R言語のフリーランス案件・求人一覧

R言語のフリーランス案件・求人一覧について

■R言語とは R言語は、統計解析やデータ分析、機械学習などに特化したプログラミング言語です。主に統計解析や科学計算、データ可視化などの分野で使用されています。 R言語の特徴としてオープンソースであること、統計解析に特化していること、豊富なパッケージ（ライブラリ）が利用可能なこと、データの可視化に優れていること、インタラクティブな開発環境を提供していること、クロスプラットフォームであること、コミュニティが活発であること、データ前処理に便利な機能が豊富であることなどが挙げられます。 R言語ができる開発はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発と幅広いです。 R言語を活用しているサービスはFacebookやGoogle、Microsofなどがあります。 ■R言語とRubyの違い この章ではR言語とRubyの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した開発言語であり、Rubyはオブジェクト指向プログラミングに特化した汎用的な開発言語です。 R言語とRubyの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、RubyはWebアプリケーション開発、スクリプト処理、ゲーム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も汎用的な開発言語であり、かつ幅広く開発できますが、R言語は統計解析に特化している点、Rubyはオブジェクト指向プログラミングに特化している点が異なります。 また、R言語はデータサイエンス開発に適しており、一方Rubyはバックエンド開発に適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方Rubyの習得難易度は比較的容易です。その理由としてシンプルな文法構造を持っているためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてビッグデータ時代に必要とされるデータ解析ニーズが高まっていること、機械学習や人工知能分野での需要が増えていることであるためです。 またRubyの将来性は中期的に見て減っていくでしょう。 その理由としてPythonなどのライバル言語の台頭により、Rubyの人気が低下していること、モバイルアプリ開発においてRubyの存在感が薄れていることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やRubyのスキルを身につけたい場合、上記R言語とRubyの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とPythonの違い この章ではR言語とPythonの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した開発言語であり、Pythonは汎用的な開発言語です。 R言語とPythonの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、PythonはWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も汎用的な開発言語であり、かつ幅広く開発できますが、R言語は統計解析に特化している点、Pythonは汎用的である点が異なります。 また、R言語はアカデミックな分野での利用が多く、一方Pythonは産業界での利用が多いです。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方Pythonの習得難易度は比較的容易です。その理由としてシンプルで読みやすい文法を持っているためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてデータサイエンス分野での需要が高まっていること、アカデミックな分野でのR言語の利用が根強いことであるためです。 またPythonの将来性は高いでしょう。 その理由として機械学習やAI分野での需要が拡大していること、Webアプリケーション開発での人気が高いことであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やPythonのスキルを身につけたい場合、上記R言語とPythonの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とC言語の違い この章ではR言語とC言語の違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した高級言語であり、C言語は汎用的な低級言語です。 R言語とC言語の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、C言語はオペレーティングシステム開発、デバイスドライバ開発、組み込みシステム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も異なる分野で利用されていますが、R言語は統計解析に特化している点、C言語は低レベルな処理に特化している点が異なります。 また、R言語はデータサイエンティストに適しており、一方C言語はシステムエンジニアに適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方C言語の習得難易度は高いです。その理由としてポインタなどの低レベルな概念を理解する必要があるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてデータ分析の重要性が増していること、統計解析ツールとしての需要が高いことであるためです。 またC言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてシステムプログラミングの根幹をなす言語であること、組み込みシステム開発での需要が根強いことであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やC言語のスキルを身につけたい場合、上記R言語とC言語の汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とExcelの違い この章ではR言語とExcelの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、Excelは表計算ソフトウェアです。 R言語とExcelの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、Excelはデータ集計、グラフ作成、簡易的なデータ分析などの処理ができます。どちらのツールもデータ処理に利用されていますが、R言語はプログラミングによる高度な分析が可能である点、Excelは手軽にデータ処理ができる点が異なります。 また、R言語はデータサイエンティストに適しており、一方Excelは一般企業の実務担当者に適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語はプログラミングの知識が必要であるためです。 一方Excelの習得難易度は比較的容易です。その理由としてGUIによる直感的な操作が可能であるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてビッグデータ時代に必要とされる高度な分析ニーズが高まっていること、データサイエンティストの需要が増えていることであるためです。 またExcelの将来性は中程度でしょう。 