フリーランスのデータサイエンティストという働き方にはどのようなメリットがあるのでしょうか。本記事では、データサイエンティストの仕事内容や、フリーランスのデータサイエンティストのメリットなどを紹介していきます。ご興味がある方は、参考にしてみてください。
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「データサイエンティストってどんな仕事？」
「フリーランスのデータサイエンティストになることのメリットって？」
「フリーランスのデータサイエンティストになるにはどうすればいいの？」
このように、フリーランスのデータサイエンティストという仕事について様々な疑問を抱いているという方もいるのではないでしょうか。
本記事では、データサイエンティストの仕事内容やフリーランスのデータサイエンティストになるメリットなどをご紹介します。この記事を読むことで、データサイエンティストを目指すことのメリットが把握できるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストになるメリットについて知りたい方は、この記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。
年々企業が保有するデータの量は増えており、データの活用ニーズも高まってきています。しかし、このような膨大な量のデータは知識がないと扱うことができないため、データ収集やデータ分析における専門的なスキルを持ったデータサイエンティストの需要も高まっています。
また、データサイエンティストの仕事はAIによって代替することが難しいため、データサイエンティストは将来性がある職業だと言えるでしょう。
データサイエンティストという仕事は新しくできた職業であり、明確な定義もありません。データサイエンティストを求めている企業であっても、具体的にどのような仕事をしてもらうのか、報酬はどの程度なのかといった部分が決まっていないケースがあります。
しかし、このように未開拓の職種であるからこそ、将来的なチャンスも大きい仕事だと言えます。今のうちに必要な知識やスキルを身に付けておくことで、将来のキャリアアップに繋がるでしょう。
近年ではビックデータが増加してきていることもあり、世界的にデータサイエンティストの需要が高まってきています。今後もビッグデータが増加するのに比例して、データサイエンティストの需要も増加していくでしょう。
また、データサイエンティストは専門的な知識やスキルが求められるため、人材不足であることもニーズが高い理由となっています。
データサイエンティストの仕事は、主に企業が抱えている課題解決のためにデータの収集や分析を行うことです。ただデータを分析するだけでなく、分析結果を課題解決に活かすことが重要だと言えるでしょう。
ここでは、データサイエンティストが行う仕事内容について解説していくため、参考にしてみてください。
データサイエンティストはデータ分析に必要なデータを収集し、整理することが仕事です。企業が保有しているビッグデータは、そのままでは分析に使用することができないため、まずは企業の課題解決に必要なデータをビッグデータの中から見つけ出す必要があります。
また、データの中には不要なものや形式が異なるものが混ざっているため、分析できるように加工し、整理します。
データ分析に必要なデータを整理できたら、実際にデータ分析作業に入ります。データ分析にも様々な方法があるため、選んだ分析手法に沿った分析作業が必要です。
データ分析では、Excelなどの普段から使用するツールの他に、分析のための専門的なツールやPythonやR言語などのプログラミング言語も使用します。そのため、データサイエンティストにはこれらのツールを扱うスキルが求められるでしょう。
データサイエンティストはデータ分析結果をもとに、企業が抱えている課題解決のために施策や戦略の立案も行います。このような業務は従来であれば企業内の企画部門やマーケティング部門の仕事でした。
しかし、近年では効果的な施策や戦略を検討するためにデータの活用が重要になってきたため、データ分析だけでなくデータを活用した戦略の立案までをデータサイエンティストが担うようになってきています。
近年、需要が高まっているデータサイエンティストですが、企業に雇用されずフリーランスとして活躍している方もいます。
また、フリーランスのデータサイエンティストには多くのメリットがあるため、データサイエンティストになるのであれば独立するのがおすすめと言えるでしょう。
ここでは、フリーランスのデータサイエンティストになるメリットについて紹介していきます。
