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データサイエンティストの仕事内容と年収｜データから課題を解き、判断の材料をつくる職種

データサイエンティストは、企業や組織に蓄積されたデータを分析し、事業の課題を解くための材料や仕組みをつくる仕事です。平均年収611.9万円、求人賃金は月額29.6万円。統計・プログラミング・業務の理解の3つを組み合わせる点が、ほかのIT職種との違いです。

• 平均年収611.9万円残業代・賞与を含む
• 有効求人倍率8.91倍
• 求人賃金（月額）29.6万円令和7年度
• 平均年齢43.9歳
• 就業者数7.9万人令和2年国勢調査
• 月間労働時間159時間

データサイエンティストは1日何をしていますか

仕事は分析そのものより、その前後に多くの時間がかかります。まず事業部門と話して「何を判断したいのか」を整理し、必要なデータがどこにあるかを確かめます。データを取り出して欠けや誤りを整え、集計や可視化で傾向をつかみ、統計モデルや機械学習のモデルを作って検証します。

結果は報告書やダッシュボードにまとめ、意思決定する人にわかる言葉で説明します。需要予測や不正検知のように、モデルをシステムに組み込んで日々動かす場合は、エンジニアと協力して運用と精度の監視まで受け持ちます。

道具としてはPythonやR、SQLがよく使われ、クラウド上のデータ基盤を扱う機会も増えています。ただし、道具を使えることより、課題の立て方と結果の伝え方が評価を左右しやすい職種です。

求人倍率8.91倍という数字はそのまま信じていいですか

注意が必要です。job tag の有効求人倍率8.91倍、平均年収611.9万円、就業者数7.9万人は、データサイエンティストだけでなく、ほかの技術者も含む統計区分の値です。

しかも有効求人倍率はハローワークの求人と求職者から計算される数字です。データサイエンティストの採用は、企業の採用サイトや民間の転職サービスを通じて行われることが多いため、この倍率が実際の採用の競争度を表しているとは限りません。

実感としては、経験者の採用は活発な一方、未経験者向けの枠は限られるという二極化が起こりやすい職種です。倍率の高さだけを見て「未経験でも入りやすい」と判断しないほうが安全です。

必要なスキルは統計・プログラミング・業務理解の3つです

統計の基礎として、平均やばらつき、検定、回帰分析の考え方は欠かせません。機械学習の手法を使う場面でも、結果が偶然ではないか、偏ったデータに引っ張られていないかを判断するのは統計の知識です。

プログラミングは、SQLでデータを取り出し、PythonやRで加工・分析できる水準が目安になります。大量のデータを扱う職場では、データ基盤やクラウドサービスの知識も求められます。

見落とされやすいのが業務の理解です。小売、製造、金融、医療など、業界ごとにデータの意味や重要な指標が違います。その業界で働いた経験は、分析の技術と組み合わせることで強みになります。

未経験からデータサイエンティストを目指すには？

いきなりデータサイエンティストの求人に応募するより、近い職種を経由するほうが現実的です。データアナリスト、マーケティングの分析担当、社内の業務改善やBIツールの担当など、データを扱う業務で実績を積む道があります。

エンジニアからの転向では、データ基盤の構築やデータエンジニアの仕事を足がかりにする人もいます。逆に、営業や企画の経験がある人は、今の職場でデータを使った改善を小さく始め、その成果を職務経歴として示す方法が取れます。

学習の成果は、資格よりも「どんな課題を、どのデータで、どう解いたか」を説明できる形にまとめておくと、面接で伝わりやすくなります。

関連する資格

• 統計検定
• データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）
• G検定
• E資格
• 基本情報技術者
• 応用情報技術者

データサイエンティストの仕事の傾向

• 研究的3.85
• 現実的3.36
• 企業的3.21
• 社会的3.03
• 芸術的2.72
• 慣習的2.72

職業情報データベース（job tag）の職業興味の数値。5点満点。

データサイエンティストに近い仕事

職業データの傾向がデータサイエンティストに近い順に並べています。求人が見つからないときは、この範囲まで広げると選択肢が増えます。

• マーケティング・リサーチャー調査と分析で市場を読む。入口にもなる
• アクチュアリー保険・年金の数理。統計の専門性が近い
• 情報工学研究者AIや機械学習の手法そのものを研究する
• システムエンジニア（基盤システム）データ基盤やクラウドの設計に接点がある
• DXプロデューサーデータ活用を事業の変革につなげる役割
• プログラマー実装力を生かしてデータ分野に移る人もいる

よくある質問

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データサイエンティストの転職を進めるときに読むもの

データサイエンティストの転職でつまずきやすいところは、JobLinkaの「市場価値」にまとめています。求人の探し方、企業からどう見られるか、いまの会社にバレずに進める方法まで、職業ページとあわせて読むと判断がしやすくなります。

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自分で探すか、声がかかるのを待つか

データサイエンティストの有効求人倍率は8.91倍です。倍率が低い職種ほど自分から探し続ける方式は消耗が大きく、高い職種ほど条件を出して待つほうが良い条件に当たります。どちらが自分に向いているかは、9つの質問で確かめられます。

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最終更新：2026-09-26