その理由としてビジネスの現場での利用が根強いこと、一方で高度な分析にはR言語などの専門ツールが用いられる傾向にあることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やExcelのスキルを身につけたい場合、上記R言語とExcelの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語を活用するメリット この章ではR言語を活用するメリットについて説明します。 R言語を習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・データ分析に特化した豊富なパッケージが利用可能 ・統計解析や機械学習アルゴリズムの実装が容易 ・データの可視化やグラフ作成が簡単に実現可能 ・Rコミュニティによる活発な情報共有と支援体制 ・オープンソースであるため、コストを抑えた開発が可能 ・クロスプラットフォームで様々な環境で動作可能 ・データハンドリングや前処理に便利な関数が豊富 ・科学計算や金融工学などの専門分野での利用に適している R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発と様々な開発に活用されており、フリーランス求人・案件数も多いです。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■R言語を活用するデメリット この章ではR言語を活用するデメリットについて説明します。 R言語を習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・大規模なシステム開発には適していない可能性あり ・実行速度がPythonなどの汎用言語に比べて遅い傾向あり ・オブジェクト指向プログラミングの機能が限定的 ・エラーメッセージが分かりにくく、デバッグが難しい場合あり R言語はメリットが多いですが、大規模開発への適性や実行速度など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 R言語習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはR言語を活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。 ■R言語フリーランスエンジニアとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・データ分析や統計解析システム開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、データ分析や統計解析システム開発で活用されています。 R言語では統計解析ツール開発、データ可視化アプリケーション開発、マーケティング分析ダッシュボード開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はデータの前処理や統計モデルの構築、データ可視化レポートの作成、機械学習アルゴリズムの実装、クラウドプラットフォーム上でのデプロイなどです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験やデータ分析の知識、tidyverse、ggplot2などデータハンドリングやグラフ作成パッケージの使用経験、SQL、Pythonなどデータ処理言語の理解、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、統計学や機械学習の基礎知識などがあると参画しやすいでしょう。 ・機械学習モデル開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、機械学習モデル開発で活用されています。 R言語では推薦システム開発、自然言語処理アプリケーション開発、画像認識モデル開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は機械学習アルゴリズムの選定と実装、モデルの学習と評価、ハイパーパラメータの調整、大規模データの前処理、クラウド環境でのモデルデプロイなどです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験や機械学習ライブラリ（caret、mlr、h2oなど）の使用経験、ディープラーニングフレームワーク（TensorFlow、Kerasなど）の利用経験、データ前処理や特徴量エンジニアリングの知識、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、Python、Scalaなど他言語の理解などがあると参画しやすいでしょう。 ・金融リスク管理システム開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、金融リスク管理システム開発で活用されています。 R言語ではポートフォリオ最適化ツール開発、金融商品の価格予測モデル開発、信用リスク評価システム開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は金融工学の理論に基づくモデル構築、金融データの収集と前処理、統計的手法によるリスク分析、バックテストによるモデル評価、レポーティングダッシュボードの作成などです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験や金融工学の知識、quantmod、fOptions、Rmetrics、xtsなど金融関連パッケージの使用経験、SQLやNoSQLなどデータベース操作の理解、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、金融規制や会計基準の知識などがあると参画しやすいでしょう。 ■R言語フリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 R言語フリーランス求人・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。 R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発など様々な開発求人・案件があり、多くの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R言語フリーランス求人・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す。今後R言語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少なくなっておりますが、無くなることはないでしょう。 R言語フリーランス求人・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フリーランスエンジニアはデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発のフリーランス求人・案件を探してみましょう。 ■R言語での週2日・週3日フリーランス求人・案件 R言語での週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。 R言語の週2日・週3日フリーランス求人・案件はR言語全体のフリーランス求人・案件の中で1%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60万円を超える高単価なR言語フリーランス案件・求人も多く存在します。 