データサイエンティストは副業でできる？実際の副業案件や獲得方法をご紹介！

データ収集やデータ処理、データ分析に関する専門知識を持つ、データサイエンティスト。近年のビッグデータの活用などからAIを活用した分析を含め、需要が高まっています。

本記事では、そんなデータサイエンティストは副業として働けるのか、副業に必要なスキル、稼げるの副業案件などについても紹介しています。データサイエンティストとして副業を行なうことを考えている人は必見です。

データサイエンティストは副業でできる？

結論、データサイエンティストは副業でできるといえます。

データを活用し、企業を成長させていく風潮が強くなっている現在では、データサイエンティストの需要が高まっています。

そのため、データサイエンティストとして副業で案件に参画することも増えています。データサイエンティストを求めている企業が多いことが大きな理由です。

副業として参画する場合、参画できる案件の種類や、参画方法は複数あります。自分が望む参画方法を見極めておくようにしましょう。

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データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、統計学やIT、ビジネスという分野の専門知識を併せ持ったスペシャリストです。データの収集や整理、データ分析を行い、導き出された結論を活かしてビジネスの意思決定のサポートをします。そのため、あらゆる業界で活躍できる職業でしょう。

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、分析結果から得た知見をビジネスに活かす職業であることが特徴です。

例えば、インターネット通販を利用する消費者の情報を分析し、Aの商品を購入する消費者はBの商品も購入する傾向にあるという分析をし、その結果からAの商品ページにBの商品のリンクを掲載するなど販売促進に繋がる方法を考えることがあげられます。

また、データサイエンティストと似た仕事にデータアナリストがありますが、担当する領域が異なります。

データアナリストの場合はデータを収集・分析するまでが仕事であるのに対し、データサイエンティストの場合は、コンピュータサイエンスや統計学に基づき、企業の課題解決までをサポートします。データサイエンティストの方が、高度な分析を行う点で異なるといえます。

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データサイエンティストの誕生背景

元々リサーチャーと呼ばれる、統計解析を行って業務に活かす役職がありました。

時代と共に個人のパソコン保有が一般的になり、インターネットやスマートフォン、SNSの普及によりデータ転送量が膨大になったことにより、そのデータ活用の技術が注目されるようになりました。

現在ではライフスタイルの変化などにより消費者のニーズも多様化しているため、膨大なデータの中から消費者が求めるものを見つけだすことを求められています。そのため、データサイエンティストの活躍が注目されるようになったのです。

需要が高まるデータサイエンティスト

近年では多くの企業がビッグデータの利活用をするようになり、IT業界では機械学習や自然言語処理といった新しい技術が登場するようになりました。

このような事情から、データ収集やデータ処理、データ分析に関する専門知識を持つ、データサイエンティストの重要性も高まっています。

また、AI時代の到来に向けてAIを扱うデータサイエンティストにも注目が集まっています。

データサイエンティストが行う領域の一部がAIに代替される可能性はありますが、基本的にはAIを利用して人間が最終的にどこに価値を見出すか、そのデータをどのように活かすかを考えるのです。そのため、AI時代が到来してもデータサイエンティストは必要でしょう。

副業案件の種類も多岐にわたる

データサイエンティストの需要は高い状態にありますが、自社で雇用できている企業は少ない状態です。そのため、データサイエンティストとしての副業は需要があるといえます。

一方で、近年ではデータサイエンティストに求められるスキルや知識のレベルが高くなる傾向もあります。案件で求められるスキルも複数の場合が多いです。

企業が自社で雇用するデータサイエンティストの数は今後も不足している状況が続くと考えられるため、データサイエンティスト向けの副業案件は増えていくことが期待できるでしょう。

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データサイエンティストの副業に必要なスキル

データサイエンティストとして活動するためには、幅広い知識やスキルが求められます。実際にデータサイエンティストの副業案件に参画する場合、満たすべき要件が多い場合があります。

スムーズに副業案件に参画するためにも、求められるスキルや知識は理解しておくとよいでしょう。自分で案件を選ぶ際の参考にもなります。

機械学習・ディープラーニングのスキルや知識

データサイエンティスト向けの案件の中には、機械学習やディープラーニングを応用する案件も多いです。特に、AIによって機械学習やディープラーニングを応用する範囲が広がっているため、これらのスキルや知識は非常に必要とされています。

今後このような先端技術を使った案件は増えていくことが予想されているため、データサイエンティストの副業をするには機械学習やディープラーニングの知識、スキルを身につけることが大切です。

