40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】
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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、仕事内容やメリット、ITエンジニアからの目指し方、案件の獲得方法、おすすめのエージェントサービス・サイトなどを紹介します。
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目次
「データサイエンティストってどんな仕事？」
「データサイエンティストはフリーランスで活躍できる？メリットは？」
「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？」
データサイエンティストは大量のデータを分析する仕組みを作りビジネスに知見をもたらす職種です。データを分析するためにITを活用するエンジニアの一種ともいえます。需要が高くDX推進人材としても求められていますが、専門的な知識などが必要な仕事でもあります。
データサイエンティストという職種およびフリーランスのデータサイエンティストをキャリアに検討する方には、仕事内容や他の職種と比較してのメリット、将来性などは気になるところ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将来性、フリーランスのデータサイエンティストのメリット、仕事の獲得の仕方、エージェントの活用方法などを紹介します。キャリア構築の参考に役立てていただければ幸いです。
データサイエンティストはデータサイエンスの手法を用いて、データの収集や分析を行い、ビジネス上の判断を支援する仕事です。データを収集する基盤や分析のための仕組みを作るエンジニア的な仕事と、経営やマーケティング的な視点からデータを事業に役立てる職務の両方を業務に含む点が特徴です。
以下では、詳細な仕事内容や求められるスキル、平均年収、フリーランスとして活躍できるかなどを解説します。
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。周囲と協力して、事業を成功に導くことがデータサイエンティストの重要な成果となります。
データサイエンティストには、事業にデータを活用するために下記の知識やスキルが求められます。
また、データサイエンスをデジタル基盤上で実現するためのスキルには、プログラミングスキル、データベースに関する知見、AIや機械学習、ディープラーニングに関する知識も含まれます。
データサイエンティストと混同されやすい職種としてデータアナリストがあげられます。
いずれの職種も、データを用いて事業に有益な知見をもたらすことが業務の重要な目的です。
違いとなるのは、データアナリストはデータの分析を行いその結果を事業に役立てることに重点をおきます。データ解析のための環境構築やツールは必要に応じて利用するという立ち位置です。
一方のデータサイエンティストは、データを分析するための仕組み作りも重視します。最適な統計的モデルの構築であるモデリングを行い、仕組みの最適化も業務の対象としている点が違いとなります。
データサイエンティストは他のエンジニア職種と比較しても高年収といわれています。
厚生労働省のjobtagによるとデータサイエンティストの平均年収は554.3万円でした。また、スキルレベルによって年収は向上するとされ、ITSSレベル３では600～900万円、ITSSレベル４で650～950万円、ITSSレベル５以上では700～1,100万円とも紹介されています。
データサイエンティストすべてではないですが、スキルの高いデータサイエンティストは
高収入が望めるといえそうです。
出典：データサイエンティスト - 職業詳細 | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））
IPAのDX動向2024によると、データサイエンティストは国内の85%以上の企業が質・量ともに不足していると回答しているDX人材の一つに数えられています。DX人材の中でも、人材類型別では19.1%の企業が最も不足していると回答しました。
出典：「DX動向2024」進む取組、求められる成果と変革 | 社会・産業のデジタル変革 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
データサイエンティストとして働く人材は不足しており、企業に所属する人材の不足を補う上でもフリーランスのデータサイエンティストにも需要が存在しています。データサイエンスに関する知見やスキルは、適用先の企業や組織にに限ったものではなく応用が利くこともフリーランスにとっては活躍しやすい理由となります。
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部分があります。データの処理などの手順の自動化はAIの得意な分野ですが、顧客の声を聞きビジネスのニーズを見つけ出すことや経営判断などには適しません。
したがって、データの活用が広がる現状では、AIの利用が拡大しても、知見を持ったデータサイエンティストには需要があり、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職種は比較的新しく、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、具体的な仕事内容や、報酬などの待遇が整備しきれていないケースもあります。
しかし、このように未開拓な部分のある職種であるからこそ、チャンスも大きい仕事だと言えます。競争相手が少ないうちに必要な知識やスキルを身に付けておくことで、有利にキャリアを構築できる余地があります。
ビックデータが普及してきていることも、世界的なデータサイエンティストの需要の高まりの理由の一つです。今後も企業や組織がデータ活用を進めるのに比例して、データサイエンティストの需要は存在し続けるでしょう。
高い需要のあ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。
データ活用の広がりやビッグデータの普及により、データ分析に関する副業案件も増加傾向にあります。データ分析に関する副業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、フリーランスは自分の稼働可能な範囲で対応することが可能です。業務量によっては複数の案件に並行して対応しても問題ありません。
フリーランスのデータサイエンティストにとって、収入アップにつながる傾向といえます。
会社員や組織の従業員のデータサイエンティストの場合、扱う機会のあるデータは自分の所属先に関するものとなります。事業に関する知識を深めることで、データ分析の精度を高めることが可能ですが、新たな発見は少なくなりがちです。
