データ分析の副業で稼ぐには？案件を獲得する方法と役立つ資格とは

インターネット上でのサービスの広がりに伴い、ビッグデータ分析などのデータ分析に関連する仕事のニーズが高まっています。

現状、データ分析はビジネスとして確立されているとは言い難いですが、将来的には非常に期待できる分野です。

ここでは、このようなデータ分析を副業とする場合に必要となるスキルや具体的な仕事の内容、データ分析を副業として仕事を探す方法について解説していきます。

データサイエンティストなど、データに関する本業に就いている人にとっては、特におすすめのはたらき方です。

ぜひ参考にしてみてください。

データ分析の副業で必要なスキル

まず、副業でデータ分析をする際に求められるスキルを紹介します。

統計学

確率・統計、線形代数、微分積分の知識が必要で、特に統計学の知識を重点的に深める必要があります。

収集した各種データを分析し、その中から一定の傾向やルール、法則性などを導き出すことにより課題解決の提案に繋げていきます。

統計に関する知識レベルをはかるためには、統計の知識を活用して課題解決力を評価する全国統一の検定試験「統計検定」があります。

データを分析する知識やスキルはデータ分析を副業とする上で必要なスキルであるため、取得しておくと良いでしょう。

機械学習

機械学習とは、コンピューターにデータを入力して学習させることにより、一定の傾向や法則性を導き出すことを指します。

対象となるデータは企業の場合、一般的にビッグデータです。

データ分析を行う場合には、この機械学習の仕組みを利用して、課題解決を行うことができるスキルが求められます。

ITスキル

各種課題を解決するために収集したデータを分析するアプローチとして、機械学習を使います。

機械学習を活用するためには、プログラミングなどのITスキルが必要です。

AIによる機械学習やディープラーニングに利用されるPythonや、データ解析や統計用として利用されるR言語などを使いこなすためのスキルが必要です。

Pythonはデータ分析を行う場合に他のシステムと連携することが多く、データ分析にとても使いやすいという利点があります。

また、R言語の場合は、高度なグラフやレポートをとても容易に作成することができるという利点があります。

また、これらの言語の知識に加え、データベースを扱うSQLなども使いこなせるようにしておくことが必要です。

関連記事：Pythonの将来性は高い？メリット・デメリット、得意なことを解説

実務経験

副業において、スキルだけでは契約に至らないことが多いです。

正社員はポテンシャル採用といって、長期的にみて育ってくれる人を採用することもあります。

一方で、副業はポテンシャルよりも即戦力が重視されるため、「いかにすぐ活躍してくれるか」「即戦力になるか」などで、契約に繋がるか否かが決まることが一般的です。

このため、企業が求めるスキルさえあれば問題ないのではなく、実務経験があるかどうかも見られます。

実務経験があることで、即活躍できるのではないかと考える企業が多いためです。

データ分析の副業は未経験でもできるの？

データ分析の副業は未経験でも挑戦できますが、実際に分析や開発業務に携わる場合、実務経験がないと採用されるのは難しい傾向にあります。

多くの企業は、即戦力を求めるため、データ分析や開発に関するこれまでの実績を重視します。

そのため、まずは企業でデータ分析やエンジニアとしての経験を積むことが重要でしょう。

近年では、オンラインでの学習サイトを活用してスキルや実績を積める手段が増えています。

また、データ分析の知識を使った講師や教材作成など、知識があれば挑戦しやすい副業も存在するので、そのような職種から挑戦してみるのも良いでしょう。

関連記事：データ分析の仕事とは？具体的な職業の種類ややめとけと言われている理由を解説

 

データ分析の4つの職種・ポジション

データ分析は、企業が保有するビッグデータなどを分析します。

そして、課題解決や新たな製品、サービスの販売に繋げていくための戦略を立案します。

分析を行う上で、まず、どのようなデータを対象として分析を行うのかを決定します。

導き出したい結論から逆算した上で、対象とするデータを洗い出します。

その結果を踏まえ、必要なデータを新たに収集する、もしくは保有するデータを拾い出した上で、必要な形にデータを整形、加工します。

この整形、加工したデータを分析することにより、法則性や規則性といったデータから導き出される内容を読み解きます。

その上で、課題や新たな取り組みに対する提案に結び付けていきます。

これらが一連のデータ分析の流れですが、そこにはどのような職種があるのでしょうか。

副業として、募集されやすいポジションを解説します。

AIエンジニア

データ分析のプロセスにおいて、AIエンジニアはどのようなデータを対象とするかという入り口の部分と収集したデータの分析を担います。

また、データ分析においては、高度な確率統計の知識やAIを活用した機械学習のアプローチが必要とされます。

ただし、データ分析においては、AIエンジニアのみが作業を進めるわけではなく、データエンジニアやコンサルタントと必要な議論を重ねた上で結論を導き出していくことが求められます。