また、併せてPythonを使ったプログラミングスキルも習得しておくようにしましょう。

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統計・数学・データ分析のスキルや知識

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行うことです。データ分析を行うには統計処理や数学の知識を用いることになるため、統計学や確率、微分積分、行列などの知識を身につける必要があります。

また、データ分析を効率的に行うためには、目的に合わせて適した分析手法を選択することが重要です。そのため、データ分析手法の知識やスキルを身につけて、複数のデータ分析手段の選択肢を習得しておくことも大切になるでしょう。

データ解析に必要なR言語「Python」

データの分析、統計にはR言語が必要です。中でも、ディープラーニングや機械学習で用いられるPythonの需要性が高まっています。

ディープラーニングで活用されるPyTorchやTensorFlowなどのライブラリが充実しているため、データサイエンティストにとってPythonは持っておきたいスキルでしょう。

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企業経営の理解

データサイエンティストはデータの収集や整理、データ分析を行うだけでなく、その結果から経営改善のための戦略に繋げる提案をしなければなりません。

そのため、企業経営についても理解し結果に導くスキルを持つことが重要です。ビジネス戦略やロジカルシンキング、幅広い分野の知識を身につけることが必要でしょう。

コンサルティングスキル

経営改善のための戦略をクライアント側に提案する際に、上手く説明して受け入れてもらう必要があります。クライアントを説得するためには、営業力だけではなく、的確な改善策を見出す力も必要です。

業界全体の動向を把握したうえでクライアントの企業に合ったビジネス戦略を提案するには、高いコンサルティング能力も重要です。

コミュニケーションスキル

データ分析する前に、まずはクライアント側がどのような経営改善やデータ活用を求めているのかヒアリングします。さらに、分析から導き出された戦略を提案する際にも、わかりやすく伝える能力が必要です。

そのため、データサイエンティストにはコミュニケーションスキルが必要不可欠と言えます。聞き取る力と伝える力の両方を身につけておきましょう。

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データサイエンティストに向いている人は？

データサイエンティストとして活躍するためには、幅広い知識やスキルを身につける必要があります。また、データを扱うために、緻密な作業が必要な場合もあります。

データサイエンティストの仕事の特徴に当てはまっているかどうかは、データサイエンティストを目指すうえで考慮すべき事柄でしょう。

データサイエンティストとして活躍できる方の特徴をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

情報収集・分析が得意な人

データサイエンティストには情報収集と分析の能力が必要不可欠です。

課題解決のために必要な情報を集め、その情報を多角的・多面的に分析し企業戦略を提案するには、長時間地道に作業する必要があります。そのため、情報収集・分析が得意でこの作業を楽しめる人はデータサイエンティストに向いているでしょう。

探究心が強い人

データを分析する際は長時間データと向き合い、試行錯誤を繰り返しながら目的や課題を解決するための結果を導く必要があります。

そのため、探究心が強ければ地道な作業にやりがいを感じ、良い結果を導くことができるでしょう。探求心があって、さらに忍耐力があればよりデータサイエンティストに向いていると言えます。

統計学や数字が好きな人

データサイエンティストは、統計学に関心が高く数字を扱うのが得意であることも必要です。

収集したデータから、より価値のあるデータを見つけだし、分析していくには、統計学の知識や数字に対する強さが重要です。また、プログラミングの知識も必要なため、これらの能力を兼ね備えている人はデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストには、課題解決にはどのような情報が必要なのか、その情報を基にそのように分析するか、分析した結果を企業戦略にどう役立てるか、論理的に考える必要があります。

課題解決には直感やひらめきによる提案も必要な場合がありますが、データサイエンティストが行うのはデータに基づいた根拠のある提案です。そのため、論理的思考力がある人はデータを正しく分析できる傾向にあるため、向いていると言えるでしょう。

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データサイエンティストに向いていない人は？

データサイエンティストとして副業を始めた後で、向いていないと感じてしまう場合、それまでに割いた時間が無駄になってしまいます。

自分に適性があるかどうか、相性がいいかどうかを知ると同時に、適していない可能性もあることを知っておくとよいでしょう。

データや数学を見るのが苦手な人

データサイエンティストの仕事にはデータや数字を読み解く力が必要不可欠です。

そのため、データを見るのが苦手であったり数字に弱かったりする人にはデータサイエンティストの仕事は向いておらず、作業が苦になる可能性があるでしょう。

華やかな職業に憧れる人

データサイエンティストに対して、頭脳明晰でかっこいい、高度なIT技術を駆使できるといったような華やかなイメージを持っている人もいるでしょう。しかし、データサイエンティストの業務内容は地道で忍耐強さが求められます。

