その業務は大まかに、分析中心のアドホック分析型と、アルゴリズムの実装までおこなうアルゴリズム実装型の2つに分けることができます。

アドホック分析型はマーケターやコンサルタントに多く、アルゴリズム実装型はエンジニアリング知識に優れたエンジニアに多い傾向があります。

出典：データサイエンティストは「アルゴリズム実装系」と「アドホック分析系」とに分けた方が良いかも

データサイエンティスト案件・求人の平均単価・稼働時間

Offersでの単価・稼働時間の傾向をご紹介します。

2021年4月現在、Offersで募集しているデータサイエンティスト案件の単価については下記のようになっています。

• 最高時給：10000円
• 時給上限の平均：10000円
• 時給下限の平均：5000円
• 最低時給：5000円

案件の報酬金額については、Offersの他案件と比べると時給上限が高めであり、時給の下限は高めとなっています。

業務委託の場合の稼働時間については次のようになっています。

• 上限稼働時間の平均：160時間
• 下限稼働時間の平均：20時間
• 最小稼働時間：10時間

他言語と比べると、案件数は少なめです。また、案件の稼働時間については上限の稼働時間は長めであり、稼働時間の下限は短めとなっています。

データサイエンティスト案件・求人の平日夜・週末稼働案件

Offersでの案件の傾向

2021年4月現在、Offersで募集しているデータサイエンティスト案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の80%、週末稼働がOKな案件は全体の100%になっています。

全体平均（平日夜稼働可：26％、週末稼働可：25%）と比べると、平日夜稼働が可能な案件数は多めであり、週末稼働が可能な案件数は多めです。

また在宅（フルリモート）が可能な案件は100％あり、全体平均（58％）と比べると多めの傾向があります。

データサイエンティストの週1・週2・週3の稼働の案件・求人

Offersでの案件の傾向

Offersで募集中のデータサイエンティストの週1案件は全体の100％、週2の案件は全体の0％、週3の案件は全体の0％になっています。

全体平均は週1案件で19％、週2案件で33％、週3案件8％なので、短時間稼働案件については多めの傾向にあることがわかります。

データサイエンティストの週1案件の例

Offersのデータサイエンティストの週1案件には次のような案件があります。

• データサイエンティスト案件・求人
• プロダクト：新規金融サービス開発
• 稼働時間/月：10
• 雇用形態：正社員（業務委託からスタートOK）
• 技術スタック：Adobe Illustrator,UI,R,Java,Adobe Photoshop,UX,Python
• 備考：平日夜稼働OK。土日稼働OK。

データサイエンティストの案件・求人の業務内容

データサイエンティストの業務範囲は、データの整備から分析・アルゴリズムの作成までデータにまつわる広範囲に渡ります。

• ETL（さまざまデータベースやシステムからデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換して、DWHに書き出す一連のプロセスのこと）
• 事業やプロダクトの特徴を把握
• ビジネス課題のヒアリング
• 生データからデータの傾向を把握
• 分析/解決策に落とし込む

データサイエンティストの案件・求人で求められるスキル

幅広い知見や経験が求められるデータサイエンティストは、以下のようなスキルやアプローチが求められます。

下記のようなスキルの他に、データサイエンティスト協会が定めるデータサイエンティストのスキルチェックシートも参考にしてみてください。

• ドメイン知識：より良い分析をするため、事業・業界についての背景知識が必要
• 部門間の連携：実装のため、インフラエンジニアやアプリケーションエンジニアとの連携が必要
• データ整理：ETLを適切に実行するため、データ処理の基礎的な知識が必要
• 統計・数学：分析をするため、数理統計あるいはモデリングの知識が必要
• Pythonを使った実装力：モデル実装だとPythonが主流のため、pypyやnumpyなどのPythonの関連フレームワークの習熟が必要
• 機械学習：機械学習のアルゴリズムが成果物になることもあるため、機械学習についての知識も必要

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