フリーランスデータサイエンティストになる条件は?経験、学歴、必要な準備

データ活用の重要性は年々高まっており、優秀なデータサイエンティストを求めている企業が増えています。データサイエンティストのフリーランスとして高収入を得るには、仕事を獲得するためのポイントを押さえることが重要です。

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データサイエンティストになるには

データサイエンティストを目指すために覚えておきたい基礎知識を押さえておきましょう。職種としての特徴や、一般的なキャリアパスについて解説します。

データサイエンティストの定義は曖昧

一般的なデータサイエンティストの定義は、ビッグデータを分析・整理して、その情報をもとに意思決定や問題解決を行う職種とされています。ただし、似た職種との明確な相違点を説明することが難しく、定義はあいまいなのが実情です。

データ分析のスペシャリストであるデータアナリストや、機械学習の開発・実装に携わる機械学習エンジニアは、実際の働き方がデータサイエンティストと重なる部分も数多くあります。

所属する企業によっては、経営をサポートするコンサルのような側面があることも、データサイエンティストの特徴です。エンジニアとしての能力だけでなく、ビジネスやマーケットに関する知識や経験も要求される場合があります。

データサイエンティストへのキャリアパス

データサイエンティストへの転職は、エンジニアの職種から目指すのが一般的です。機械学習エンジニア・データエンジニア・AIエンジニアといった職種なら、キャリアプランを立てやすいでしょう。

データアナリストやアクチュアリーから、データサイエンティストを目指す方もいます。データ分析や数理統計の知識は、データサイエンティストの業務にも必須の知識となっています。

ただし、いずれの職種から転職する場合でも、足りない力を補強する学習は重要です。統計解析手法やマーケティング学のほか、プレゼン力や交渉力なども身に付ける必要があります。

フリーランスデータサイエンティストを目指すメリット

フリーランスのデータサイエンティストになる主なメリットを紹介します。将来性があることや年収アップを期待できることがポイントです。

売り手市場で年収が高い傾向にある

これは、当メディアを運営する求人マッチングサイト「Offers」で実際の案件時給を調査した結果です。一目で分かる通り、データサイエンティストは群を抜いて高い値となっています。

多くの企業がビッグデータを容易に収集できるようになり、データをいかに活用するかが企業競争力を左右する時代に突入しています。フリーランス向けのデータ分析案件に対する需要も、年々高まっているのが現状です。

初心者がチャレンジするのにはハードルか高いと思われており、なかなか技術者が増えないため、求人倍率も高く需要が伸びています。

求人数が多く倍率が高い

高単価案件の多さも、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です。

エンジニアの一面だけでなく、ビジネスやマーケティングに関する課題解決力も求められることから、幅広いスキルを発揮できるフリーランスなら年収アップにつながるでしょう。

将来性がある

企業が保有するデータは増え続けており、知識やスキルのない人には扱えないほどの膨大な量になっているケースもあります。ビッグデータを適切に収集・分析できるデータサイエンティストの確保は、多くの企業にとって最優先で進めるべき課題の一つです。

一方、データサイエンティストの人材は圧倒的に不足しており、好条件を提示して採用しようとする企業も少なくありません。IT系の中でも将来性の高い職種として位置付けられています。

AIの進化によりいずれは淘汰されると言われている職種でもありますが、しばらくの間は懸念する必要もないでしょう。データサイエンティストがAIに置き換わったとしても、そのAIを開発・管理する側に回れることが期待されています。

フリーランスデータサイエンティストの働き方

フリーランスのデータサイエンティストが活躍できる主な業界を紹介します。

活躍できる業界

データサイエンティストはあらゆる業界でニーズが高まっています。ビッグデータを適切に分析・活用できなければ、これからの時代は分野を問わず生き残れないと考えられているためです。

アパレル・広告・電力・ヘルスケア・金融・不動産など、データサイエンティストは多種多様な業界で活躍でます。実際に、これらの業界で多くの募集が見られます。

企業規模が大きくなるほど求人ニーズが高まっている点も特徴です。自社商材を取り扱う外資系企業・上場企業・グローバルカンパニーで、優秀な人材が求められています。

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マーケティングにおけるデータ利用の需要が高まる

データ利用を重視する分野の中でも、近年特にデータサイエンティストの需要の高さが顕著なのが広告業界です。デジタル広告の普及に伴い、顧客のニーズの的確な分析は、広告業界にとって最重要課題となっています。

マーケティングには早くからデータ活用か取り入れられていますが、近年はさらに一歩進んだ『データドリブンマーケティング』という手法が浸透し始めています。統計学とエンジニアリングのスキルセットが重要な手法です。

フリーランスデータサイエンティストになるための最低限の条件は?

