1 - 30件/全5,979件
・Azure Databricks/Fabric を中心としたデータ分析基盤の設計/構築/実装をリードする作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Azure Databricks/Fabric を中心としたデータ分析基盤の設計/構築/実装をリード - SQL、ETL、PySpark、Databricksを活用し、Lakehouseアーキテクチャに沿った分析ソリューションを開発 - 要件定義からデリバリー、技術リード、ドキュメント化までを担当
案件の必須スキル
・日本語/英語バイリンガル ・テクニカルリードの経験 ・Azure DatabricksもしくはPySparkを用いた開発経験 ・SQLによるクエリ開発経験 ・Azureサービスとの連携経験(Azure Data Lake、Azure Synapseなど)
・Azure Databricks/Fabric を中心としたデータ分析基盤の設計/構築/実装をリードする作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Azure Databricks/Fabric を中心としたデータ分析基盤の設計/構築/実装をリード - SQL、ETL、PySpark、Databricksを活用し、Lakehouseアーキテクチャに沿った分析ソリューションを開発 - 要件定義からデリバリー、技術リード、ドキュメント化までを担当
案件の必須スキル
・日本語/英語バイリンガル ・テクニカルリードの経験 ・Azure DatabricksもしくはPySparkを用いた開発経験 ・SQLによるクエリ開発経験 ・Azureサービスとの連携経験(Azure Data Lake、Azure Synapseなど)
新規プロダクトの企画、設計、開発や既存プロダクトの更なる改善、保守を担っていただけるフルスタックポジションでの募集です。 現在のチーム体制はフロントエンド、バックエンド、インフラなどの専門領域でチームを分けていないため、様々な領域を超えてワンストップで経験を積むことが可能です。 お互いに得手不得手はカバーしつつ、時に教え合い、目的達成のためにワンチームで開発からリリースまでを行っています。 ・コンパウンド戦略実現に向けた新規プロダクトの開発、リリース ・導入企業企業内ユーザー双方の体験改善とスケールのための追加機能開発 ・今後のプロダクト開発を見据えた技術資産の積み上げ 例: ・プロダクトを横断したレコメンドシステム ・プロダクト間の連携を容易にするPub-Subシステム ・企業ユーザーの満足度や生産性を可視化するためのデータ分析基盤) ※フルリモート可 Go
案件の必須スキル
・webサービスのバックエンド及びフロントエンド開発のご経験:3年以上 ・3人以上のチーム単位でのプロダクト、機能開発経験 ・コードレビューのご経験
IoT等のデバイスの機器データを用いたデータ分析プロジェクトの設計、実装 (要件定義レイヤーから参画予定) 一部帳票電子化における作業も委託したい(上記プロジェクトの空いた工数での対応を想定) 短期のスポット要員ではなく、弊社の内製化チームの一員としての参画を希望したいです。 ※喫緊では開発のみですが、当該システム構築が完了した場合は運用も含めて ご対応いただきたいと考えています ・週1出社(さがみ野) Python
案件の必須スキル
・Javaでの開発経験:3年以上 ・生産周りのシステム構築に携わっていた方(生産関連の知識 工場での経験があれば非食品でも可)
データ活用基盤の構築と既存のABAPレポートをPowerBIレポートに置き換えるプロジェクトです。 データ活用基盤のデータモデルの検討、BIレポートの設計・開発・検証といった事が出来る方を探しています。
案件の必須スキル
・PowerBIでのレポート構築経験 ・AzureのDBMSおよびETL製品についての理解 ・SAPのDB構成とABAPの理解 ・会計や原価計算についての知識
■募集背景 弊社のコーポレートサイトは現在Sitecoreで構築されており、ページ更新や運用保守の一部を外部ベンダーに依頼している状況です。 今後は社内での内製体制を構築する方針であり、自律的に運用・改善ができる人材の確保が急務となっています。 短期的には新規ページ作成やコンポーネント開発などのタスクが多く発生しており、また中長期的にはサービスページのリニューアルや社内からの問い合わせ対応、Webサイトのデータ分析といった広範な支援も必要となるため、業務委託形態で柔軟に対応可能な方を求めています。 ■プロジェクト内容 コーポレートサイト(Sitecoreベース)の運用保守および改善支援をご担当いただきます。 新規ページ作成や既存ページの更新、編集メンバーからのヘルプデスク的な対応に加え、今後予定されているサイト全体のリニューアルプロジェクトにおいて、社内デザインチームとの連携も期待されています。 さらに、Sitecoreで利用しているCSSスタイルシートの調整作業にも対応できる方が望ましいです。 また、Google Analytics 4などを用いたWebサイトの効果測定・改善提案や、IRページ(XJStorage)のJavaScript調整といった作業も発生する可能性があります。 ■作業内容 Sitecoreを用いた新規ページ作成、既存ページの修正・更新 コンポーネント設計・開発による更新性向上支援 サイト構成やテンプレート・レイアウト・パブリッシュ構成の設定支援 CSSによるスタイル調整・デザイン最適化対応(Sitecoreテンプレートに関連) 社内デザインチームと連携したサービスページリニューアル対応 編集担当者からのCMS操作に関する問い合わせ対応(ヘルプデスク業務) Google Analytics 4等を用いたアクセス解析および改善提案 XJStorageで構築されたIRページへのJavaScriptによる表示調整 ※フルリモート可 HTML5/CSS3
案件の必須スキル
SitecoreでのCMS構築・更新・設定の実務経験 HTML / CSS / JavaScriptの実装スキル(スタイル調整含む) CMS運用における社内支援対応(ヘルプデスク的サポート)の経験または意欲 自ら調査し、課題解決に能動的に取り組める姿勢 サイトリニューアルプロジェクトの経験 コンポーネントベースでのCMS設計・開発経験 Google Analytics 4やGoogle Tag Managerの活用経験 JavaScriptによるDOM操作や既存ページの表示改善経験
ゲーム開発における分析基盤の設計から運用、ログ設計や集計対応など、分析環境を整える業務をお任せいたします。 具体的な作業は下記を想定しております。 ・分析基盤システムの設計、構築、運用 ・収集するログデータの設計、DBデータの整備、集計、管理 ・BIツールやKPIダッシュボードの開発、運用 ・データアナリストへの技術的サポート ※ご経験によっておまかせする作業内容が変わります。