華やかでかっこいいといったイメージだけでデータサイエンティストを目指しては、現実とのミスマッチにより後悔する場合もあるでしょう。

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データサイエンティストとして副業するメリットは？

データサイエンティストとして副業することで、その分収入が増えるのは大きなメリットです。実際に収入アップを目的として、データサイエンティストの副業を始める場合も多いようです。

しかし、データサイエンティストの副業をすると、収入が増えることの他にもさまざまなメリットがあります。

収入を増やす以外にも、副業をするメリットを知っておくことで、より幅広い視点を持って仕事を進めることができるでしょう。

収入を増やすことができる

副業することで、今までの収入に加えて副業収入を得ることができるため、それだけ収入を増やせます。収入アップは副業するうえでのわかりやすいメリットだと言えるでしょう。

本業で企業に勤めている場合、一部の歩合制の職業でなければ自分で収入をコントロールすることはできません。給与は査定によって決まるため、努力してスキルアップしたり仕事で成果を上げたりしたとしても、なかなか収入アップに繋がらないケースもあります。

しかし、副業であれば受注した案件の分だけ収入が増えます。そのため、収入を増やしたいという人にとって、高単価なデータサイエンティストの副業は非常に魅力的だと言えるでしょう。

データサイエンティストの副業案件の単価は難易度によって異なりますが、時給で3,000～5,000円程度が相場になっています。リモートで仕事ができる案件も多いため、副業で高収入を目指しやすいでしょう。

幅広い経験ができる

データサイエンティストの副業案件とひと口に言っても、その内容はデータ収集やデータ分析、データベースの構築やシステム開発など非常に種類が多いです。また、案件のジャンルも金融や保険、資産管理、広告効果など幅広くあります。

このように、多種多様なデータサイエンティストの副業案件に携わることで、経験値を増やしていくことができるでしょう。

本業でデータサイエンティストとして働いていても、自身が携わっている業界以外の案件を経験する機会は少ないです。しかし、副業でさまざまな案件を経験すれば、データサイエンティストとしてもスキルアップすることができるでしょう。

また、副業での経験を本業でも活かせる点は、データサイエンティストの副業をする大きなメリットだと言えます。

人脈を広げるチャンスになる

本業でエンジニアやデータサイエンティストとして企業に雇用されている場合、周りの人間関係は基本的に固定となります。しかし副業を行う場合、自分で案件を探して獲得する必要があるため、自然に人脈が広がっていきます。

さらに、副業で関わったクライアントから新しい案件を紹介してもらうことで、どんどん人脈を広げることもできるでしょう。このように人脈を広げていくことで、将来フリーランスのデータサイエンティストとして独立する際のハードルも下がります。

人脈が広がっていけば、社内以外での自分のデータサイエンティストとしての市場価値を理解することができるでしょう。そのため、自分の強みを把握したり、逆に弱みを理解してスキルアップを図ったりすることもできるようになります。

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副業でのデータサイエンティストの単価相場はどれくらい？

データサイエンティストの副業の単価相場は時給で換算すると3,000～5,000円程度です。もちろん案件を扱っているサイトや業務の難易度などによっても単価は異なるため、高度なスキルを持ったデータサイエンティストほど高い単価で働くことができるでしょう。

元々データサイエンティストが持つ知識やスキルは専門性が高いため、エンジニア向けの副業案件の中でも単価は高い傾向があります。

Midworksが保有している案件では、単価が60万円以上の案件が多くなっています。副業でのご紹介はできませんが、フリーランスとしてより活躍したい方にはおすすめのエージェントです。

専門コンサルタントへの相談も無料でできますので、お気軽にご相談ください。

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稼げるデータサイエンティストの副業案件とは

データサイエンティストの知識やスキルが活かせる副業案件の種類は多岐にわたります。特にデータ分析やデータベース構築などの案件は、データサイエンティスト向けの案件の中でも単価が高い傾向があります。

どのような案件に参画すれば、より高い収入を得ることができるのか、ぜひ参考にしてみてください。

データ分析

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行い、得られた知見をクライアントがビジネスに活かせるようにすることです。そのため、データサイエンティスト向けの案件には、クライアントの要望に合わせてデータ分析を行う案件があります。

データ分析の案件では、膨大なデータの中から、クライアントの成長や事業拡大のために必要な事実を集める必要があります。このような案件の場合、クライアントを正しい方向へ導くことが仕事になるため、ポジティブなデータだけではなく、ネガティブなデータも正しく伝える必要があります。

