データサイエンティストがフリーランスになるには？案件獲得、独立する方法解説

データサイエンティストがフリーランスになるには？年収、案件など独立のメリットを記事にして解説します。ITエンジニアの中でも比較的希少価値が高いデータサイエンティスト。この職種はプログラマーのように何十年前から存在していた職業ではありません。つまり情報があまりないうえに労働人口もそれほど多くないのです。そんなデータサイエンティストはフリーランスになれるのか？と言う記事になります。

データサイエンティストはフリーランスになれるのか？
フリーランスデータサイエンティストの年収相場
データサイエンティストに必要なスキル
フリーランスになるタイミング

データサイエンティストはフリーランスになれるのか？

データサイエンティストはフリーランスになることが可能です。ただしそれにはまずできるだけ多くの商流とコネクションを持っている必要があります。そのためには以下のような行動をしておくことをお勧めします。案件獲得するためにはできるだけ多くのサービスを活用しましょう。不安なら副業内容のビジネスからでも良いです。AI、ビッグデータ、ディープラーニング、機械学習分野は案件数が少ないです。マーケティングなど課題を解決する仕事も視野に入れましょう。

多数のエージェントに登録

フリーランス専用のエージェントが日本には多数ありますが、できるだけデータサイエンスの分野に近いエージェントに多く登録しておくことをお勧めします。データサイエンスの求人はハッキリ言って少ないです。そのため、できるだけ多くのエージェントに登録をしておくことで、情報をできるだけかき集める必要があります。ただしその一方で、データサイエンティストの報酬はとても高額なものが多いです。単価は100万円を超えるものも多数あります。運営会社は無料で支援してくれるので自力で探すより違いがあります。市場で収入が沢山狙えます。

取引先や前職とのコネクション

データサイエンティストはある意味学者の集まりのようなもので、プログラマーのように開かれている分野ではありません。そんな背景もあるため、今まで関わっていた会社や取引先などと接点があるのであれば、そちらを当たった方が早いです。データサイエンティストはコネクションがかなり大きく影響する傾向があるからです。実際に行う際は学習も同時にして検討しましょう。解決する力も重要になります。

データサイエンティストにはリモートワークもある

初心者だとリモートの数は多くありませんが週数日からもあり、人材探しをしている企業は多いですが、豊富な数はありません。また一通りの能力も求められ、専門の調査分析だけでなく基礎として、課題解決、提案能力も必要です。スキルアップのためには幅広い数学の素養も必須です。時間があればwebでシステムを自由に使い、勉強しましょう。期待できる仕事で信頼され役立ちます。モデルの立案から構築まで安定していろいろできるようにしましょう。契約をとれて稼働が安定し、成功できます。

就業条件もさまざまある

参考にデータサイエンティストの場合はプログラマー同様、色々な働き方ができます。結果として土日希望、副業希望などもあります。準備の段階で、どのような条件で働きたいのか考えておきましょう。応募要件も正社員以上に高度なスキルを要するものもあります。稼げるために独学で足りないところを補うなどの工夫も必要になるでしょう。マネジメントなども求められるケースがあります。基本は実績に応じて興味のある領域で仕事をした方が良いです。

フリーランスデータサイエンティストの年収相場

データサイエンティストは年収が高い職業といえます。求人ボックスの集計によると、平均年収は約695万円となっています。派遣社員では、平均時給が2,606円のようです。日本の平均年収である433万円と比較しても、年収水準はかなり高いといえます。この理由としては希少価値がとても高いことが挙げられます。さらに統計学の素養が必要であることから学力もそれなりに高くなければ仕事ができません。データ分析の案件は未経験だとなかなか稼げません。データ分析の案件はまず副業などから始めましょう。資格など持って年収をねらいましょう。

Source : データサイエンティストの仕事の平均年収は696万円／平均時給は2,606円！給料ナビで詳しく紹介｜求人ボックス (xn--pckua2a7gp15o89zb.com)