案件の必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出、加工経験 ・AWSもしくはGCPを用いた開発経験
ゲーム開発における分析基盤の設計から運用、ログ設計や集計対応など、分析環境を整える業務をお任せいたします。 具体的な作業は下記を想定しております。 ・分析基盤システムの設計、構築、運用 ・収集するログデータの設計、DBデータの整備、集計、管理 ・BIツールやKPIダッシュボードの開発、運用 ・データアナリストへの技術的サポート ※ご経験によっておまかせする作業内容が変わります。
案件の必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出、加工経験 ・AWSもしくはGCPを用いた開発経験
ゲーム開発における分析基盤の設計から運用、ログ設計や集計対応など、分析環境を整える業務をお任せいたします。 具体的な作業は下記を想定しております。 ・SQLを用いたデータ集計、レポート作成 ・ソーシャルゲームに対する課題発見や施策検証 - 分析関連 ・離脱・課金要因分析 ・イベント分析 ・チャット分析(言語解析やChatGptなどによる要約) ・ダッシュボード作成(主にRedashを活用 ※一部Streamlit使用) ※ご経験によっておまかせする作業内容が変わります。
案件の必須スキル
・スマートフォンゲーム業界におけるデータ分析経験 ・基礎的な統計、分析の知識 ・Excelを使った数値のグラフ化や可視化の経験 ・様々なデータから提案や助言を行った経験
・暗号資産やブロックチェーンに関するサービスのグロースに向け、 意思決定をサポートするデータの分析に携わっていただきます。 ・具体的には以下の作業をお任せいたします。 -定量分析に基づく課題の特定 -サービス改善・営業・マーケティング施策等の提案 -分析結果を基にステークホルダーと協議 -事業モニタリングおよび事業計画の策定を通じた経営支援
案件の必須スキル
・事業会社でのデータ分析の実務経験(5年以上) ・SQLを用いたデータ抽出、集計の経験(5年以上) ・課題の言語化や定義、仮設立案からデータ検証の一連作業の経験(5年以上) ・他部署との協業によるプロセスやサービス改善プロジェクトの実施経験(5年以上)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== データ分析で金融事業における意思決定を支援していただきます。 例: ・各種KPI集計 ・ABテストのための対象ユーザーのデータ作成や実験結果の可視
案件の必須スキル
・コミュニケーション能力と論理的思考(ITスキルよりも重視) ・標準 SQL での BigQuery データ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・Eコマースの分析・インサイトレポート経験(顧客、売上、ファネル、広告効果、ABテスト等) ・GitHub 利用経験
新規プロダクトの企画・設計・開発や、既存プロダクト(自社福利厚生サービス)の更なる改善・保守を担っていただけるフルスタックポジションでの募集です。 現在のチーム体制はフロントエンド・バックエンド・インフラなどの専門領域でチームを分けていないため、様々な領域を超えてワンストップで経験を積むことが可能です。 お互いに得手不得手はカバーしつつ、時に教え合い、目的達成のためにワンチームで開発からリリースまでを行っています。 - コンパウンド戦略実現に向けた新規プロダクトの開発・リリース - 自社福利厚生サービスにおける顧客(導入企業・企業内ユーザー双方)体験改善とスケールのための追加機能開発 - 今後のプロダクト開発を見据えた技術資産の積み上げ - 例: - プロダクトを横断したレコメンドシステム - プロダクト間の連携を容易にするPub-Subシステム - 企業ユーザーの満足度や生産性を可視化するためのデータ分析基盤) ※フルリモート可 TypeScript
案件の必須スキル
・webサービスのバックエンド及びフロントエンド開発経験:2~3年以上 ・3人以上のチーム単位でのプロダクト・機能開発経験 ・コードレビューの経験
案件概要:自社サービス開発支援(データエンジニア募集) 業務内容: サービスにおけるデータ基盤整備・分析支援業務を担当していただきます。 事業部門との連携のもと、BIダッシュボードの設計・構築、ETL/ELTツール(dbt等)を用いたデータパイプライン整備、BigQuery等を用いたデータ分析環境の実装を行っていただきます。 Pythonを用いたデータ処理・分析スクリプトの作成を行い、データ利活用の高度化を推進していただくポジションです。 勤務時間:10時〜19時 場所:恵比寿 ※フルリモート可 備考: ・弊社から複数名参画中です。 ・年齢は30代まで ・アダルトコンテンツを扱うため抵抗のない方でお願い致します。 ・契約期間は原則単月更新となります。 初回も単月契約になりますので、1~2週間で更新可否の判断がきます。 1週間の調整も可能ですがその分スキルチェックする期間が短いため よりシビアにみられる点ご了承いただけますと幸いです。 外国籍:NG
案件の必須スキル
・BIの構築経験 ・事業側とダッシュボードの仕様検討まで実施経験 ・dbt等のELT・ETLツールの利用経験 ・Python開発経験(Webだけの人はOUT) ※主にデータ分野でのPython利用経験 ・BigQueryの利用経験
・転職Webサービスのプラットフォーム開発運用をご担当いただきます。 ・具体的には下記作業に携わっていただきます。 ‐論文にある先端的な機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装 ‐当研究所内の研究者が開発した機械学習モデル、学習アルゴリズムの実装 ‐サービス実装を想定し、データベース設計やプログラムコード最適化の調査、提案
案件の必須スキル
・計算機科学と情報科学と統計学もしくは関連する技術領域の修士号相当の知見(修士号取得) ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装した経験 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験(3年以上)
・物流系プラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -技術的な知見を用いた設計、実装サポート -設計やコードのレビュー、適切なフィードバック -技術的なチャレンジを通じたチームの技術力の向上 -チームのアウトプット(コード、設計)の向上 -チームの生産性(スキル、生産プロセス)の向上 ・開発環境は以下です 言語: Kotlin, TypeScript, JavaScript, Python 等 フレームワーク等: Spring Boot, Vue.js 永続化: MySQL、Redis 構成管理: Docker, Terraform クラウドサービス: AWS 監視: Datadog 開発環境: Mac, Github, Notion, Slack, IntelliJ IDEA, RubyMine 等 テストオートメーション : MagicPod
