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    【フルリモート】「感情の見える化」に挑むデータサイエンティスト

    Olive株式会社

    受託研究開発(課題抽出、先行研究調査、仮説検証、分析等)自社プロダクト(『感情の見える化』計測技術と『その活用』)のディレクション・研究開発

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    未来の働き方をつくるプロダクトデータアナリスト募集

    株式会社overflow

    • 雇用形態

      業務委託

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 160時間(週10 ~ 40時間)

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      R, SQL, Python

    • 職種

      データアナリスト

    分析スコープtoCのCRM、新規獲得、CROの効果検証 課題発見=>PMM、PdMと連携し、CRMの施策への落とし込みデータソースプロダクトのデータMA…

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    Offers MGR 開発組織向けマネジメントSaaSの1人目のデータアナリスト

    株式会社overflow

    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 160時間(週10 ~ 40時間)

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      R, SQL, Python

    • 職種

      データアナリスト

    分析体制の現状CPOの田中が事業責任者を務める新規事業のデータアナリストでジョインいただく予定です。他事業でデータアナリスト(メガベンチャーの事業会社、元Bi…

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    大量のHRデータから未来の働き方をつくる1人目のプロダクトデータアナリスト募集

    株式会社overflow

    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 160時間(週10 ~ 40時間)

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      R, SQL, Python

    • 職種

      データアナリスト

    分析スコープtoCのCRM、新規獲得、CROの効果検証 課題発見=>PMM、PdMと連携し、CRMの施策への落とし込みデータソースプロダクトのデータMA…

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    大量のHRデータを駆使し、グロースを実現するプロダクトデータアナリスト募集

    株式会社overflow

    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 96時間(週10 ~ 24時間)

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜6,000円

    • 技術スタック

      Python, SQL, R

    • 職種

      データアナリスト

    分析スコープtoCのCRM、新規獲得、CROの効果検証 課題発見=>PMM、PdMと連携し、CRMの施策への落とし込みデータソースプロダクトのデータMA…

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    採用〜組織設計の「HR垂直統合」をプロダクトで実現する データアナリスト募集

    株式会社overflow

    • 雇用形態

      正社員(業務委託からスタートもOK)

    • 勤務場所

      リモート

    • 稼働時間

      40時間 ~ 96時間(週10 ~ 24時間)

    • 給与・報酬

      時給 3,000円〜5,000円

    • 技術スタック

      Python, SQL, R

    • 職種

      データアナリスト

    データアナリティクスチームの立ち上げ - 事業の企画支援や各ファンクションの戦略立案、分析基盤の構築などを担うデータ関連のロードマップの作成 - PO、PdM…

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    データアナリスト

    株式会社SODA

    ▼主な業務内容データ分析組織の立ち上げフェーズで、データを用いて解決可能な課題が各部署に点在している状況です。データアナリストがジョインする以前からデータ集計…

エンジニア/デザイナーの副業・転職採用・求人案件 相場

平均時給

5,002.1

中央値時給

4,850.0

最高時給

15,000.0

週間平均稼働日数

3.4

(107h)

副業転職/フリーランス求人・案件の週間平均稼働日数は、3.4 日(107h)です。

副業転職/フリーランス求人・案件の中でご自身に最適なものを選びましょう。

Rとは

R(R言語)とは、1996年頃に登場した比較的歴史の長いオープンソースのプログラミング言語です。

オブジェクト指向が採用されていますが、JavaやC#などの汎用プログラミングとは異なり、統計解析に特化したプログラミング言語です。そのため、グラフの画像出力などの解析に必要な機能が多くあるのが特徴です。

また、日本語にも対応しているマルチプラットフォームであることから、データ分析の領域では昔から利用されてきました。長年、特定の分野での活用に限られていましたが、近年、ビッグデータ解析が注目を集めているという背景もあり、Rを導入する企業や習得者数が増加傾向にあります。

R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R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:4901円
  • 時給下限の平均:3577円
  • 最低時給:1394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平均程度であり、時給の下限はやや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:143時間
  • 下限稼働時間の平均:67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やや長めであり、稼働時間の下限はやや短めとなっています。

Rの在宅案件・求人

OffersのRの在宅案件には次のようなものがあります。

  • Shopifyエンジニア案件・求人
    • プロダクト:Shopifyアプリ開発
    • 稼働時間/月:20時間以上
    • 雇用形態:正社員(業務委託からスタートOK)
    • 技術スタック:jQuery,CSS,JavaScript,HTML
    • 備考:平日夜稼働OK。土日稼働OK。
  • モバイルエンジニア案件・求人
    • プロダクト:医療業界向けアプリ開発
    • 稼働時間/月:64時間以上
    • 雇用形態:業務委託
    • 技術スタック:TypeScript,Git,Kotlin,React Native,Android,Firebase,Java,Swift,iOS,Flutter
    • 備考:TypeScript,Git,Kotlin,React Native,Android,Firebase,Java,Swift,iOS,Flutter
  • フロントエンドエンジニア案件・求人
    • プロダクト:ライフスタイル系メディア開発
    • 稼働時間/月:160時間以上
    • 雇用形態:業務委託時間以上
    • 技術スタック:TypeScript,Angular,JavaScript,Node.js,React
    • 備考:平日夜稼働OK。土日稼働OK。

R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R案件の平日夜稼働がOKな案件は全体の100%、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。

R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R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。

Rのメリット

Rにはいくつものメリットがあります。

シンプルな記述

ベクトル処理をシンプルかつ柔軟な記述で行うことができます。例えば、集合や時系列、複雑なデータを含むデータフレームなども、宣言の必要なく変数に入れるなどが可能です。データ構造が複雑なものであっても、管理が可能になることも大きな利点です。

