\n\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\n\t\t\t会社員
\n\t\t\n\t\t\t
\n\tデータサイエンティストの年収はどのくらいなの？
\n\t\t\n\t\t\t
\n\t\t\t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。
\n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。
\n\n2023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。
\n\n\t
\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/11/money-2696219_1920.jpg\")
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。
\n（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）
\n\n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。
\n\n2023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。
\n\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t
\n\t\t\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\t\t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。
\n実務経験を積んだ後の働き方を考える参考として、同職種の業務委託案件も確認してみましょう。
\n雇用契約による求人とは分けて、業務委託の働き方の参考として、「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t親会社および、グループ各事業会社で標榜するDXに関する事業戦略の実証実験において、主に以下の業務を担当していただきます。 ・データサイエンスの視点から顧客課題を解決するコンサルティング業務 ・顧客データの分析を通じたビジネスインサイトの提供 ・データ分析プロジェクトのプロジェクト推進及び管理 ・数値予測等の機械学習モデルの開発（需要・供給予測や予測など） ・数理最適化モデルの開発（配送最適化など） ＜過去プロジェクトの一例＞ ・テレビ通販事業の番組編成最適化：番組編成の最適化アルゴリズム、ツールの開発・導入 ・新規出店店舗の売上予測：各種店舗の定量・定性データを用いた売上予測モデルの開発・導入 ・総合商社における生成AIを活用した全社投融資意思決定支援ツールの企画、技術実証、開発 ・大手SIerにおけるAI駆動型システム開発を実現するAIエージェント開発 【体制(人数/構成)】 プロジェクトごとに3〜5名程度のチーム編成（データサイエンティスト、エンジニア、コンサルタント混成）\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tデータサイエンティストまたはデータアナリストとしての就業経験 / 上流のデータサイエンスコンサルティング経験とドキュメンテーションが可能なこと / ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトQCD等に関する折衝/交渉力 / 統計・機械学習によるデータ分析の実務経験\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t担当する業務や必要な経験、報酬・稼働条件は案件ごとに異なります。案件の詳細を確認して、ご自身の経験や希望する働き方と照らし合わせてください。
\n中小企業の場合、年収600〜700万円前後が平均的です。
\n実務経験を積んだ後の働き方を考える参考として、同職種の業務委託案件も確認してみましょう。
\n雇用契約による求人とは分けて、業務委託の働き方の参考として、「セルワークフリーランス」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tヘルスケア業界でのデータ分析プロジェクトに従事します。 健康データを活用したAI・機械学習モデルの開発支援を行い、データの整理から分析、モデル作成・評価までの一連の業務を担当。 分析結果をもとに更なるデータ活用の提案や業務改善のための戦略立案も含まれます。 現場は技術志向の強い環境で、データドリブンな意思決定を支える重要なポジションです。 リーダーシップを発揮し、チームメンバーと協力しながらプロジェクトを推進するスキルが求められます。 【アピールポイント】 ・最新技術を活用し、業界をリードするプロジェクトに参加可能です。 ・技術志向の強いチームで、自身の技術を高められる環境があります。 ・長期的なキャリア形成が可能な案件で安定性があります。 ・医療やヘルスケア分野に関心がある方にはやりがいのあるプロジェクトです。 ・データサイエンスのスキルをさらに深め、成長できる機会があります。\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t・Python\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t| 20〜24歳 | \n337万円 | \n
| 25〜29歳 | \n431万円 | \n
| 30〜34歳 | \n498万円 | \n
| 35〜39歳 | \n565万円 | \n
| 40〜44歳 | \n601万円 | \n
| 45〜49歳 | \n609万円 | \n
| 50〜54歳 | \n680万円 | \n
| 55〜59歳 | \n694万円 | \n
| 60〜64歳 | \n537万円 | \n
| 65〜69歳 | \n416万円 | \n
\n2023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
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。
\n\n\t\n\t\t\t| 正社員 | \n557.5万円※1 | \n
| 派遣社員 | \n500.3万円※2 | \n
| フリーランス | \n900万円※3 | \n
\n※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
\n※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
\n※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
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。
\n\n\t\n\t\t\t| カナダ | \n1,418万円※1 | \n
| アメリカ | \n1,409万円※1 | \n
| オーストラリア | \n1,106万円※2 | \n
| ドイツ | \n950万円※3 | \n
| イギリス | \n858万円※4 | \n
\n※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
\n※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
\n※3：2023年5月17日時点レート（1ユーロ=149円）を元に換算
\n※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
\n※平均年収のデータ引用：Datacamp（2022年12月時点のデータ）
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。
\n\n\t\n\t\t\t![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2023/05/ITエンジニアの平均年収はいくら？給料アップを目指す方法や転職事例も解説-｜転職ならdodaエンジニア-IT.png\")
\n※2022年12月19日時点のデータを引用、doda
なお、実際にエージェントで募集されている実務経験者向けのデータサイエンティストの業務委託案件の参考例としては以下のようなものがあります。
