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

近年、データサイエンティストが注目されています。

多くの企業が、ビッグデータ分析を行い業務改善やマーケティングなどに役立て、成功しています。

その際に活躍するのが、データサイエンティストであり、需要が高まっています。

データサイエンティストは、企業に在籍して働いている人ばかりではなく、フリーランスとして活躍している人も多く存在します。

そんなデータサイエンティストについて、必要なスキルやフリーランスになった場合の案件の探し方などを紹介します。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、データサイエンスの知見を利用してビジネスの課題を解決するプロです。

 

仕事内容

具体的には統計やアルゴリズムといった情報科学理論を利用してデータの分析を行います。

データサイエンティストの主な仕事の流れは以下の通りです。

大量のデータを活用して分析を行い、その結果を業務に組み込むというのが主な仕事内容です。

ビッグデータを扱うプロとして、プロジェクトの企画設計からデータ収集、データ処理、解析、業務への組み込みまで責任を持って担当するのが特徴です。

経営課題の洗い出しや目標設定といった業務まで担当するケースも少なくありません。

このためデータサイエンスだけではなく、データサイエンスをどのように活用するのか、といった視点まで必要となります。

データサイエンティストについて詳しく知りたい方は「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」こちらの記事をご覧ください。

 

年収

転職サービス「doda」調べによると、正社員で働くデータサイエンティストの平均年収は512万円です。

性別による内訳は男性が525万円、女性は453万円でした。

また、年代別では20代が427万円、30代が598万円、40代が729万円となっています。

IT系の仕事の平均年収は438万円となっており、データサイエンティストの年収は平均を上回っています。

男性 女性 【性別】平均年収 525万円 453万円 20代 30代 40代 【年代】平均年収 427万円 598万円 729万円

ITの職種全体の中でデータサイエンティストの平均年収は6位でした。

これらの結果からデータサイエンティストの年収は、比較的高い水準ということが分かります。

参考：転職サービス「doda」「平均年収ランキング」

データサイエンティストはフリーランスとして活動しやすい？

データサイエンティストは、フリーランスでも活躍しやすい理由を解説します。

 

即戦力となることが求められる

データサイエンティストに対する需要は、急増していますが、日本国内ではデータサイエンティストの数は少なく希少性が高いです。

ビックデータ活用を急ぎ進めていきたいと考える企業は多く、即戦力になるデータサイエンティストを求めています。

そのため、豊富な経験や高いスキル、専門性を持ちフリーランスとして活動しているデータサイエンティストは、企業から引く手あまたの状況です。

データサイエンティストの人数に対して、企業側からの需要が上回っているため、即戦力となるデータサイエンティストはフリーランスで活動しやすいのです。

 

副業案件が多くある

データサイエンティストは需要が高いにもかかわらず人材は不足しています。

そして、データサイエンスの知識やスキルを有している人材を活用したい企業は多いため、フルコミッションではなくても、副業でも可能という案件も数多く出ているのです。

企業側は即戦力となるデータサイエンティストを求めており、副業案件だけではなく、フリーランス案件も数多く出ています。

このため、データサイエンティストはフリーランスとしても活動しやすいです。

また、データサイエンティストの副業案件の中には多種多様な仕事が含まれています。

ビッグデータの活用だけではなく機械学習、マーケティングスキルなどさまざまなスキル・知識を持つ人材が募集されているのです。

このような高度なスキルを持った人材は少ないため、副業として始められる案件もたくさんあります。

そのため、条件が見合えば、本業の隙間時間にデータサイエンティストの副業案件に応募して仕事をすることが可能です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストになるために求められるスキルを紹介しましょう。

 

統計学の知識

データサイエンティストの仕事をするためには、統計学の知識が必要不可欠です。

統計学とは、ばらつきのあるデータから、規則性や不規則性などを見出すための手法を研究する学問のことです。

データサイエンティストの仕事の基本は、ビッグデータを統計学的に処理・分析することであり、統計学の知識が必須と言われることがあります。

統計学に関する専門的な知識やスキルが要求されます。

統計学の知識は、具体的には数学の知識が重要です。

統計だけではなく、微分積分や行列、確率などの知識は必須と言えます。

また、独学で統計学について勉強することも可能です。

統計学に関する書籍はたくさんあるため、手に取って学習を始めましょう。

統計学の知識とは？	統計、微分積分、行列、確率など
統計学の知識が必要な理由	ビッグデータを統計学的に処理・分析するための手法を提案するため
統計学の知識を身に付ける方法	書籍で勉強をするなど

 

プログラミングスキル

データサイエンティストには、プログラミングスキルも求められます。

特に重要な言語は、PythonかR言語です。

これらの言語は、データ解析言語と呼ばれており、データサイエンスの分野で重宝されています。

文法がシンプルで初心者が学びやすいのは、Pythonです。

R言語は、統計解析のために開発された言語であり、データ解析に便利なライブラリが揃っています。

市場にはPythonの案件が多いため、まずはPythonの学習を進めると良いでしょう。

また、データベースの知識も必要になります。

データ収集やデータ処理、データベース設計に関する知識などが重要です。

パフォーマンスチューニングができるスキルも求められます。

さらにビッグデータを扱うための知識も重要です。

Hadoopなどビッグデータを扱うためのフレームワークの知識があると役立ちます。

プログラミングスキルを身に付けたいならば、書籍で独学するかスクールに通うといった方法があります。

プログラミングスキルとは？	Python、R言語、データベース設計などのスキル・知識
プログラミングスキルが必要な理由	データ解析をするためのプログラミングやデータベース設計などをする必要があるため
プログラミングスキルの身に付け方	書籍で勉強する、スクールに通うなど