フリーランスのデータサイエンティストの場合は、案件ごとに取り扱うデータは変わります。幅広い案件に参画することで、知見を広めて新たな視点を得ることが可能です。
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する必要があります。フリーランスとしての独立を考える場合、自分で仕事を獲得し、一定量を確保でき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す。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選択可能です。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方法もあります。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い、研修やOJTなどで学ぶ機会は用意されません。したがって、事前に準備しておくことが重要です。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。仮説をたてデータの分析により検証する、統計学的なアプローチで課題に取り組む必要があります。
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、フリーランス向けの案件を紹介しているエージェント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ことも有効です。
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案件の紹介を受けることが可能です。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、フリーランス向けの案件紹介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ます。
SEESは40代〜60代のフリーランスエンジニア向け案件検索サイトです。ミドル・シニア層の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。
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ITフリーランス向けエージェントサービスです。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やAI分野に特化したフリーランス向け求人サービスです。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。
クラウドワークス 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エージェントサービスです。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。
したがって、データサイエンティストとしての実績が浅い方も比較的利用しやすいサービスです。
Midworksは、充実した福利厚生が魅力のフリーランス向けエージェントサービスです。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いえます。
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がおすすめです。フリーランス向けのエージェントの利用には多数のメリットがあるためです。
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。業務を効率化できるサービスといえます。
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、エージェントサービスの中には正社員並みの福利厚生を提供しているサービスも存在します。
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り、フリーランスにとってメリットとなります。
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を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収入を想定してみて、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場合もあります。利用するサービスが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。
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。
データサイエンティストは将来性が高いと考えられるため、注目の集まる職種です。また、働き方の多様性の一つの形として、フリーランスも増加中です。よって、フリーランスのデータサイエンティストに注目し、目指す方もいらっしゃるでしょう。
以下では、フリーランスのデータサイエンティストについてよくある質問をまとめています。キャリア検討の参考にしてください。
フリーランスのデータサイエンティストには需要が存在しています。多くの企業や組織がデータの活用を課題とする中、専門性の高いデータサイエンスに関する知見を持った人材には限りがあるためです。
一定以上のスキルを持ったデータサイエンティストはフリーランスでも活躍できることが期待できます。
フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法として、フリーランス向けのエージェントやクラウドソーシングサービスの活用があげられます。
特にフリーランスエンジニア向けのエージェントはデータサイエンティストを求める案件を紹介し、フリーランスが働くサポートをしてくれるためおすすめです。
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としては下記があげられます。
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。
40代～60代向けミドル・シニアフリーランスエンジニアの案件サイト『SEES』
40代～60代でエンジニアとして活躍したいと考えている方におすすめなのが、株式会社Miraieが運営する、ミドル・シニアエンジニア向けの案件サイト『SEES』（https://miraie-group.jp/sees/）です。
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株式会社Miraie
2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。
監修者インフォメーション
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