案件の必須スキル
・バックエンドをKotlin、またはJavaで開発した経験 ・Webアプリケーションの設計開発と運用経験(5年以上) ・開発リーダーとしての経験 ・アプリケーションのパフォーマンス最大化に向けた最適な設計経験
・物流系プラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -技術的な知見を用いた設計、実装サポート -設計やコードのレビュー、適切なフィードバック -技術的なチャレンジを通じたチームの技術力の向上 -チームのアウトプット(コード、設計)の向上 -チームの生産性(スキル、生産プロセス)の向上 ・開発環境は以下です 言語: Kotlin, TypeScript, JavaScript, Python 等 フレームワーク等: Spring Boot, Vue.js 永続化: MySQL、Redis 構成管理: Docker, Terraform クラウドサービス: AWS 監視: Datadog 開発環境: Mac, Github, Notion, Slack, IntelliJ IDEA, RubyMine 等 テストオートメーション : MagicPod
案件の必須スキル
・バックエンドをKotlin、またはJavaで開発した経験 ・Webアプリケーションの設計開発と運用経験(5年以上) ・開発リーダーとしての経験 ・アプリケーションのパフォーマンス最大化に向けた最適な設計経験
テクノロジーの力を用いて、ホテル、旅館、民泊の業務に特化したサービス等を提供、運営している会社にて、 ホテルの清掃スタッフ向けのプロダクトのリニューアルと新規開発をご担当いただきます。 Web開発とデータの分析もご担当いただく想定となります 【プロダクト内容】 ・清掃業務のペーパーレス化(チェックリストや作業指示、業務報告) ・清掃のスコアリング ⁻かかった時間 ⁻清掃の質 (清掃レポートで上げる画像から自動判定までできるとGood ・シフト管理/最適化 ⁻清掃数の予測と清掃スタッフのスキル x シフト可能日から、最適なシフト作成 ・スキマバイトTimeeのホテル版を立ち上げて、人材確保の柔軟性UP ・賃金の当日支払いまでをカバー ※フルリモート可 Python
案件の必須スキル
・ Python/Djangoによるアプリ開発経験:3年以上 ・ Webサービスの企画および開発、運用経験 ・ Gitを使用したチーム開発経験
・遠隔コミュニケーションのバックエンド開発に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業をお任せいたします。 -技術、概念実証の企画策定およびバックエンドの試作 -製品化のためのバックエンドの開発 (要件定義、仕様策定、設計、実装、試験、運用保守) -開発マネジメント(方針、日程策定、組織運営等)およびソフトウェアの品質向上(設計、実装のレビュー、メンバーへの技術的支援および教育等) -関連部署との協働
案件の必須スキル
・バックエンド開発経験(5年以上) ・下記の実務経験 -システムアーキテクチャ、API、ビジネスロジック、 データベース、AWS 等のクラウドインフラストラクチャ構築等 ・GoもしくはPythonを用いた開発実務経験(3年以上) ・日本語での実務経験 ・英語での実務経験(読み書き)
自社のモバイル事業を展開するグループ会社に出向しているデータチームの一員としてBIツール管理やデータ分析をご担当いただきます。 主に以下の作業をお任せいたします。 ・DOMOメンテナンス及びデータ抽出、不具合に伴うエラー対応 ・DOMO要件変更に対する他部署との協働 ・データ分析(DOMOやExcelを駆使し、KPI変動要因などを分析) ・エグゼクティブ向け資料作成
案件の必須スキル
・BIツールを用いた分析実務経験(DOMOでなくても可) ・データ分析の実務経験 ・SQLなどプログラミング言語の実務経験
・データ分析基盤及び、ETL基盤の開発、システム開発に携わっていただきます。 ・開発工程をメインで携わっていただきます。 ・詳細設計~テスト・運用まで一気通貫してご対応頂きます。
案件の必須スキル
・下記の開発言語いづれかでの開発経験2年以上又は言語問わずWebアプリの開発経験3年以上 -Python -Scala -C# -Go
飲食店向け予約/顧客台帳サービスのバックエンドの開発全般をご担当いただきます。 このサービスのWebAPIは、外部の飲食メディアなど幅広く利用されています。WebAPIの開発にはRuby on Railsを使い、AWSのサーバ上で運用しています。モノリシックで巨大なコードベースを保守・運用しながらよりモダンなアーキテクチャへのリアーキテクト・リプレイス開発を推進していただきます。 ▼具体的な業務 Ruby on Railsを使ったWebAPIの設計・構築 AWSのインフラ管理・構築 SLOを基準としたシステム保守 ユーザー要求とビジネス要件の理解 ※フルリモート可 Ruby
案件の必須スキル
バックエンド開発の3年以上のご経験がある方 下記を用いた開発のご経験がある方 Ruby on Rails での開発経験 サーバサイドアプリケーションに関する要件定義・仕様設計能力・オブジェクト指向の正しい理解がある方 サーバサイドアプリケーション開発・運用経験 自動テストを伴う開発経験
・データチームの一員としてBIツール管理やデータ分析をご担当いただきます。 ・主に作業をお任せいたします。 -DOMOメンテナンス及びデータ抽出 -BIツール不具合に伴うエラー対応 -各部門からのデータ抽出依頼対応 -DOMO要件変更に対するチーム対応 -データ分析
案件の必須スキル
・BIツール管理経験 ・データ分析の実務経験
・データパイプラインの設計・構築業務にに携わっていただきます。 ・具体的には下記をご担当いただきます。 -様々な外部データソース(例:Google Drive, Dropbox, Webpage, etc)とのデータ連携のための処理の実装 - データの正確性、完全性、一貫性を保証するためのデータ品質管理プロセスの設計と実装 -データパイプラインの健全性を監視するシステムの構築
案件の必須スキル
・Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 ・GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 ・リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における ・SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 ・バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験