 

ビジネススキル

データサイエンティストには、ビジネスのスキルも要求されます。

ビッグデータの処理や分析を行った結果をビジネスへ活用する必要があるためです。

課題を発見して解決策を提案する能力や、マーケティングの知識などが求められます。

また、ビジネス上の課題を発見するための論理的思考力も重要です。

さらに、データ分析の結果を報告する必要があるためプレゼン力も要求されます。

データサイエンスの知識がない人にも理解してもらえるよう、分かりやすく説明するスキルが重要です。

ビジネススキルを身に付けたいならば、書籍で学習したり、研修に参加したりすると良いでしょう。

ビジネススキルとは？	課題解決力、マーケティングの知識、プレゼン力など
ビジネススキルが必要な理由	ビッグデータの処理や分析を行った結果をビジネスへ活用する必要があるため
ビジネススキルの身に付け方	書籍で勉強する、研修に参加するなど

フリーランスとしてデータサイエンティストの案件を獲得する方法

フリーランスとしてデータサイエンティストの案件を獲得するための方法を紹介します。

 

受託会社で働く

受託会社とは、受託開発を行う企業のことです。

システム開発などの発注を受けてシステム開発などを行うことが受託開発であり、逆に自社でシステム開発をすることは自社開発と呼ばれます。

データサイエンスのスキルや知識は希少性があり、人材が不足している会社が多いです。

このため、データサイエンスの仕事を外注するケースが多く、受託会社には多くの発注が寄せられています。

受託会社で働けば、データサイエンスの仕事を多く経験することができるでしょう。

そして、受託会社で働くことで、多くの人脈を作ることができます。

その人脈を利用すれば、フリーランスになってからも受注を得やすくなるのです。

いきなりフリーランスになるのはリスクがあるため、まずは受託会社で働いてつながりを作ると良いでしょう。

 

知人に紹介してもらう

知人からの紹介で案件を獲得するという方法があります。

データサイエンティストとしてのスキルや実績があるならば、知人が案件を紹介してくれる場合もあります。

知人からの紹介であれば、すでにスキルなどが信頼されていることも多いため、比較的スムーズに仕事の契約が決まります。

ただし、知人の紹介では、相場よりも低い価格で案件が依頼されるケースがあるため、注意しましょう。

また、紹介を受ける知人が目上の人やお世話になった人の場合は、断りにくいケースもあります。

 

エージェントを利用する

フリーランスエンジニアに、案件を紹介してくれるエージェントサービスがあります。

エージェントに登録すると、自身のスキルや実績、希望する案件の条件などを把握してもらえます。

その内容に基づいて、最適な仕事を提案してくれるのがエージェントの特徴です。

また、エージェントでは幅広い案件を取り扱っているため、自分が興味のある案件を獲得する可能性を高めることができます。

さらに、案件の獲得に向けて、さまざまなサポートを行っているため効率的に獲得することができます。

自分で営業をする必要がないため、継続的に案件を獲得したいという人はエージェントを利用してみるとよいでしょう。

データサイエンティストの将来性

現在、世界的にビッグデータの活用が推進されています。

あらゆる業界においてビッグデータの活用が急務とされているのが現状です。

しかし、ビッグデータを扱えるエンジニアの数はまだまだ少ないため、データサイエンティストは希少価値が高いと言えます。

ビッグデータの活用が、当たり前の時代になると予想されているため、データサイエンティストの将来性は明るいと言えるでしょう。

一方で、今後はAIの時代が到来するとされており、データサイエンティストの仕事が減るのではないかと不安になっている人もいるかもしれません。

しかし、AIは大量のデータを収集することができても、そこからデータを活用して課題解決を提案するところまで対応するのは現状の技術だと難しいことが多いです。

このため、これからもまだまだデータサイエンティストは必要とされていくと考えられます。

データサイエンティストのフリーランスになるには？

データサイエンスのスキルや経験のある人材は少なく、データサイエンティストは引く手あまたな存在と言えます。

フリーランスになったとしても、スキルや経験次第ではありますが、案件を獲得しやすい状況にあると言えるでしょう。

データサイエンティストは今後の将来性も期待できる職種であり、安定して好条件の案件を得られます。

ただし、データサイエンティストとして必要な統計学やプログラミングスキル、ビジネススキルを持っていることが大切です。

常にスキルアップを図ることを心がけましょう。

フリーランスとしてデータサイエンティストの案件を獲得したいならばIT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」への登録をおすすめします。

当サービスは、ビックデータの解析や新規事業開発など多くの案件を保有しています。

また、自身のスキルに合わせた案件も紹介してもらえるため、希望する案件を獲得する可能性を高めることができます。

効率的に希望する案件を獲得したいならば、ぜひ登録してください。