データサイエンティストに必要なスキル

フリーランスとしてデータサイエンティストがやっていくにはビジネススキルと同時に最低でも以下のようなスキルが必要です。データサイエンティストはプログラマーほどのプログラミング技術はいらないにしても、総合的なITスキルと学力を求められます。それぞれ最適な手法を学び、習得してください。試験や講座など受講してチームでの仕事につながるようにしましょう。難易度は高いですが後で参画できる仕事、担当にできる仕事はしっかり増えます。

R、SAS、Python

R言語は研究機関などの仕事でとても需要が多いです。SASの場合は製薬業界を筆頭に、金融や保険、さらには通信業界でも需要があり、統計もシステム開発も可能な言語です。Pythonができると、システム開発のプロジェクトにも対応が可能になります。そのため、この３つの言語のうち1つでもできておくととてもよいです。とくにPythonができると、受注できる案件は圧倒的に多くなります。

データベースに関する知識

データベースに関する知識もデータサイエンティストには必須となります。特にSQLの知識は絶対必須ですので、覚えておいてください。収集された膨大なデータから必要なデータを抽出するような作業が必ず発生します。そのときにSQLは絶対に使います。データベースがOracleであろうと、なんであろうと同じになります。

統計学の知識

収集されたデータの解析には、統計処理や数理モデルの作成が必須になるので、統計学の知識が欠かせません。最低でも統計検定に関して理解しておく必要があります。これができないと高単価の仕事を受注することはまず無理です。逆にここができると100万円以上の案件受注も簡単にできるようになります。

Tableau、Power BI、SPSS

データ分析ツールとして、Tableau、Power BI、SPSSなどがあります。RやSASなどの高級なプログラミング言語ほどの価値はありませんが、これができると受注できる仕事が増えます。しかし単価そのものはRやSASに比べると明らかに落ちることも事実です。

フリーランスになるタイミング

データサイエンティストは以上の通り、なかなか仕事量が多くはないという実態があります。そんなデータサイエンティストが実際にフリーランスになるタイミングとしては以下の条件をすべて満たしたタイミングがいいと思われます。重要性は高い仕事で現状は新たに採用しているPJも多いです。スムーズに需要が高まって受注できるようになれば安泰。データ分析の案件は未経験だとなかなか稼げません。データ分析の案件はまず副業などから始めましょう。資格など持って年収をねらいましょう。

営業先の確保

自分の持っているコネクションでも、フリーランスエージェントでもどちらでもかまいませんが、営業先を確保しておくことが重要です。クライアントがいなければ独立をしてもそもそも報酬がもらえませんからどうにもならなくなります。まずは報酬をもらえるという確信を得ておくことが重要になります。フリーランスエージェントのコンサルタントなどに相談してみましょう。役立つキャリアパス、ステップなどもアドバイスがもらえます。

十分なスキル

データサイエンティストとして自力で仕事ができるくらいのスキルは必須条件となります。これはデータサイエンティストのフリーランスとしてやっていくためには絶対条件ともいえます。自力で仕事ができるレベルにならなければ、独立することがそもそもできないです。経験業務で不足分があるのであればスクールなどに通いましょう。目指す自身の具体的将来像も重要です。募集ではc#、java、javascript、rubyやphpなどのプログラミングスキル、設計スキルを求められることもあります。3年くらいが目安です。

会社員時代よりも多くの報酬

データサイエンティストの場合は会社員でもそこそこ高い報酬をもらっている方が多いですが、フリーランスになることによりさらにたくさんの報酬がもらえるという裏付けを得られたタイミングで独立がいいでしょう。独立しても報酬が落ちてしまってはそもそもフリーランスになる意味がありませんし、そもそも増えないのであれば、敢えて不安定なフリーランスになる意味がありません。業務委託になるための最大のメリットは報酬の高さ。専門性の高さを効率的に生かすことが大事。重宝されますし充実した環境で働けることが理想です。