フリーランスのデータサイエンティストになるために、最低限必要な条件を紹介します。転職を検討する際の参考にしましょう。

学歴、スキル

データサイエンティストは、データを適切に抽出・分析し、事業に生かしていく職種です。統計学に関する専門知識や高いスキルが備わっていなければ、フリーランスとして仕事はできません。

実際に、データサイエンティストの学歴は、大卒・修士課程卒・博士課程卒が多い傾向があります。少なくとも、大学で統計学を専攻して学んだレベルの専門性は必須と言えるでしょう。

基礎的なデータ加工や分析活動、数千万レコードのデータ処理や環境構築を、自律的に実施できるレベルが求められます。

データサイエンティストとしての経験

フリーランスのデータサイエンティスト向け案件は、中級~上級レベルの案件が多数を占めています。実務経験が少ない場合は、フリーで案件をこなすのは困難であると言えます。

フリーランス向けの案件を獲得するためには、少なくとも3年以上の実務経験が必要とされています。即戦力として期待できる、経験豊富な人材を求められているのが実情です。

ただし、初心者向けのデータサイエンティスト向け案件も全くないわけではありません。経験が浅い場合は、実績を積む意味でも初心者向け案件にもチャレンジしてみましょう。

コンサルティング能力

データサイエンティストには、高いコンサルティング能力も求められます。技術的なデータ分析ができても、その分析を課題解決に生かせなければ意味がないためです。

データサイエンスにおけるコンサルティング能力は、特にデータ分析の前段階で必要となります。経営層から現場まで幅広くヒアリングを行い、課題解決のためにどのような分析を行えばよいのか戦略を立てなければなりません。

業界や市場の状況を把握する能力や、データ分析に基づいた適切な提案を行えるプレゼンテーション能力も、コンサルティング能力に含まれる重要なスキルです。

フリーランスとして仕事を獲得するには

フリーランスがデータサイエンティスト向けの案件を獲得するために意識すべきポイントを覚えておきましょう。コツを押さえることで仕事を受注しやすくなります。

資格取得、人気の言語習得などで価値を上げる

フリーランスのデータサイエンティストとして仕事を獲得しやすくするためには、資格取得を目指すとよいでしょう。統計検定・応用情報技術者試験・オラクルマスターなどの資格がおすすめです。

人気の言語を取得しておけば、データサイエンティストとしての価値をより高められます。特に高い評価を受ける言語が、さまざまな用途で使える汎用性の高いPythonです。

資格取得や言語習得を効率よくアピールするためには、ポートフォリオの作成が欠かせません。Pythonを使用したプログラムや自作の機械学習アプリなどをポートフォリオに載せて、基本スキルの程度を採用担当者に図ってもらいましょう。

受託事業者やエージェントにより仕事を受けていく

データ分析案件は専門性が高いため、一般求人にはなかなか掲載されません。専門に扱う受託事業者やエージェントのほうが、豊富な数の案件をそろえています。

自分のスキルに合った案件を探したいなら、受託事業者やエージェントで受注するのがおすすめです。独自の非公開案件を見つけやすいメリットもあります。

案件を探す際は、あいまいな表記の条件に注意しましょう。目を引く求人にするための大げさな表記になっているケースがあるため、本当に掲載条件通りの待遇なのか確認が必要です。

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フリーランスデータサイエンティストとして生き残る方法

フリーのデータサイエンティストとして生き残るためには、より高いスキルを求められます。学び続ける姿勢を持つことが重要です。

データ活用人材の育成が加速中

ビジネス環境の急激な変化に伴い、多くの企業でデータ活用人材の育成が急務となっています。教育の現場でも、データサイエンスに特化したカリキュラムが増えているのが現状です。

現場で活躍できる優秀な人材が増えていけば、スキル不足の人材は淘汰されていくでしょう。育成に注力する企業が増えることで、外注案件が減る恐れがある点もポイントです。

フリーランスのデータサイエンティストとして生き残っていくためには、より高いスキルや豊富な経験が求められます。

学び続ける姿勢がカギとなる

日々進化し続けているIT業界では、インプットを繰り返すことが重要です。学び続ける意識を持たなければ、技術の進化に追いつけなくなってしまうでしょう。

データサイエンティストに必要な知識や情報を効果的に収集する方法として、国内外の論文やブログに目を通すことが挙げられます。最新の情報を得られる媒体を利用しましょう。

定期的に学会へ参加してみるのもおすすめです。横のつながりを作りやすくなるため、人脈不足で悩んでいるフリーランスにとっても、貴重な体験ができる場となります。

まとめ

データサイエンティストとは、主にビッグデータを分析して問題解決を行う職種です。多様な分野でニーズがあり、特にマーケティング分野での需要が高まっています。

フリーランスとして活躍するためには、基本スキルと併せて、ある程度の経験やコンサルティング能力も必要です。資格取得や言語習得などで自分の価値を上げ、高単価案件を狙えるデータサイエンティストを目指しましょう。

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