スキル・経験別 年収ランキング
レバテックキャリア・求人ボックス・各転職サイトの公開データ（2026年）をもとに集計。
データアナリスト・入門（〜2年）
450〜650万円SQLによるデータ抽出・BIツールでのダッシュボード作成が中心。ExcelからPythonへの移行途上の段階。
データサイエンティスト中級（2〜4年）
650〜850万円Python/pandas/scikit-learnを使ったモデル開発・A/Bテスト設計ができる。事業部門への施策提案も担当。
MLエンジニア・上級（4〜7年）
850〜1100万円機械学習モデルの本番デプロイ・MLOpsパイプライン構築・LLMファインチューニングなど高度な技術スタックを持つ。
AI研究者・エキスパート（論文実績）
1000〜1500万円深層学習・LLMの研究開発ができる、または国際学会（NeurIPS・ICML等）での発表実績あり。外資テックや専門AI企業での採用が中心。
年収を上げるための3ステップ
市場価値を正確に把握する
現職の年収が市場水準より低い可能性があります。転職エージェントに登録して現在のスキルの市場価値を確認しましょう。無料で査定してもらえます。
希少性の高いスキルを追加取得する
クラウド資格（AWS・GCP）やAI関連スキルを追加取得すると年収交渉の武器になります。上位スキルへの投資は平均100〜200万円の年収向上に直結します。
転職で年収交渉する
現職での昇給よりも転職による年収アップの方が幅が大きいことが多い。IT専門エージェントが年収交渉を代行してくれます。
よくある質問
Q. データサイエンティストに必要なスキルは何ですか？
A. Python（pandas・scikit-learn・PyTorch）、SQL、統計学の基礎、機械学習アルゴリズム、クラウド（AWS SageMaker / GCP Vertex AI）が基本セットです。加えてビジネス課題を設定する力も重要です。
Q. 文系・非エンジニア出身からデータサイエンティストになれますか？
A. なれます。統計学・機械学習の独学とPythonスキルを習得し、Kaggleでコンペ実績を作ることで転職が可能です。データサイエンス特化のプログラミングスクールを利用するルートも有効です。
Q. データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは何ですか？
A. データサイエンティストは分析・モデル開発・事業インサイト提供が主な業務。機械学習エンジニアはモデルの本番デプロイ・スケーリング・MLOpsなどエンジニアリング寄りの業務を担当します。年収は後者の方がやや高い傾向にあります。
年収アップには転職エージェントの活用が最速
IT専門エージェントは企業の給与テーブルを把握しており、適切な年収交渉を代行してくれます。まず自分の市場価値を把握することから始めましょう。
登録無料・年収交渉を代行
📩 スカウト型で企業から直接オファーを受ける
スキルを登録しておくだけで企業担当者から直接スカウトが届くDirect typeも合わせて登録しておくと、年収交渉の比較材料が増えます。
Direct typeでスカウトを受け取る（無料）