データサイエンティスト向けの案件は専門的な分野となり、求められるスキルにはマーケティングやコンサルティングなども含まれます。そのため、プログラミングスキルがあれば対応できるようなIT系の案件と比較しても高単価な傾向があります。
フリーランスとして活躍できるスキルを持ったデータサイエンティストであれば、会社勤めをしているときよりも収入アップが期待できるでしょう。
データサイエンティストに限ったことではありませんが、フリーランスになると自分で自由な働き方を選ぶことが可能です。会社員の場合は就業規則を守る必要がありますが、フリーランスはすべて自分の裁量で仕事をすることができます。
たとえば、仕事の合間にジムに通ってリフレッシュする、週に2～3日だけ働いて残りはプライベートな時間にするといったことも可能になるでしょう。
データサイエンティストの仕事は、統計や数学の知識など専門性の高い知識やスキルが必要となるため、データサイエンティストになること自体ハードルが高いです。
そのため、データサイエンティストは需要に対して供給が少ないことから、売り手市場となっています。
データサイエンティストは非常にニーズの高い職業であることから、フリーランスになったとしても案件に困ることはないでしょう。
近年、ビッグデータの活用や機械学習などをはじめとした、データ分析に関する副業案件が増加傾向にあります。このような案件はデータサイエンティストのスキルを活かせるため、本業をしながらでも副業として対応できます。
また、フリーランスのデータサイエンティストとして独立してからも空いた時間の副業としてこなせるため、収入アップにもつながりやすいでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストになる場合、会社勤めのデータサイエンティストと違って自分で案件を獲得していく必要があります。フリーランスとしての独立を考える場合、自分で仕事を取っていけるかどうかを不安に感じる方も多いでしょう。
ここでは、データサイエンティストのフリーランス案件の獲得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のフリーランス案件はクラウドソーシングサイトで探すことができます。
クラウドソーシングとは、仕事を探している不特定多数の人材と仕事を発注したいクライアントとをマッチングさせるサービスで、クラウドソーシングサイトにはあらゆる分野のフリーランス案件が集約されています。
また、クラウドソーシングサイトには難易度の低いものから高いものまで様々な案件があるため、自分のスキルに合った案件を受注できるでしょう。ただし、単価は低めな案件が多い傾向があります。
データサイエンティストのフリーランス案件は、フリーランス専門のエージェントで探すことも可能です。このようなエージェントであれば、自分で案件を探さなくても担当者がスキルや経歴、希望条件などにマッチした案件を提案してくれます。
また、エージェントの場合、個人では受注することが難しい大手企業の案件も見つかりやすく、営業代行や事務手続きの支援、税務手続きのサポートなども受けられます。
周りの友人や知人からデータサイエンティストの仕事を紹介してもらうケースもあります。身近な知り合いの中にもデータサイエンティストのスキルを求めている人がいる可能性はあるでしょう。
友人や知人であればすでに信頼関係があるため、新規のクライアントと仕事をするよりもスムーズに話が進みます。ただし、報酬面などはしっかり確認してから契約することが大切です。
フリーランスのデータサイエンティストになるためには、知識やスキルの獲得を含めた様々な準備が必要です。フリーランスは企業に雇用されてデータサイエンティストの仕事をする場合と勝手が違うため、事前にしっかり準備しておかなければいけません。
ここでは、フリーランスのデータサイエンティストになるためにどのような準備が必要になるのか解説していきます。
データサイエンティストには大学レベルの統計学や数学などの専門的な知識が必要とされています。近年ではデータサイエンスが学べる動画コンテンツなども存在するため、データサイエンティストに必要な知識を習得しておきましょう。
また、学習サイトの中には現役のデータサイエンティストに質問しながら学べるサイトもあるため、活用すると良いでしょう。
データサイエンティストにはITスキルや統計スキルが必要ですが、フリーランスになった場合、それらのスキルを証明することが難しくなります。そのため、データサイエンスに利用できる資格を取得することで、スキルを可視化しておくと良いでしょう。
クライアントもデータサイエンティストの仕事を正しく理解しているとは限らないため、資格によってスキルをアピールできる方が評価してもらいやすくなるでしょう。