複数のR言語フリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロダ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R言語フリーランス求人・案件はR言語スキル以外にもデータサイエンス開発経験、上流工程〜下流工程まで一貫した開発経験、プロジェクトリード経験などある程度の開発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。 R言語フリーランスエンジニアとして週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。 ■R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルは、R言語自体の開発経験、データサイエンス開発経験で頻繁に使用される周辺知識/スキルです。 技術面とその他周辺スキル/知識に分けてみていきましょう。 まず、技術面においてR言語フリーランスエンジニアとして、R言語での開発経験はもちろんtidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験、ggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験、caret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験、Shiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、SQL、NoSQLなどデータベース操作の理解、Python、Juliaなど他言語との連携経験があるとR言語フリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 その他周辺スキル/知識として、コミュニケーションスキルや問題解決スキル、ドキュメント作成スキル、知識を常にアップデートできるスキルなどがあるとR言語フリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記技術面とその他周辺スキル/知識、どちらかが欠けているとR言語フリーランス求人・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R言語フリーランスエンジニアとして、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、上流工程での経験やチームマネジメント経験があることが望ましいでしょう。 ■R言語開発経験年数別のアドバイス R言語フリーランス求人・案件に参画するため、R言語開発経験年数別のアドバイスをそれぞれ開発経験1〜2年、開発経験2〜3年、開発経験5年以上に分けて解説します。 ・実務経験1〜2年のR言語フリーランスエンジニア 実務経験1〜2年のR言語フリーランスエンジニアは、R言語の基本的な文法や統計解析の知識を身につけ、tidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験を積むことをおすすめします。 またggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験を積み、シンプルなデータ分析タスクを自力で遂行できるようになると、R言語フリーランス求人・案件に参画しやすくなるでしょう。さらにSQL、Pythonなど他言語の理解を深め、データハンドリングやプリプロセッシングの効率化を図ることも重要です。 ・実務経験2〜3年のR言語フリーランスエンジニア 実務経験2〜3年のR言語フリーランスエンジニアは機械学習プロジェクトへの参画を目指しcaret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験を積むことが求められます。 またShiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験を積み、データ分析結果を効果的に伝えるスキルを磨くことも重要です。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験を積み、大規模データ処理やモデルデプロイの知見を深めることで、より高度なR言語フリーランス求人・案件に参画できるようになるでしょう。 ・実務経験5年以上のR言語フリーランスエンジニア 実務経験5年以上のR言語フリーランスエンジニアは、プロジェクトリーダーやアーキテクトとしての役割を担うことが期待されます。 高度な統計解析手法や機械学習アルゴリズムの理解に加え、ドメイン知識や業務理解を深め、課題解決に向けた適切な分析アプローチを提案できる能力が求められます。 またR言語とPython、Juliaなど他言語との連携経験を活かし、データパイプラインの設計や最適化に貢献することも重要です。さらに、チームマネジメントやコミュニケーション能力を磨き、プロジェクトの成功に導く leadership を発揮することが、上流工程を含む高単価なR言語フリーランス求人・案件の獲得につながるでしょう。 ■R言語習得難易度・勉強方法 R言語習得難易度・勉強方法について解説します。 R言語習得難易度について、比較的難しいでしょう。その理由として統計解析の知識が必要であることやパッケージごとに異なる文法や関数の使い方を理解する必要があることが挙げられます。 R言語学習コストについて、他プログラミング言語と比較して大幅な時間がかかります。 1つのプログラミング言語を基礎レベルまで習得するには、おおよそ200時間は必要と言われています。また実務レベルまで習得する場合、おおよそ1,000時間以上かかるとも言われています。しかし、学習方法や理解度や開発言語の周辺知識も一緒に習得する必要があり、個人差はありますので、あくまでも参考として覚えておきましょう。 近年ではオンライン学習やプログラミングスクールなど、様々な場所でR言語を始めとするプログラミング言語を学習出来ます。オンライン学習を例に挙げると学習サイトである「ドットインストール」「Schoo」「Udemy」など多種多様なサービスがあります。 また、 チュートリアルサイト「Excel Easy」や学習サイト「R for Data Science」や「DataCamp」などR言語を学習できる学習サイトの環境はいくつか整っています。 オンライン学習やプログラミングスクールはR言語自体の習得以外にもR言語での開発に必要なデータサイエンス開発など周辺知識も教えてくれるため、R言語の学習においてより実践で使える知識を蓄えやすいでしょう。 その他、R言語習得を希望するエンジニアは、まず周辺でR言語に精通したエンジニアを探してみる、勉強会に積極的に参加してみることもおすすめです。やはり近くにメンターがいることにより、学習の効率性も上がるだけでなく学習意欲も維持しやすくなります。 ■R言語フリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 R言語フリーランスエンジニアが取得しておいても良い資格を3つ紹介します。 ・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。 統計学の基礎的な知識と応用力を有する人材を認定することを目的とした検定試験です。統計検定は4級から1級までの級に加えて、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設けられています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5時間から2時間程度、受験料は6,000円から10,000円、試験内容は基礎統計学から応用統計学、確率論、統計的手法論などが出題範囲となります。 