優れたグラフ機能

グラフの作画ができるツールのように、シンプルな工程のみで折れ線グラフを描くことができます。Rに備わっている多様なグラフ描画パッケージは、難解なグラフも手軽に作成できる仕様になっています。

データの互換性

csvファイルを始めとする外部のテキストファイルを読み込める関数が備わっています。その他に、画像処理、IBMの統計解析パッケージSPSSやSASオリジナルのバイナリーなども直接読み込むことが可能です。

Rのデメリット

Rにはいくつかのデメリットや苦手なことがあります。

データ解析以外の機能がない

解析以外のサービスの開発をする場合は、別のプログラミング言語が必要です。そのため、Rそのものは言語としての汎用性は低いと言えます。

学習コストの高さ

Rのリソースやドキュメントの大半は英語です。Rを用いた統計・データ解析を実行する際は、それらを読み解くこと、言語の学習を深めることを同時に行う必要があります。

Rの平均年収

データサイエンティストの平均年収を見ていきましょう。

データサイエンティストの平均年収

求人サイトの求人ボックスによると、システムエンジニアの平均年収は約697万円です。

月給平均は58万円となり、初任給の相場は24万円程度で、日本の平均年収では比較的高い値です。

出典:データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス

世代別の平均年収

データサイエンティストの年収は世代によっても大きく変わってきます。

以下の情報は、データサイエンスに関する2020年の年代別の年収調査の結果です。

  • 20代:434万円
  • 30代:594万円
  • 40代:743万円
  • 50代以上:731万円
出典:平均年収ランキング|doda

会社員は勤務時間の違いに関わらず過半数が年収 200~600万円と答え、決められた勤務時間を働くことで一定の収入が得られるものの、長時間働いても収入が上がりにくい事が分かります。

フリーランスも本来、成果に対して対価をもらうワークスタイルであり、自分の裁量で受ける業務量や報酬、業務の所要時間をコントロールできる自由度がある反面、多くの案件を受ければ収入が増えることから、過重労働に陥りやすい側面もあります。

フリーランスの約半数はフルタイムワーカーでなく、月平均勤務時間が同程度の会社員より収入が低い結果が出ました。しかし、勤務時間と年収のトレードオフを自己決定しやすく、副業系フリーランスであれば自身の会社員としての収入にプラスアルファで稼げるということにもなり、フリーランスは会社員に比べて満足度が高い傾向があります。

最近では企業の副業解禁によって、会社員であっても副業をすることが比較的容易になってきました。

収入を増やしたい人は、ぜひ副業を検討してください。

Rの市場・将来性

Rはデータ解析や統計プログラミングに使われることの多い言語です。そのため、機械学習エンジニアの案件では最近活用事例が増えています。

GitHubのプルリクエスト数の推移のランキングでも0.093%となっており、Jsonnetに次いで33位にランクインしています。

出典:Github Language Stats

過去5年間の検索数の推移を見てみると、停滞気味であることがわかります。

出典:GoogleTrends

R言語はデータ解析や系統プログラミングを行う為に作られた言語です。

2016年以前はデータサイエンティスト業界で最も使用されていたR言語。

Pythonが登場して以降はPythonがR言語を上回って多く使われるようになりました。

しかし、R言語は未だ使われ続けています。予測精度の優れた手法やデータ分析がR言語には多く公開されている為です。

Pythonと共に習得する事で、より幅広い分析に対応することが可能です。

Rの資格・勉強方法

情報処理技術者試験

経済産業省が認定している情報処理関係の資格で、唯一の国家資格です。

【概要】

  • 対象:未経験でも受験可能
  • 種別:基本情報技術者試験,応用情報技術者試験
  • 費用:現在は5,700円 ※令和4年4月より7,500円に改定
公式HP:情報処理推進機構

オープンソースデータベース技術者認定資格

特定非営利活動法人エルピーアイジャパン(LPI-Japan)が、オープンソースデータベース(OSS-DB)に関する技術力と知識を、公平かつ厳正に、中立的な立場で認定するIT技術者認定資格です。

企業で必要とされる技術者は、様々なデータベースの知識を持ち、顧客に最適なデータベースシステムを提案し、構築・運用できる技術者になる為、OSS-DB技術者認定資格は、企業から必要とされるデータベース技術者を認定する資格となります。

【概要】

  • レベル:Silver、Gold
  • 費用:16,500円(税込)
  • 試験方式:試験はコンピュータベーストテスト(CBT)です。(Silver・Gold共通)
  • 出題数/試験時間:Silver(1試験 約50問/90分)、Gold(1試験 約30問/90分)
公式HP:LPI-Japan OSS-DB

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験のことを言います。

データに基づいて客観的に判断をし、科学的に問題を解決する能力を図る試験です。

【概要】

▼レベル/費用

  • 統計検定 1級「統計数理」/税込6,000円
  • 統計検定 1級「統計応用」/税込6,000円
  • 統計検定 準1級/税込8,000円
  • 統計検定 2級/税込5,000円
  • 統計検定 3級/税込4,000円
  • 統計検定 4級/税込3,000円
  • 統計調査士/税込5,000円
  • 専門統計調査士/税込10,000円
  • データサイエンス基礎/税込7,000円

※データサイエンス基礎は学割あり(税込5,000円/学割)

  • 試験時間:種目により異なる(1〜1.5時間程度)
公式HP:統計検定

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