データサイエンティストの年収はいくら？年代別の平均と、年収を上げるための経験とは？

データサイエンティストの平均年収は、転職サービスの職種別の集計で、技術系が539万円、企画・管理系が607万円です。一方で、企業の採用ページで確かめた経験者向けの求人14件では、年収の下限が600万〜900万円で、平均を上回る幅で募集されていました。

この記事では、データサイエンティストの平均年収と年代別の年収、求人の年収の幅、年収を上げるために求人が求める経験を、公開された集計と企業の求人14件で説明します。

監修三宅 悠介株式会社Pacific Meta 共同創業者 CAIO

平均で見るデータサイエンティストの年収は、技術系539万円、企画・管理系607万円

職種別の集計では、データサイエンティスト(技術系)の平均年収は539万円、データアナリスト／データサイエンティスト(企画／管理系)は607万円でした。

年代	技術系	企画・管理系
20代	471万円	480万円
30代	627万円	663万円
40代	699万円	739万円
50代〜	698万円	770万円

どの年代でも企画・管理系のほうが高く、差は20代の9万円から、50代以上では72万円に広がります。技術系は40代と50代以上がほぼ同じで、企画・管理系は50代以上でも上がっています。

年代ごとの平均を並べた数字なので、同じ人の年収の伸びを追ったものではありませんが、上の年代ほど企画・管理系との差が開いています。

求人で見るデータサイエンティストの年収は、下限600万〜900万円

企業の採用ページで確かめた経験者向けの求人14件では、下限600万〜900万円、上限1,000万〜1,800万円でした。幅の中央(上限と下限の真ん中)の中央値は約1,075万円で、上限が1,500万円以上の求人は5件です。

平均と求人の幅は、集め方が違う数字です。平均には20代を含む全ての登録者が入り、求人は経験者向けで、4件は2〜6年以上の実務経験を、8件は分析を施策につなげた経験を必須にしていました。平均の数字だけで、経験を積んだ後の年収を見積もらないようにします。

確かめた求人はスタートアップを中心とした会社のもので、14件のうち11件は40〜45時間分の固定残業代を年収に含め、2件は裁量労働制でした。提示額を比べるときは、固定残業の時間もあわせて確かめます。

求人が必須にするのは、データサイエンティストの分析を施策につなげた経験

確かめた14件のうち8件は、分析を施策の提案や顧客への説明、事業の判断につなげた経験を必須にしていました。

必須の経験	14件のうち
Pythonでの分析や実装	11件
分析を施策や事業の判断につなげた経験	8件
統計学や統計分析	7件
本番の運用やクラウドでの開発	5件

8件の必須要件には、「データ分析から仮説構築・施策提案までを自走した実務経験」「KPIの設計とそれを用いた事業改善・戦略策定の経験」「技術内容を非技術者にも説明できるコミュニケーション力」のような言葉が並んでいました。

生成AIやLLMの経験を必須にした求人はなく、2件が選択肢の1つか興味として挙げているだけでした。資格を必須にした求人もありませんでした。

求人の側でも、モデルを作る技術そのものより、分析の結果を事業の判断に変えた経験を必須にする求人が14件中8件と多く出ていました。

年収を上げたいデータサイエンティストが選べる3つの方法

年収を上げる近道は、分析の結果で決まったことを数字で示し、担当を施策の提案まで広げることです。

方法1｜分析の結果で決まったことを、職務経歴書に数字で書く

職務経歴書では、作ったモデルや分析の手法より先に、その結果で何が決まり、売上や費用、利用の件数がどう動いたかを書きます。求人が必須にする「施策提案まで」「事業改善・戦略策定」の言葉に当たる経験は、自分がどこまで担当したかを書き分けます。

職務経歴書の下書きの作り方は「職務経歴書をAIで作る手順」で解説しています。

方法2｜KPIの設計と施策の提案まで担当を広げる

今の職場で、分析を頼まれて返すだけでなく、追う指標を決め、施策を提案し、その結果を測るところまで担当すると、求人の8件が必須にしていた経験が作れます。A/Bテストの設計から検証までを1つ担当しておくと、面接で自分の例として話せます。

方法3｜本番で動くモデルの運用まで関わる

5件は、クラウドでの開発や、本番運用を含む機械学習のライフサイクルの経験を必須にしていました。分析の側から、モデルを本番で動かし続ける側へ担当を広げると、AIエンジニアの求人も視野に入ります。

AIエンジニアの求人の年収と上げ方は「AIエンジニアの年収はいくら？」で解説しています。

Frontier Talentでデータサイエンティストの求人を比べる3つの使い方

使い方1｜職務経歴書を取り込み、分析で決まったことを書き足す

履歴書や職務経歴書をアップロードすると、AIが読み取って経歴の欄に書き入れます。

書き入れた内容は自分で直せます。分析の結果で決まった施策、動いた数字、関わった職種を書き足すと、施策につなげた経験として企業に伝わります。

使い方2｜移りたい役割と希望の年収を書く

推薦は、スキルと経験に加えて、希望の条件と志向まで照らし合わせます。

「分析を受ける側から、施策を決める側へ移りたい」「本番で動くモデルの運用まで関わりたい」のように、移りたい役割を書いておくと、推薦される求人が絞られます。

使い方3｜推薦しない企業と、伏せる社名を決める

現在の勤務先には推薦しません。ほかに推薦を望まない企業も、プロフィールで指定できます。

現在の勤務先の社名を伏せると、企業には社名の代わりに会社の領域と規模が示されます。氏名は、本人が「話を聞く」と答えるまで企業に伝えません。転職を考えている人からは手数料を取らず、登録から入社まで無料です。

経歴を入れて求人を見る

データサイエンティストのよくある質問(FAQ)

データサイエンティストの平均年収はいくらですか

職種別の集計では、データサイエンティスト(技術系)が539万円、データアナリスト／データサイエンティスト(企画／管理系)が607万円です。経験者向けの求人14件では、年収の下限が600万〜900万円でした。

資格は必要ですか

確かめた求人14件で、資格を必須にしたものはありませんでした。必須にされていたのは、Pythonでの分析や実装、分析を施策につなげた経験、統計学の知識などの実務の経験です。

生成AIの経験は必要ですか

確かめた14件で、生成AIやLLMの経験を必須にしたものはなく、2件が選択肢の1つか興味として挙げていました。LLMでAIエージェントのような仕組みを作る仕事は、AIエンジニアや生成AIエンジニアの求人で扱われています。

データサイエンティストの年収と求人のまとめ

データサイエンティストの平均年収は技術系539万円、企画・管理系607万円で、どの年代でも企画・管理系が高く出ています。経験者向けの求人14件の年収の下限は600万〜900万円で、平均より高い幅で募集されていました。

求人の8件は、分析を施策や事業の判断につなげた経験を必須にしていました。分析の結果で決まったことを数字で示し、担当を施策の提案まで広げると、年収の高い求人の要件に近づきます。

株式会社Pacific Meta（有料職業紹介事業 許可番号13-ユ-320149）が運営するFrontier Talentは、AI、ブロックチェーン、セキュリティ等のテクノロジー領域を扱う人材紹介サービスです。登録すると、AIが経歴と希望の条件に適合する求人を紹介し、氏名を非開示にした経歴を企業に推薦します。現在の勤務先には推薦せず、ほかに推薦を避けたい企業もプロフィールで指定できます。