\n実務経験を積んだ後の働き方の参考として、「Findy Freelance（ファインディ・フリーランス）」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。未経験者向けの募集として紹介しているものではありません。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 製造業領域におけるコンピュータビジョン（CV）技術の研究開発 - 2次元図面からの設計情報抽出、外観検査、欠陥分類、画像認識、物体検出、セグメンテーションなどの技術検証 - 探索（PoC）から本開発まで、半年から1年スパンでの実装および検証 - プロダクトマネージャーと協働した技術アプローチの設計および推進 - 得られた技術や知見の言語化、および自社プロダクトやノウハウへの還元 - 画像処理やニューラルネットワークモデルを用いたアルゴリズムの選定および評価\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tPython - コンピュータビジョンまたは画像処理の実務経験、あるいは深い理解（古典的画像処理およびCNN等のニューラルネットワークモデルの理解） - 不確実なテーマを探索し、半年から1年かけて形にできる力\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t実務経験を積んだ後の働き方の参考として、「G-JOBエージェント」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。未経験者向けの募集として紹介しているものではありません。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t弊社が運営するゲームタイトルのプロモーションサイト・コーポレートサイトなどに対し、GA4/GTMを駆使してデータの収集および集計、データに基づいた改善提案とグローバル基準のGDPR対応を実施するお仕事です。 GA4（Googleアナリティクス）やGTM（Googleタグマネージャー）などを利用した計測、レポーティング、改善提案やWeb広告のタグの設置などのデジタルマーケティング業務と自社サイトをGDPRへ準拠させるため、CMPツール（OneTrust）を利用したCookieの制御などの導入進行、または運用保守業務を担当してもらいます。 【具体的な業務内容】 ・各種サイトへアクセス解析ツール（GA4）や最適化ツール（ヒートマップツールなど）を導入するための計測設計、検証および実装 ・GTMを使ったWeb広告タグの設置 ・CMPツール（OneTrust）を利用したCookie制御およびGDPR対応 ・数値に基づいた改善プラン立案、提案\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t・GA4やGTMなどのアクセス解析ツールの設置、活用経験 ・GA4の計測設計およびGTMを使った広告タグを含む各種タグの設置、発火制御の経験 ・BIツール（Looker Studioなど）を利用したレポーティング等の経験\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/01/smart-home-3148026_1920.jpg\")
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。
\n\n\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\t\t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。
\n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。
\n具体的には、以下の工程がこの領域に該当します。
\nこの領域で必要なスキルは以下の通りです。
\n【エンジニア的領域の必要スキル一覧】
\n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。
\n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。
\n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。
\n【アナリスト的領域の仕事内容】
\n【アナリスト的領域の必要スキル】
\n\n\t\t\t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。
\n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。
\n【コンサル的領域の仕事内容】
\n【コンサル的領域の必要スキル】
\n\n\t\t\t\n\t\t\tまず最低限、プログラミング・機械学習・SQL・統計学を学ぶところから始めましょう。
![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/07/headway-5QgIuuBxKwM-unsplash-scaled.jpg\")
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。
\nそれぞれの違いは以下の通りです。
\n\n\t\n\t\t\t（表は左右にスクロールできます）
\n| \n | 仕事内容 | \n平均年収 | \n
| データサイエンティスト | \nAI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 | \n699万円※1 | \n
| AIエンジニア | \nAI（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 | \n592万円※2 | \n
\n
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。
\nAI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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/07/startup-3267505_1920.jpg\")
\n\t\t\t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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t\n\t\t\t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。
\n| データサイエンティスト | \n699万円※1 | \n
| ITエンジニア | \n422万円※2 | \n
| データアナリスト | \n698万円※3 | \n
| Webマーケター | \n598万円※4 | \n
| Webコンサルタント | \n476万円※5 | \n
\n※1：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
\n※2：2023年2月3日時点のデータ、dodaより引用
\n※3：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
\n※4：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
\n※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。
\n【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。）
\n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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/01/internet-search-engine-1519471_1920.jpg\")
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。
\n以下、メリットとデメリットをそれぞれまとめました。
\n| メリット | \nデメリット | \n
| ・あなたに合った転職先を提案してくれる \n・応募書類の添削を受けられる \n・企業とのやり取りを代行してくれる | \n・担当者との相性次第でサービスの質が変わる \n・自分のペースで転職活動を進めづらい | \n
\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t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。
\n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。
\nそのため魅力的な応募書類を作成することが可能です。
\n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。