・Google Workspace連携案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -GCP Vertex AIを活用したシステム調査及び設計 -Google Workspaceとの連携機能のPOC開発 -議事録や会話履歴の分析機能実装 -データ分析結果に基づく資料作成機能の構築
案件の必須スキル
・GCP Vertex AIを用いた実務経験 ・Google Workspace APIを用いた実務経験
コールセンター自動化プロジェクトのAIソリューションの開発/展開に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Pythonを使用した多様なデータ形式の探索的データ分可視化 - データパイプラインの設計/維持/最適化 - 既存または新規システム内でのデータ統合のためのAPI開発/管理 - GitやAzure DevOpsを活用したバージョン管理およびCI/CDプロセスの実施 - チームミーティングに参加し、開発計画、デバッグ、機能実装などに貢献
案件の必須スキル
・データ分析および視覚化の経験 ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・AWS/Azureクラウドサービスを利用したAIソリューション開発経験 ・データパイプラインの設計/最適化経験 ・API開発および統合の経験
車両搭載センサーからのデータをセンターへ集約するシステム開発に携わっていただきます。 詳細は商談時にお伝えします。 Java
案件の必須スキル
・SpringBootでのAPI開発経験:3年以上 ・AWSでの開発、構築経験 ・プロジェクトの企画構想経験
・新規AI系プロダクトの開発案件に携わっていただきます。 ・新規事業の立ち上げにおける、バックエンド全般をメインにインフラ含め幅広くご担当していただきます。 -データ分析プラットフォームのバックエンド設計から実装および運用 -生成AIを利用した処理基盤の設計、実装、運用 -AWS StepFunctionsやAWS Lambdaを用いたLLM実行基盤の設計、実装、運用 -実行されるクエリやプロンプトの監視、最適化、トライ設計などの信頼性の高いデータ処理基盤の構築
案件の必須スキル
・Pythonを用いた実務経験(3年以上) ・AWSを用いた実務経験 ・Terraformの知識および開発経験
1 - 30件/全5,979件
この条件の新着案件情報を受け取る
経験・スキルで絞り込み
単価で絞り込み
エリアで絞り込み
この条件の新着案件情報を受け取る
最高単価
300万円
最低単価
25万円
平均単価
81.4万円
2025年06月のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は81.4万円です。 データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は977万円です。 単価20万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は11件、単価30万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は19件、単価40万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は93件、単価50万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は352件、単価60万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は598件、単価70万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は616件、単価80万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は685件、単価90万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は430件、単価100万円台のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧は677件です。 ※フリーランスボード調べ(2025年06月04日更新)
2025年06月のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は81.4万円です。前月比で-1%(-0.9万円)と月単位でみるデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は減少傾向です。
2025年06月のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は977.3万円です。前月比で-1%(-10.3万円)と月単位でみるデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 34.3% | -1.3% |
一部リモート | 48.7% | -3.3% |
常駐 | 17% | +4.7% |
2025年06月のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は34.3%で前月比で-1.3%とやや減少傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は48.7%で前月比で-3.3%とやや減少傾向にあります。常駐案件・求人の割合は17%で前月比で+4.7%とやや増加傾向にあります。
稼働可能日数 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
週5 | 76.6% | +3.5% |
週4 | 10.3% | -1.5% |
週3 | 9.1% | -1.3% |
週2 | 2.5% | -0.5% |
週1 | 1.4% | -0.2% |
2025年06月のデータサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧における週5案件・求人の割合は76.6%で前月比で+3.5%とやや増加傾向にあります。週4案件・求人の割合は10.3%で前月比で-1.5%とやや減少傾向にあります。週3案件・求人の割合は9.1%で前月比で-1.3%とやや減少傾向にあります。週2案件・求人の割合は2.5%で前月比で-0.5%とやや減少傾向にあります。週1案件・求人の割合は1.4%で前月比で-0.2%とやや減少傾向にあります。
業界 | 案件数 |
---|---|
通信 | 287件 |
サービス | 140件 |
EC | 116件 |
金融 | 113件 |
流通・小売 | 81件 |
広告 | 76件 |
医療・福祉 | 69件 |
製造・メーカー | 56件 |
ゲーム | 52件 |
保険 | 50件 |
WEBサービス | 50件 |
エンタメ | 46件 |
Saas | 32件 |
証券 | 29件 |
toB | 29件 |
銀行 | 25件 |
