データサイエンティストのフリーランス案件・求人

■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。