\n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。
\nエージェントは、企業とのやり取りを代行してくれます。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t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。
\nたとえば、以下のような事例があります。
\n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。
\n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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/08/cowomen-pd5FVvQ9-aY-unsplash-1-scaled.jpg\")
\n\t\t\t| \n | 公式サイト | \n求人数 | \n年収レベル | \n特徴 | \n
| マイナビIT AGENT | \nhttps://mynavi-agent.jp/it/ | \n★★★★ | \n★★★★★ | \nITに強い \nキャリアアドバイザーの丁寧なサポート | \n
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| Tech Clips | \nhttps://agent.tech-clips.com/ | \n★★★ | \n★★★★ | \nITに強い \n丁寧なカウンセリング | \n
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\n※2023年4月28日時点
![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/06/ITエンジニアの求人・転職エージェント｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント.png\")
\n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。
\n\t\t\n\t\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tおすすめサービス\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t【マイナビIT AGENT】IT・Web業界志望の方におすすめ\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tキャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t
| 求人数 | \n35,418件 | \n
| データサイエンティスト | \n92件 | \n
\n※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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/03/マイナビITエージェント【公式】IT・WEBエンジニアの転職サイト.png\")
\n\n\t
\n\t\t\t![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/12/レバテックキャリア1225.png\")
\nレバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/
雇用契約による求人とは分けて、業務委託の働き方の参考として、「Findy Freelance（ファインディ・フリーランス）」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※平日日中での稼働が前提となります。 ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ‐受託案件における機械学習（ML）モデルの設計、開発、評価、実戦投入 ‐プロジェクトに応じた最新のAI・機械学習技術の選定および検証 ‐データサイエンスチームや開発チームと連携した、AIプロダクト・機能の実装\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t- Pythonを用いた機械学習分野での開発実務経験 - 機械学習モデルの設計から実装、評価までを一貫して担当した経験 ‐AI駆動開発（AIツールの積極活用）に対する強い興味関心と主体的な取り組み\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t『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。
\n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）
\n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。
\n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。
\n実務経験を積んだ後の働き方を考える参考として、同職種の業務委託案件も確認してみましょう。
\n雇用契約による求人とは分けて、業務委託の働き方の参考として、「TECHBIZ(テックビズ)」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t【20代、30代が活躍中！】 ※週5日〜OKの案件です！ ※実務経験1年以上お持ちの方が対象の案件です！ ▼概要 運営するゲームタイトルのプロモーションサイト・コーポレートサイト等について、GA4/GTMを用いたデータ収集・分析とGDPR対応を担当いただきます。 ・各種サイトへのアクセス解析ツール（GA4）や最適化ツールの導入のための計測設計・検証・実装 ・GTMを使ったWeb広告タグの設置 ・CMPツール（OneTrust）を利用したCookie制御およびGDPR対応 ・数値に基づいた改善プラン立案、提案 ▼条件等 出社：フル出社 場所：渋谷 勤務時間：10:00～19:00 【必須スキル】 ・GA4の計測設計およびGTMを使った広告タグを含む各種タグの設置、発火制御の経験 ・BIツール（Looker Studioなど）を利用したレポーティング→改善提案の経験 ・ステークホルダーを巻き込んだ進行管理経験 ・大規模サイト、ECサイトでのGA4、GTM運用またはGA360運用経験 ・GDPR、CMPツール（OneTrustなど）に関する知識、Cookieの制御を行った経験 ・ゲーム全般が好きでやりこんでいる方 【尚可スキル】 ・日本以外の地域でWebサービスを展開した経験 ・SEOに関する知識 ・ツール導入における検討、技術的な検証経験 ・BigQueryを生かしたデータ運用経験 ・リクエスト〜描画までの処理順、非同期通信などWebサイトの仕組みを理解できている方 ・JavaScriptのコーディング知識を持ちツール種別にとらわれないコードの設計ができる方 ・Cookieの発火元を、ソースを辿って特定できる方 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t・GA4の計測設計およびGTMを使った広告タグを含む各種タグの設置、発火制御の経験 ・BIツール（Looker Studioなど）を利用したレポーティング→改善提案の経験 ・ステークホルダーを巻き込んだ進行管理経験 ・大規模サイト、ECサイトでのGA4、GTM運用またはGA360運用経験 ・GDPR、CMPツール（OneTrustなど）に関する知識、Cookieの制御を行った経験 ・ゲーム全般が好きでやりこんでいる方\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\nレバテックキャリア公式サイト： https://career.levtech.jp/
![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2022/01/スクリーンショット-2022-01-07-15.14.20.png\")
\nワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/