教育 | 25件 |
SIer・業務系 | 21件 |
toC | 20件 |
公共・官公庁 | 13件 |
人材 | 13件 |
データサイエンティストの業界別フリーランス案件数を分析すると通信は287件、サービスは140件、ECは116件、金融は113件、流通・小売は81件、広告は76件、医療・福祉は69件、製造・メーカーは56件、ゲームは52件、保険は50件、WEBサービスは50件、エンタメは46件、Saasは32件、証券は29件、toBは29件、銀行は25件、教育は25件、SIer・業務系は21件、toCは20件、公共・官公庁は13件、人材は13件でした。 データサイエンティストの業界別フリーランス案件数の前月比較では通信は+4件(+1.4%)でわずかに増加,サービスは+2件(+1.4%)でわずかに増加,ECは+2件(+1.8%)でわずかに増加,金融は+4件(+3.7%)でわずかに増加,流通・小売は+3件(+3.8%)でわずかに増加,広告は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,医療・福祉は+1件(+1.5%)でわずかに増加,製造・メーカーは+1件(+1.8%)でわずかに増加,ゲームは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,保険は+2件(+4.2%)でわずかに増加,WEBサービスは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,エンタメは+0件(+0.0%)で前月から変化なし,Saasは+2件(+6.7%)の増加,証券は+2件(+7.4%)の増加,toBは+2件(+7.4%)の増加,銀行は+2件(+8.7%)の増加,教育は+2件(+8.7%)の増加,SIer・業務系は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,toCは+2件(+11.1%)の大幅な増加,公共・官公庁は+0件(+0.0%)で前月から変化なし,人材は+2件(+18.2%)の大幅な増加となっています。 (※フリーランスボード調べ/2025年06月) 通信の業界は特にフリーランス案件数が多いことがわかります。
■データサイエンティストとは データサイエンティストとは、様々な意思決定の場面で、データに基づいた合理的な判断をするために意思決定者をサポート(ビジネスや研究に価値を提供する)する職業を指します。 データサイエンティストはデータの収集と前処理やデータ探索と分析、モデリングとアルゴリズム開発、データの視覚化とプレゼンテーションなどが主な業務です。 データサイエンティストの業務内容は以下のようになっています。 ・データの収集と前処理 データの収集と前処理とは、データサイエンティストがデータ分析の土台を作る重要なステップです。まずデータベース、API、またはウェブスクレイピングなどから必要なデータを集める作業が含まれます。次に、収集したデータを精査し、欠損値の処理、外れ値の識別と除去、データ形式の標準化など、データの質を高める前処理を行います。このプロセスにより、分析に適したクリーンで整理されたデータセットを準備し、後続の分析作業の基盤を築きます。 ・データ分析と洞察の抽出 データ分析と洞察の抽出は、データサイエンティストの重要な業務です。 この過程では、前処理されたデータを用いて統計的手法や機械学習アルゴリズムを適用し、データ内のパターンや関連性を解明します。 データから有用な情報や予測モデルを生み出し、ビジネスの意思決定や戦略立案に役立つ洞察を提供することがこの業務でのメイン業務です。たとえば、顧客の行動分析から市場トレンドを予測する、製品の不具合データから原因を特定するなど、具体的な分析目的に基づいて行われます。 ・モデリングとアルゴリズムの開発 データサイエンティストの業務の中でも最も重要な業務です。 この工程では、収集されたデータを活用して数学的モデルを構築し、予測や分類、クラスタリングなどのタスクを実行します。 データサイエンティストは、問題解決のための最適なアルゴリズムを選択し、それを調整しながら予測精度を向上させます。このプロセスは、企業の意思決定をデータ駆動で支援し、ビジネスの成果を最大化するために重要です。 ・ビジネス意思決定への応用 データサイエンティストがどのようにデータ分析結果をビジネス戦略に活かすかを説明します。データサイエンティストは、データから洞察を引き出し、これを具体的なアクションプランや戦略提案に変換します。例えば、顧客データを分析してターゲット市場を特定し、その結果をもとにマーケティング戦略を策定するなどがあります。また、リスク管理、製品開発、顧客満足度向上など、幅広い領域での意思決定をデータ駆動で支援することが求められます。例えば「精度の高いレコメンドや与信」や「自社株の変動予測」など様々な課題に対してデータは活用できます。 データサイエンティストは統計学や機械学習、数学の知識などデータサイエンススキルや知識、Python、R、SQLなどデータ分析関連で頻繁に使用されるプログラミングスキル、ビジネスプロセスと業界知識、コミュニケーションスキル、問題解決スキルが必要な場合もあります。 データサイエンティストにも複数種類があります。 ・ビジネスインテリジェンス(BI)データサイエンティスト: データ分析を通じてビジネスの意思決定をサポートします。 ・分析データサイエンティスト 統計分析や予測モデリングを用いてビジネスの洞察をサポートします。 ・機械学習データサイエンティスト 高度な機械学習モデルを開発し、自動化や予測精度の向上を図ります。 ・データエンジニア/データアーキテクト データインフラストラクチャの構築と管理を行います。 データサイエンティストフリーランスとして参画できるフリーランス求人・案件はビジネスインテリジェンス(BI)関連の案件、統計分析・予測モデリング、機械学習・AIプロジェクト、データエンジニアリング、データクレンジング・データ整形、コンサルティング・アドバイザリーと幅広いです。 データサイエンティストフリーランスとして以下のスキルや経験があると、高単価フリーランス求人・案件に参画できます。 ・データサイエンティストでの実務経験 ・業界特有の知識 ・多様なデータソースの取り扱い経験 ・機械学習と統計知識 ・PythonやR言語などのプログラミングスキル ・HadoopやSparkなどビッグデータスキル ・データエンジニアリングでの構築経験 ・コミュニケーションスキル ・プロジェクトのリード経験 ・問題解決スキル ■データサイエンティストとデータアナリストの違い データサイエンティストとデータアナリストの違いについて、仕事内容と必要スキルの観点より解説します。 データサイエンティストはより技術的で複雑な分析を行い、未来予測や機械学習モデルの構築に関わることが主な業務であり、一方、データアナリストはデータ収集、分析、ビジネスの意思決定に役立つデータを提供することが主な業務です。 つまり、データサイエンティストはより高度な分析を行い、新しいアプローチを開発する一方で、データアナリストは既存のデータを解釈し、ビジネスの日々の意思決定をサポートします。 