しています。

引用：　https://www.ipa.go.jp/※デジタル時代のスキル変革等に関する調査（2021年11月1日更新）

またアメリカの大手求人情報検索サイト「Glassdoor」では、2019年時点で将来性のある職業の1位として、データサイエンティストが選ばれています。

引用：   https://www.businessinsider.com/※The 50 best jobs in America for 2019

そのため今後も一定程度の求人があり、ビッグデータと呼ばれる膨大な数のデータを集めて分析できるデータサイエンティストは多くの企業からの需要が高いです。

自社で優秀な人材を引き止めるため、給与などの待遇を改善する企業があることも予想されます。

確かに、データ集積や分析だけなら人間より機械学習の方が優れています。

しかし、どんなに優秀なシステムでも人間が勝てる余地はまだ残っています。

例えば、人間の方が優れていると言われているのは、次のような仕事です。

• 分析結果を実際のビジネスに応用し、課題解決を提案する
• 今までにない新理論や分析手法の考案
• 既存技術を応用したシステム開発

将来性が気になる場合は、新しいスキルを身につけることが解決策になります。

ディープラーニング・機械学習に仕事を奪われたくないデータサイエンティストは、上記のようなスキルを積極的に身につけていきましょう。

まとめ：データサイエンティストの年収はスキルに比例する

この記事では、データサイエンティストの年収情報や将来性、データサイエンティストを目指す方法について解説しました。

より詳しい転職事情を知りたい場合、転職サイト・転職エージェントに登録するのがおすすめです。

実際の求人を見れば企業が求めているスキルレベルも分かりやすくなり、転職のイメージを具体的に固めることができます。

転職の条件や希望する業界が決まっている人なら、さらに具体的な情報が入手できる可能性もあります。

求人の検索やコンサルタントへの相談を通して年収アップを目指しましょう。

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