雇用契約による求人とは分けて、業務委託の働き方の参考として、「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t・新規ドライブレコーダーAI機能の導入支援および導入後の改善施策提案・ハンドリング ・画像認識系の開発ディレクションおよびオフショア開発チームへの要件定義・受け入れテスト ・顧客との頻繁なコミュニケーションおよび課題解決の推進\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tCV（コンピュータービジョン）/画像処理領域における知見（モデル改善の方向性の示唆だしが出来るレベル）\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t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。
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\n実務経験を積んだ後の働き方を考える参考として、同職種の業務委託案件も確認してみましょう。
\n実務経験を積んだ後の働き方の参考として、「アットエンジニア」に掲載されているデータサイエンティストの業務委託案件を紹介します。求人元・応募条件は案件カードの表示をご確認ください。未経験者向けの募集として紹介しているものではありません。
\n\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t■案件概要 グローバル企業の財務や特許情報を格納するRDBへSQLでアクセスし、Pythonを用いて生成AIや統計手法による定量分析およびバリュエーションモデルの構築を行います。 ■業務内容 ・生成AIを活用した定量分析モデルの設計と実装を行います。 ・SQLを用いた大規模データの抽出と加工処理を行います。 ・ベイズモデリングを用いた分析基盤の構築を行います。 ・分析結果のレポーティングおよびドキュメント作成を行います。 ■開発環境 Python, SQL, MySQL, scikit-learn, Linux, Windows\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tPython要件定義経験 SQL開発経験 ベイズモデリング経験\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/03/選ばれた人だけのハイクラス転職サイト【ビズリーチ】.png\")
\n\t\t\n\t\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tおすすめサービス\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t【ビズリーチ】\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t高収入（年収600万円以上など）の方の転職に特化した転職サイト。\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t
| 求人数 | \n71,918件 | \n
| データサイエンティスト | \n2,180件 | \n
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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。
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\nTech Clips公式サイト：https://agent.tech-clips.com/
| 運営会社 | \nnotari株式会社 | \n
| 対象勤務地 | \n東京/神奈川/埼玉/千葉 | \n
| 求人数 | \n1,000社以上 | \n
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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。
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\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/12/TechClipsエージェント｜エンジニアの転職で失敗しないために親身にサポート！-1.png\")
\n\n\tTech Clips公式サイトより引用：https://agent.tech-clips.com/
\n\t\t\tTech Clipsがおすすめな人の特徴は、以下の通りです。
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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。
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![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2019/01/money-2180330_1920.jpg\")
\n\t\t\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
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\n\n\t\n\t\t\t今は転職を考えてない人でも、登録して相談してみると良いです。
![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/07/designer.jpg\")
\n\t\t\t\n\t\t\tIT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）
\n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。
\n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。
\n\n\t\t\t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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/07/markus-spiske-VO5w2Ida70s-unsplash-scaled.jpg\")
「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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2019/01/miuFTHG3120_TP_V.jpg\")
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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t
\n\t\t\tその上で「データサイエンスでどう課題を解決するか」をアピールできるかが鍵です。
![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/08/burst-kUqqaRjJuw0-unsplash-scaled.jpg\")
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。
\n\n\t\n\t\t\t![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2019/09/entrepreneur-1340649_1280.jpg\")
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。
\n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。
\n\n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。
\n\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n![\"\"](\"https://freelance.indieverse.co.jp/media/wp-content/uploads/2021/08/mockup-2443050_1920.jpg\")
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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n平均年収約557.5万円の実態を解説。必要スキル・仕事内容、企業規模別相場や年収アップの転職術と厳選エージェントを紹介します。
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