上記を理解した上で仕事内容と必要スキルをみていきましょう。 まず仕事内容についてデータサイエンティストは複雑なデータセットの分析や予測モデリングと機械学習、アルゴリズム開発をメイン業務としており、一方データアナリストはデータの集計と解析、レポート作成、パフォーマンスの追跡をメイン業務としております。 必要スキルにおいて、データサイエンティストは PythonやR言語などのプログラミング言語スキル、統計学と機械学習スキルや知識、データエンジニアリングスキル/知識が必要であり、一方データアナリストは基本的な統計分析の知識や理解、TableauなどのBIツール使用経験、SQLの使用経験が必要です。 ■データサイエンティストは稼げない? データサイエンティストは稼げないのかについて解説します。 データサイエンティストは稼げます。具体的な単価を見てみましょう。 データサイエンティストのフリーランス求人・案件は、月額平均単価83.6万円最高単価は200万円です。エンジニア職種全体の月額平均単価が66.3万円なので、18万円弱ほど単価が高くなっていることを考慮すると稼げなくないです。 また、データサイエンティストでの正社員での平均年収は700万円です。ITエンジニアの平均年収が442万円なので、約1.7倍高い水準であることがわかります。 上記をみる限りデータサイエンティストは稼げないということはなく、むしろ稼げています。 ■データサイエンティストフリーランスとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・ビジネスインテリジェンス(BI)関連でのデータサイエンティストフリーランス求人・案件 ビジネスインテリジェンス(BI)関連には、企業が保有する大量のデータから有益なビジネス洞察を引き出し、意思決定をサポートすることが主な目的ですので、データの収集、整理、分析、可視化する作業を行うでしょう。 業務内容はデータ収集と前処理、データ分析、ダッシュボードとレポートの作成などです。 統計学、機械学習、データマイニングスキルやTableauやPower BIなどBIツール使用経験、SQLとデータベース管理スキル、ビジネス知識などが要求されます。 ・機械学習・AIプロジェクトでのデータサイエンティストフリーランス求人・案件 機械学習・AIプロジェクトには、機械学習と人工知能(AI)を用いて、データからパターンを学習し、予測、分類、推薦などのタスクを自動で行うシステムを開発するプロジェクトです。 業務内容はデータチーム管理を含むプロジェクト管理やステークホルダーとのコミュニケーションなどです。 業務内容はデータの前処理と分析、モデル開発と評価、デプロイメントと運用、AIソリューションの統合などです。 PythonやR言語でのプログラミングスキル、TensorFlow、scikit-learnなど機械学習ライブラリ経験、統計学や機械学習の知識、大規模データセットの処理経験、問題解決スキルなどが要求されます。 ・データエンジニアリングでのデータサイエンティストフリーランス求人・案件 データエンジニアリングには、データの収集、保存、処理、分析のためのインフラストラクチャとシステムの設計、構築、運用に関連するプロジェクトです。 業務内容はデータの収集と統合、データウェアハウスの設計と構築、データパイプラインの構築、パフォーマンスと最適化などです。 SQLを含むデータベース技術の理解やデータウェアハウスの設計原則の知識、PythonやJavaでのプログラミングスキル、HadoopやSparkあんどのビッグデータ処理フレームワーク使用経験、AWSやAzureなどの利用経験、データモデリングとETLでの知識などが要求されます。 ■データサイエンティストフリーランスとして独立した時のメリット データサイエンティストフリーランスとして独立する時のメリットを解説します。 特に正社員からデータサイエンティストフリーランスとして独立した時のメリットをお伝えします。 ・柔軟な働き方ができ、時間管理の自由になる ・キャリアの多様性 ・様々なプロジェクトに参画できる ・スキルが向上する ・高収入の可能性がある ・ネットワークの拡大 データサイエンティストフリーランスとしての独立は、自由度の高い働き方、収入の増加、スキル向上などによるキャリアの多様性など多くのメリットがあります。 ■データサイエンティストフリーランスとして独立した時のデメリット データサイエンティストフリーランスとして独立する時のデメリットを解説します。 特に正社員からデータサイエンティストフリーランスとして独立した時のデメリットをお伝えします。 ・収入が不安定になる ・案件の不確実性 ・仕事の継続的な保証はない ・自己管理が必要である ・ワークライフバランスが乱れる可能性がある ・スキルアップが必須条件 フリーランスとして独立することは不安定な収入や自己管理の必要性、スキルアップの必要性などデメリットもあることを理解しましょう。 データサイエンティストを今後検討しているフリーランスは上記データサイエンティストフリーランスとして独立するメリットデメリットを比較した上で行動すると後悔が少ないでしょう。 ■データサイエンティストフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 データサイエンティストフリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況について解説します。 データサイエンティストはビジネスインテリジェンス(BI)関連の案件、統計分析・予測モデリング、機械学習・AIプロジェクト、データエンジニアリング、データクレンジング・データ整形、コンサルティング・アドバイザリーなど様々なフリーランス求人・案件があり、多くのプロジェクトや開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しいデータサイエンティストフリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向であり、今後データサイエンティストを含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は数年前と比較して多少少なくなっておりますが、なくなることはないでしょう。 データサイエンティストフリーランス求人・案件の中でもリモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したいデータサイエンティストフリーランスはデータサイエンティストでの参画経験やコミュニケーションスキル、参画を希望する業界や分野での経験があると比較的参画しやすいでしょう。 ■データサイエンティストでの週2日、週3日フリーランス求人・案件 データサイエンティストでの週2日・週3日フリーランス求人・案件について解説していきます。 データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス求人・案件はデータサイエンティスト全体のフリーランス求人・案件の中で10%ほどの割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価120万円や140万円など、高単価なデータサイエンティストフリーランス案件・求人も多く存在します。 複数のデータサイエンティストフリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロジェクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価なデータサイエンティストフリーランス求人・案件はその案件の業界や分野でのデータサイエンティスト経験やPythonやR言語でのプログラミングスキル、SQLを含むデータベース技術の理解、大規模プロジェクトの参画経験などある程度の実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 データサイエンティストフリーランスとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルとしては、データサイエンティスト自体の経験や周辺知識/スキルです。 主に統計学と機械学習の知識、PythonやR言語のプログラミングスキル、データクレンジングスキル、SQLを含むデータベース技術とデータウェアハウスの利用経験、HadoopやSparkなどビッグデータ処理技術の使用経験、ソフトウェア開発の経験、コミュニケーションスキルやビジネス知識があるとデータサイエンティストフリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記経験や業界知識/スキル、どちらかが欠けているとデータサイエンティストフリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらにデータサイエンティストフリーランスとして、高単価のフリーランス求人・案件に参画を希望している場合、しっかり経験を身につけていきましょう。 ■データサイエンティストとして経験年数別のアドバイス データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画するため、データサイエンティスト経験年数別のアドバイスをそれぞれデータサイエンティスト経験1〜2年、データサイエンティスト経験2〜3年、データサイエンティスト経験5年以上に分けて解説します。 ・データサイエンティスト経験1〜2年のデータサイエンティストフリーランス データサイエンティスト経験1〜2年のデータサイエンティストフリーランスはPythonやR言語のプログラミングスキルやSQLなどデータベース言語スキル、基礎的な統計学と機械学習アルゴリズムの知識を身につけましょう。 小規模プロジェクトやケーススタディへの参画を積極的に行いデータサイエンティストスキルを身につけていきましょう。 また、チーム内外のコミュニケーションスキルやリーダーシップスキルを身につけていきましょう。 ・データサイエンティスト経験2〜3年のデータサイエンティストフリーランス データサイエンティスト経験2〜3年のデータサイエンティストフリーランスは中〜大規模プロジェクトに参画しましょう。 NLPなど特定の分野や先進的な機械学習アルゴリズムの専門知識を身につけ、かつデータエンジニアリングの知識を深めましょう。 さらに、分析結果をビジネス成果に結びつける能力を高めるとビジネスインパクトのある提案ができるようになるでしょう。 ・データサイエンティスト経験5年以上のデータサイエンティストフリーランス データサイエンティスト経験5年以上のデータサイエンティストフリーランスは大規模プロジェクトへ率先して参画し、高度な機械学習モデルやデータサイエンス手法を用いて役立つ仕事を積極的に行いましょう。 そして、組織のデータサイエンス戦略の策定やビジネスへのデータサイエンスの統合において主導的な役割を果たしましょう。 若手データサイエンティストへの教育やメンタリングを行える場合は、自分の持っている知識の再確認の意味も込めて行ってみることをおすすめします。 その他、コミュニティへの貢献のため、コミュニティ活動に参加して知識や経験を共有してみることもおすすめします。 ■データサイエンティストフリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 データサイエンティストフリーランスが取得しておいて良い資格を4つ紹介します。 ・データ解析士 データ解析士とは、内閣府移行認可一般社団法人実務教育研究所の通信講座「多変量解析実務講座」を修了した人に交付される資格です。主に観測値が複数の変数からなる多変量データを統計的に扱う手法である多変量解析が学習できます。 データ解析士のレベルでは統計検定準1級レベルと同等であり、受講期間は4ヶ月、入学金(税込)は5,000円、受講料(税込)は49,500円です。 データ解析士を取得すると、データ解析スキルや知識が身に付きつくだけではなく、実務を想定されている資格であるため、業務に活かしやすい点や転職/就職に有利に働きやすい点も資格を取得するメリットでしょう。そのため、データサイエンティストフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・統計検定 統計検定とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 統計学の基本的な知識と応用能力を身につけた人材を認定することを目的とされた試験です。統計検定は4級〜1級までに加え、統計調査士・専門統計調査士・データサイエンス基礎/発展/エキスパートの資格が用意されています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5〜2時間程度、受験料は6,000〜10,000円、試験内容は基本的な統計学から応用統計学、確率論、統計的方法論などが出題されます。 統計検定の資格を取得することで、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルを有している証明ができるだけでなく、転職や就職にも有利に働きやすいなどのメリットがあります。 そのため、データサイエンティストフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験とは独立行政法人「情報処理推進機構(IPA)」が実施する試験です。データベース設計、運用、保守に関する専門的知識と技術を有する人材を認定することを目的とされた試験です。 試験形式は筆記試験(「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後Ⅰ」「午後Ⅱ」の4部)、試験時間は午前Ⅰが50分で午前Ⅱが40分、午後Ⅰが90分、午後Ⅱが120分、受験料は7,500円、試験内容はテクノロジ系やマネジメント系、ストラテジ系、コンピュータ構成要素とシステム構成要素、データベース・セキュリティ・システム開発技術・ソフトウェア開発技術など広範囲から出題されます。 