データサイエンティストはデータ分析をするだけでなく、分析結果を課題解決のために活かすスキルが求められます。そのため、分析結果をもとに具体的な施策や戦略立案を行うための問題解決能力を身に付けましょう。
データサイエンティストとしての問題解決能力は、データ分析を実施するよりも前の段階で求められます。分析前にヒアリングを行い、企業が抱えている課題を把握し、解決するためにどのような分析が必要なのかを検討することが重要です。
データサイエンティストのフリーランス案件は難易度が高いものが多いため、実務経験が少ないと案件に対応しきれない可能性があります。そのため、最低でも3年以上のデータサイエンティストの実務経験を積むようにしましょう。
3年以上の実務経験があれば、案件を任せられるとクライアントから判断してもらえるでしょう。
フリーランスとして独立してからしばらくは、安定的に仕事を獲得することが難しいケースがあります。そのため、1年分ほどの生活資金をあらかじめ準備しておきましょう。
仕事をしなくてもしばらく生活できるだけの貯金があれば、精神的にもゆとりが生まれます。働き方が不安定なフリーランスにとって心のゆとりは非常に重要になるため、しっかり貯金しておきましょう。
フリーランスとして独立する前に、データサイエンティストの案件を紹介している求人サービスに登録しておきましょう。また、求人サービスごとに特徴が異なるため、自分に合ったサービスが見つかるように複数のサービスに登録しておくのがおすすめです。
エージェントなどの求人サービスであれば、登録した情報をもとにおすすめの案件を紹介してもらえます。また、担当者とのキャリア相談などもできるため、事前に登録して活用しましょう。
フリーランスのデータサイエンティストとして案件を探すなら、求人サービスを活用するのがおすすめです。
ここでは、フリーランスのデータサイエンティストに役立つ求人サービスを紹介していくため、参考にしてみてください。
SEESは40代〜60代のフリーランス向け案件検索サイトです。主にシニアエンジニアを対象とした求人サービスで、扱っている案件はすべて年齢不問です。
そのため、煩わしい年齢制限などを気にせず自身のスキルや希望ポジション、報酬といった条件でフリーランス案件を探せるでしょう。40代以上のフリーランスのデータサイエンティストにおすすめのサイトです。
レバテックフリーランスは、豊富な高単価案件を保有しているフリーランス向け求人サービスです。IT系、Web系のフリーランスエンジニアを支援する規模の大きな求人サービスで、大手企業や高単価案件も豊富に扱っています。
また、フリーランスが不安に感じやすい「安定収入」「税務関連の手続き」「ヘルスケア」の3つをサポートするなど独自の福利厚生パッケージを提供しているのもポイントです。
BIGDATA NAVIはデータサイエンスに特化したフリーランス向け求人サービスです。AIやデータ分析業務に関わるフリーランスを対象としたエージェントで、機械学習やデータ分析などの豊富なAI案件を保有しています。
また、AI人材に特化していることから高単価案件が多いという特徴があります。
クラウドテックは、リモートワークを豊富に扱っているフリーランス向け求人サービスです。クラウドソーシングサイトのクラウドワークスが運営しているサービスで、他の求人サービスに比べて未経験者可の案件なども多いです。
そのため、データサイエンティストとしての実績が浅い方でも利用しやすいでしょう。
Midworksは、充実した福利厚生が魅力のフリーランス向け求人サービスです。正社員並みの福利厚生を提供していることから、フリーランスのデータサイエンティストという働き方が不安な人にもおすすめと言えるでしょう。
また、高単価案件も多い傾向にあるため、スキルによっては好条件の高単価案件を中心に獲得することもできます。
フリーランスのデータサイエンティストは自身で営業をして案件を獲得することもできますが、フリーランス向けのエージェントを利用することのメリットも多いです。ここでは、フリーランスがエージェントを利用するメリットについて解説していきます。
フリーランスとして独立した場合、その後のキャリアプランも考える必要があります。このような場合でも、エージェントを利用すれば担当者と一緒にキャリアプランを考えることができます。
また、キャリアアップを考慮した案件を紹介してもらうことも可能になるでしょう。
フリーランスとして自分で営業活動をする場合、高いコミュニケーションスキルや営業力が必要になります。また、実務以外に営業活動の手間が発生するため、業務にも集中しづらいでしょう。
その点、エージェントでは営業活動や交渉などを代行してくれるため、自身で営業をする必要がなくなるというメリットがあります。