統計検定の資格を取得することにより、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルを有していることを証明できるだけでなく、就職や転職にも有利に働く可能性が高いなどのアドバンテージがあります。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。 ・データ解析士 データ解析士とは、内閣府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」を修了した人に授与される資格です。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について学ぶことができます。 データ解析士のレベルは統計検定準1級レベルと同等とされており、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円となっています。 データ解析士を取得することで、データ解析スキルや知識が身につくだけでなく、実務を想定した資格であるため、業務への活用しやすさや就職/転職に有利に働きやすい点もこの資格を取得するメリットと言えるでしょう。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。 R言語フリーランスエンジニアにとって、統計検定やデータ解析士などの統計学やデータ分析に関する資格を取得しておくことは、フリーランス求人・案件獲得の面でも有利に働く可能性があります。フリーランスエンジニアとしてのスキルアップや市場価値向上のために、これらの資格取得を検討してみるのも良いかもしれません。 ・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。データベースの設計、運用、保守に関する専門的な知識と技術を持つ人材を認定することを目的とした試験となります。 試験形式は筆記試験（「午前」「午後」の2部構成）、試験時間は午前が90分、210分、受験料は7,500円（税込）、試験内容はテクノロジ系、マネジメント系、ストラテジ系、コンピュータ構成要素、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幅広い分野から出題されます。 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により、データベースに関する知識が身につき、データベーススキルを有していることを証明できるだけでなく、就職や転職にも有利に働く可能性が高いなど、様々なアドバンテージがあります。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。データベースの知識やスキルは、データ分析やデータサイエンスの分野でも重要な役割を果たすため、R言語フリーランスエンジニアにとって、データベーススペシャリスト試験の資格取得は、フリーランス求人・案件獲得の面でも有利に働く可能性があります。フリーランスエンジニアとしてのスキルアップや市場価値向上のために、この資格取得を検討してみるのも良いかもしれません。 R言語やIT関連の資格を習得することは良いことですが、R言語フリーランス求人・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。 R言語スキルを資格取得によって、証明することは可能ですが重要視すべきことは、R言語の実務経験やデータサイエンス開発経験周辺で必要な開発スキルを保有していることです。 そのためR言語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。 R言語エンジニアとして、実務未経験にも関わらずR言語フリーランスエンジニアが取得しておいて良い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。 ■R言語フリーランス求人・案件の未経験での参画 R言語開発実務未経験の場合、参画できるR言語フリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 R言語などフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力エンジニアを欲していることが多いです。 未経験からR言語フリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、はじめにR言語での開発経験やデータ分析での実務経験を積める企業へ就職し2〜3年ほど開発経験を積むもしくは個人や副業としてR言語開発経験が積めるプロジェクトに1〜2年ほど参画し開発経験を身につける、どちらかの行動を行いましょう。 R言語フリーランス求人・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。 R言語のフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、他開発言語の知識も身につけておくと、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。 例えば、R言語フリーランス求人・案件ではR言語での開発経験はもちろん、tidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験、ggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験、caret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験、Shiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、SQL、NoSQLなどデータベース操作の理解、Python、Juliaなど他言語との連携経験が求められます。 R言語をはじめとする他開発言語の知識/スキルや周辺環境の知識/スキルが豊富であればR言語フリーランス求人・案件参画時のアピール材料にもなるため、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。 ■R言語の市場動向やニーズ R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発など幅広く開発ができることからフリーランス求人・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、R言語エンジニアのニーズがある理由をIT市場動向から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。 また、別の市場動向から分析してみましょう。 2023年5月、IDC Japanが発表したソフトウェア市場の実績と予測では2022年の国内市場を、前年比13.9%増の4兆1548億6300万円と推定しており、国内市場は2022年から2027年にかけて年平均6.7%で成長し、2027年には5兆7459億円に達すると予測しています。 その他ビッグデータ、IoT、ブロックチェーン、6G、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の絶対数が足りておらず、R言語を含むエンジニアにおいてニーズが今後も拡大していくでしょう。 R言語エンジニア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R言語の開発実務経験やR言語開発に必要なデータサイエンス開発経験を取得すると多くのR言語エンジニア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。