データベーススペシャリスト試験の資格を取得することで、データベースの知識が身につき、かつデータベーススキルを有している証明ができるだけでなく、転職や就職にも有利に働きやすいなどの様々なメリットがあります。 そのため、データサイエンティストフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 ・ITストラテジスト試験 ITストラテジスト試験は、IT系国家資格の中でも最難関の試験です。 ITストラテジスト試験は、基本的なIT知識、情報技術を駆使した経営戦略の策定能力や推進力などが出題されます。ITストラテジスト試験の取得難易度は高く、10~15%ほどの合格率です。 データサイエンティストフリーランスとして、ITスキルや経営戦略などコンサルに近いスキルを身に付けることができます。そのため、データサイエンティストフリーランスとして取得しておいて良い資格でしょう。 データサイエンティスト関連資格を習得することは良いことですが、データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 データサイエンティスト関連資格の取得によって、一定数データサイエンティストスキルを証明することは可能ですが重要視すべきことは、データサイエンティストの実務経験を保有していることです。 そのためデータサイエンティストの資格はある程度実務経験がある方、時間的に余裕がある方が取得すると良いでしょう。 データサイエンティストフリーランスとして、実務未経験にも関わらずデータサイエンティスト関連資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■データサイエンティストフリーランス求人・案件の未経験での参画 データサイエンティスト実務未経験の場合、参画できるデータサイエンティストフリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 データサイエンティストフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力でのデータサイエンティストを求めています。 未経験からデータサイエンティストフリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、はじめにデータベースエンジニアやデータ分析/解析としての開発(実務)経験を積める企業へ就職しプロジェクトリーダーを2〜3年ほど開発(実務)経験を積むことをおすすめします。 データサイエンティストフリーランス求人・案件に参画する上でコミュニケーションスキルや能動的に動けるかなども見られますが、やはり一番重要視されるポイントは求人・案件の要件の合致度合いです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 データサイエンティストのフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、データ分析/解析、データベース周りでの開発(実務)経験、PythonやR言語、SQLなどの開発言語はもちろん、上流工程から下流工程までの一貫したシステム開発経験を身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。 データサイエンティスト経験がまだない方はデータベーススペシャリスト試験や統計検定などのデータサイエンティスト関連資格を取得するとデータサイエンティスト経験はないもののデータサイエンティストフリーランス求人・案件に参画できる可能性もあるため、日頃から勉強時間を確保してスキルアップを図りましょう。 ■データサイエンティストの市場動向やニーズ データサイエンティストはビジネスインテリジェンス(BI)関連の案件、統計分析・予測モデリング、機械学習・AIプロジェクト、データエンジニアリング、データクレンジング・データ整形、コンサルティング・アドバイザリーなど多様な案件に参画できます。 フリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのためニーズは現時点でも多くあり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、データサイエンティストフリーランスのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみてみましょう。 令和3年2月4日、経済産業省より発表された「我が国におけるIT人材の動向」では、米国等の海外では、AI・データサイエンス等に関する高いスキルを持つデジタル人材の採用の際に、高額の報酬水準を提示する例が増えているとの結果が出ています。 例えば、現在Netflixで出ているデータサイエンティストのポジションでは年収約2,600万円、TikTokを運営しているBytedance株式会社でのデータサイエンティストでは年収約4,200万円の求人が出ています。 上記金額を見る限り各世界的な優良企業においてもデータサイエンティストは重要なポジションであることがわかります。 さらに別のデータを分析してみましょう。 2022年、FORTUNE BUSINESS INSIGHTが発表した世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場は、世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場規模は、2021年に641億4000万米ドルと評価され、2022年の814億7000万米ドルから2029 年までに4,841億7000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に29.0%のCAGRを予測しています。 その他IoT、ビッグデータ、6G、ブロックチェーン、xR、AGIを含む人工知能などによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニアを含むIT業界全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニアを含む人材が不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮するとIT市場の急速な成長に伴いエンジニアを含むIT人材の絶対数が足りておらず、データサイエンティストフリーランスのニーズが今後も拡大していくでしょう。 データサイエンティストフリーランスとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方はデータサイエンティスト開発実務経験や参画する案件の業界知識や経験を取得すると多くのデータサイエンティストフリーランスの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。