関連記事：AIエンジニアになるには？必要なスキルや取得しておくべき資格を紹介

データエンジニア

データエンジニアは、対象とするデータが決まった後に、これらのデータを収集して分析ができるようにデータを整形し、加工する役割を担います。

データの整形や加工においては、どのような分析が必要となるかを把握した上で、データの分析が行いやすいような形を考えながら実施していきます。

関連記事：データエンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや資格もご紹介！

コンサルタント

コンサルタントは、データ分析の結果からデータの傾向や法則を踏まえ、顧客である企業に対して、経営や事業、サービスなどを改善する提案を行います。

他の役割と同様に、企業に対する提案はコンサルタントのみが行うわけではありません。

AIエンジニアやデータエンジニアにおける結論を総括し、更に自らの見解をまとめた上で提案を行います。

そのため、取りまとめの過程においては、他のエンジニアとの議論がとても大切な作業プロセスになります。

以上を踏まえ、顧客企業の経営実態や課題を正しく理解した上で、データに裏付けされた説得力のある提案ができなくてはなりません。

顧客側の経営層と対等に話すことができる経験や知識も求められます。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データを収集し、収集した大量のデータを処理し、分析する職種です。

データを分析することで、業務上の課題の解決策を打ち出し、ビジネスにおける意思決定を支援できるため、近年注目が集まっています。

主な業務は、データ収集や分析の目的とモデルの設定、仮説立案、データの前処理、機械学習などを用いた分析、分析結果のレポーティングなどです。

ビッグデータを分析した結果を業務改善やサービスに反映し、企業の価値を高める役割があります。

データサイエンティストには、数学や統計の知識、データベースやプログラミング（PythonやRなど）、AIや機械学習の知識、そしてビジネスや業界への理解が求められます。

関連記事 ・データサイエンティストとは？仕事内容や年収・資格について ・フリーランスとしてデータサイエンティストになるには？案件を獲得する方法も解説

 

データ分析の副業を探す方法

友人や知人から紹介してもらう

本業でデータ分析に関する仕事をしているのであれば、データ分析の分野にまつわる知り合いもいるのではないでしょうか。

これらの知り合いから紹介してもらい、案件を獲得する方法があります。

また、エンジニアとして仕事をしていると、セミナー、ハッカソン、もくもく会などさまざまなコミュニティに行く機会があるのではないでしょうか。

この際に、知り合いを増やし自分のネットワークを広げておくと、より紹介で仕事を獲得しやすいでしょう。

エージェントに登録する

案件を紹介するエージェントに登録して、案件を紹介してもらう方法があります。

エージェントは、さまざまな企業を顧客としていて、多くの案件を保有しているので、副業を求める人のニーズに合わせて、最も適した案件を紹介してもらえる可能性があります。

例えば、副業としてはたらきたい場合、自身が保有する技術やスキルに合わせて手掛けてみたい事業分野、業務カテゴリーに対する希望、1週間の活動日の希望など、自身の要望に合わせた調整を期待できます。

また、副業エージェントのみならず、フリーランスエージェントの活用もおすすめです。

フリーランスエージェントの方がある程度の活動量を前提とする分、高単価な案件も多く扱っています。

副業が希望であれば、その中で自分の活動日数に合う案件を選択すればよいのです。

＞＞HiPro Techに登録する

クラウドソーシングサービスに登録する

クラウドソーシングのサービスサイトに登録する方法もあります。

これらのサイトでは数多くのクライアント企業が案件を募集しています。

タイミングにもよりますが、比較的自身の求める条件に合う案件に出会える可能性が高いです。

登録してそのまま放置しておくのではなく、頻繁にチェックしてみることも自身の求める案件に早く巡り合えるための利用方法の１つです。

また、良いと思った企業や案件を見つけた場合には、できる限り速やかにエントリーすることが受託成立への近道です。

しかし、クラウドソーシングは常に仕事を受注できるわけではないため、安定した収入を得ることは難しいです。

特に短期的な案件も多く、収入を安定させたい人には不向きかもしれません。

データ分析の副業に関するよくある質問

データ分析のスキルを使って副業ができるか、副業が収入につながるかなど、よくある質問について回答します。

データ分析の副業は土日や週1回の活動でも可能？

結論から言うと、データ分析の副業は、土日や週1回の活動でも可能でしょう。

実際に求人サイトでは、データ分析を扱う仕事について「週1日」「土日活動OK」「フルリモート可」といった条件の案件が多数掲載されており、本業と両立しながらはたらくこともできるでしょう。

IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech（ハイプロテック）」でも、はたらく場所や時間が選びやすい案件を豊富に保有しています。週1日や土日だけの活動でも参画できる案件が用意されています。

＞＞案件一覧｜フリーランスのエンジニアならHiPro Tech

Pythonの副業は稼げる？

Pythonの副業も、実務経験があれば高収入を得ることが可能でしょう。

Pythonは、機械学習の分野でニーズの高い言語です。

そのため、Pythonを使ったデータ分析や機械学習に関するスキルがあれば、高単価な案件やフルリモート案件も選択肢に入ります。

例えば、週2回の活動で月単価60万円という案件も実際に存在します（例：【Python/Node.js】新規プロダクト開発バックエンド案件など）。

このような案件では、バックエンド開発やクラウド環境での開発経験が求められますが、短い活動日数でも高単価を実現しやすいのが特徴です。

ただし、経験の浅い方の場合は、実務経験と自己学習で基礎的なスキルを身に付けたうえで、応募可能な案件から実績を積むのがおすすめです。

実務経験を増やすことで、より高単価な案件や希望のはたらき方に近い副業案件を獲得しやすくなるでしょう。

※参考： IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」 【Python/C言語】工場や生産現場向けIOTサービスの開発支援（2025年5月時点情報）

データ分析の副業に役立つ資格3選

ここでは、データ分析の副業に役立つ資格を紹介します。（2025年6月時点情報）

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、データ分析によく使われるPythonの実践的スキルを問う民間資格です。

出題範囲は主な教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」に準拠し、NumPyやpandas、Matplotlib、scikit-learnなど、実務で頻繁に使われるライブラリの活用法や、データの前処理、可視化、機械学習の基礎まで幅広く扱います。

Pythonを使ったデータ分析の基礎力を客観的に証明できるため、副業案件に挑戦する際のアピール材料となります。

副業案件では、Pythonでのデータ加工や分析、レポート作成などの業務が多いため、この資格があると即戦力として評価されやすくなります。

※参考：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 Python 3 エンジニア認定データ分析試験

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が主催する国家資格です。

試験は春と秋の年2回実施され、午前と午後の2部構成（各150分）で、テクノロジー系、マネジメント系、ストラテジ系と幅広い分野から出題されます。

データ分析に必要なアルゴリズムやデータ構造、セキュリティ、ネットワーク、プロジェクト管理など、IT全般のスキルが問われます。

副業案件では、データの分析に加え、システム全体の設計やデータ連携、セキュリティ対策など幅広い知識が求められるケースも多くあります。

応用情報技術者試験に合格しておくと、総合力のあるIT人材としてクライアントの信頼を得られるでしょう。

※参考：IPA 独立行政法人情報処理推進機構 応用情報技術者試験

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は、データベース設計、構築、運用、保守など、データベースに関する高度な知識とスキルを証明する国家資格です。

午前Ⅰは応用情報技術者試験の範囲、午前Ⅱ、午後Ⅰ、午後Ⅱではデータベースの設計やパフォーマンスチューニング、セキュリティ、トラブルシューティングなど実践的な内容が問われます。

データ分析の副業では、データの取得や加工、分析基盤の設計や運用など、データベースの知識が必須です。

特に大規模データや複雑なデータ構造を扱う案件、データ基盤の構築や運用を伴う副業案件では、データスペシャリストの資格が高く評価され、高単価案件の獲得にもつながります。

※参考：IPA 独立行政法人情報処理推進機構 データベーススペシャリスト試験

データ分析の副業案件を獲得するには？

データ分析を行う上で必要とされるスキルがあれば、データ分析の副業案件を獲得することは可能です。

データに関する本業をしている人は、副業にチャレンジしてみるのもよいでしょう。

データ分析は高度なスキルが求められる分、高単価で収入を増やしやすい案件が多いです。

IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」は、フリーランスITエンジニアと企業の直接契約をサポートするサービスを特徴としています。

フリーランスエンジニアだけではなく、副業のサポートも可能です。

当サービスはデータ分析に関するさまざまな案件を保有しているので、自分の希望に合った案件を獲得できる可能性を高められます。

サービス利用は無料なので、ぜひ登録し案件を探してみてください。