フリーランスは企業に所属しているわけではないため、正社員のような福利厚生は受けられません。しかし、エージェントの中には正社員並みの福利厚生を提供しているものも存在します。
エージェントを利用することで、税務サポートや交通費支給といったサービスを利用できる可能性もあるでしょう。
エージェントを利用すれば、一般的に公開されていない高待遇の非公開求人を紹介してもらえることがあります。また、個人では受注することが難しい大手企業の案件を受注することも可能であるため、高単価な案件獲得が期待できます。
エージェントの利用自体は無料となっているため、エージェントを利用するだけで収入が大幅にアップする可能性もあるでしょう。
優良なフリーランス向けのエージェントサイトを選ぶには、いくつかのポイントに絞ってチェックする必要があります。ここでは、フリーランスがエージェントサイトを選ぶ際のポイントについて紹介していきます。
エージェントを選ぶ際は、自分に合った単価感であるかどうかをチェックしましょう。スキルによっても単価には差が出るため、単純に単価が高ければいいというものではありません。
自分が業務を行う際の時給を想定してみて、自分に合った単価感のエージェントを選ぶと良いでしょう。
フリーランスとして継続的に案件を獲得するには、案件数が多いサイトを選ぶことが大切です。フリーランスとして仕事を続けるには、収入が途絶えないように契約終了後は次の案件を紹介してもらう必要があります。
しかし、案件数が少ない場合は紹介できる案件がない可能性があるため、注意しましょう。
エージェントによっては首都圏など特定の地域に特化しているサービスもあるため、自身が希望している地域の案件を扱っているかどうかも確認しましょう。常駐案件を希望する場合は自宅から通える範囲でなければならないため、地域を考慮することも大切です。
ただし、リモートワークであれば募集している地域が離れていても、問題なく受注できる場合があります。
IT業界では直請け案件以外に、二次請けや三次請けなどの間に企業を挟むケースがあります。このような案件は中間マージンが取られる分、フリーランスに支払われる報酬も減っていくため、直請け案件があるかどうかを確認しておきましょう。
エージェントによって提供しているサポート内容が異なるため、どのようなサポート体制になっているのか確認しておきましょう。案件紹介やキャリア相談以外にも、独自のサポートプランを提供しているエージェントもあります。
比較することで魅力的な福利厚生が見つかる可能性もあるため、チェックしてみると良いでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストを目指す場合、独立後にどのようなキャリアパスがあるのか知っておくことも大切です。
独立後のキャリアパスも決めておくことで、データサイエンティストとして仕事をしながら目指すキャリアに必要なスキルを身に付けることもできるでしょう。
ここでは最後に、データサイエンティストのフリーランス後のキャリアパスについて紹介していきます。
プロジェクトマネージャーは、プロジェクトにおけるスケジュールや予算、品質、納期などの意思決定を行い、責任を持つ職種です。
フリーランスのデータサイエンティストになった後は、データ分析プロジェクトでのプロジェクトマネージャーとしてのキャリアへ進むこともできるでしょう。
プロジェクトマネージャーは様々なステークホルダーとコミュニケーションを取ることになるため、コミュニケーションスキルやマネジメントスキルなどが求められます。
ITコンサルタントはIT技術を活用し、企業の抱えている課題解決をサポートする職種です。フリーランスのデータサイエンティストになった後は、これまでに培ったビジネスやIT知識を活かしてITコンサルタントを目指すこともできるでしょう。
ITコンサルタントは企業の経営陣と関わるため、プレゼンテーション能力などが必要です。また、クライアント企業の業界や業務に関する知識も必要になるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストという働き方は、将来的にも需要が高まることが期待できます。
本記事で紹介したフリーランスのデータサイエンティストになるメリットや、役立つ求人サービスなどを参考に、フリーランスのデータサイエンティストとしての独立を目指してみてはいかがでしょうか。
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監修者インフォメーション
2022/02/24
2022/07/16
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