データベースの構築

データサイエンティストはデータ収集やデータの整理などをする専門家でもあるため、膨大な量のデータを保管するためのデータベースを構築する案件があります。

データベース構築の案件の場合、クライアントがデータをスムーズに利用できるように、データベース管理システムの設計や構築を行う案件が中心です。

また、データベース管理システムのメンテナンスや自然言語処理エンジンのロジックを開発するような案件もあります。

技術顧問

データサイエンティストの知識やスキルを活かして、企業の技術顧問の副業案件を獲得することも可能です。案件としては、主に自社でデータ分析をしたくてもノウハウがないクライアントからの依頼を受け、データ分析をサポートするような業務になるでしょう。

他にも、現場とIT部門との連携をサポートしたり、プロジェクトのアドバイザーとして業務をサポートしたりするような案件があります。

AI開発・Web開発

AI開発やWeb開発などの案件も、データサイエンティストのスキルが活かせる副業案件です。プログラミングスキルがあれば、データサイエンティストの知識を活かしたシステムやWebサイトを開発することもできるでしょう。

データサイエンティスト向けの稼げる副業案件としては、PythonやR言語などを使ったシステム開発案件やアプリ開発案件、売上管理ツールの作成案件などがあります。

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講師

データサイエンティストの幅広い知識やスキルを活かして、プログラミングスクールなどの講師の副業案件で稼ぐこともできます。データサイエンティスト向けのスクールやAI開発のスクール、法人向けの研修など、データサイエンティストが活躍できる講師の案件は幅広いです。

データ分析やAI開発のスキルを持った人材は市場価値が高いため、講師の案件単価も高い傾向にあります。

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副業でのデータサイエンティストの仕事獲得方法

データサイエンティストの副業案件に挑戦したい場合、案件を獲得する方法は複数あります。

データサイエンティストの副業案件を探す方法としては、サイトを活用する方法や自分で直接クライアントから受注する方法などが挙げられます。

データサイエンティストとして副業案件を獲得する際に参考にしてみてください。

フリーランスエージェント・副業サイトの活用

データサイエンティストの副業を探す方法として、フリーランス向けのエージェントや副業サイトを利用するという方法があります。エージェントや副業サイトの場合、ポートフォリオを登録しておけばスキルに合った案件を紹介してくれるため、自分で案件を探す手間がかかりません。

また、このようなサイトであれば週1～3日程度の稼働や土日のみなど条件に合った案件も多いため、平日は本業の仕事をしながら空いている時間で稼ぎやすいでしょう。

ただし、エージェントで案件を獲得するには実務経験が必要とされる場合があるため、注意が必要です。

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クラウドソーシングの活用

クラウドソーシングサイトの場合、実績がなくても案件を獲得できる可能性があります。クラウドソーシングサイトの場合はエージェントと違い、自分で案件に応募してクライアントとやり取りをする必要があります。

案件はオンラインで完結するものが多いため、気軽な副業として稼ぎやすいでしょう。ただし、エージェントが扱っている案件よりも単価などが低いものが多い点には注意が必要です。

直接受注

クライアントから直接仕事を受注することも可能です。直接受注であればエージェントやクラウドソーシングサイトのように中間マージンを取られることもないため、高い報酬を得やすいでしょう。

直接受注で案件を獲得するには、人脈を広げて知人や友人から案件を紹介してもらう方法や、SNSなどを活用してクライアントが出している案件に応募する方法などがあります。

SNSで募集の案件を探す

SNSでデータサイエンティストの案件を募集している場合があります。

副業サイトやクラウドソーシングでは見つからないような案件を募集していることがあり、データサイエンティストとしての経験が浅くても応募できるような案件も見つかる可能性があるため、SNSでの募集がないかもチェックしてみましょう。

ただし、案件を募集しているアカウントが信頼できるものなのか、仕事内容が単価に見合ったものなのかなど、よく確認して受注する必要があります。

コンペを探して参加する

データサイエンティスト向けのコンペに参加するのも、仕事を獲得する方法の1つです。データサイエンティスト向けのコンペは日本企業のみならず世界中で開催されています。

コンペに参加することで意欲や能力をアピールでき、さらに入賞すればデータサイエンティストとしての評価が高まり、好条件の案件を獲得しやすくなるでしょう。

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副業でのデータサイエンティストにおける注意点

データサイエンティストに限った話ではありませんが、副業する場合はいくつか気を付けなければいけないポイントがあります。

ここでは副業でのデータサイエンティストにおける注意点を紹介していくため、実際に案件に参画する前に一度確認して、参考にしてみてください。

本業とのバランスをとる

副業を増やせばそれだけ収入も増えますが、本業を疎かにしてはいけません。

副業案件を入れ過ぎて睡眠不足になったり、体調を崩したりして本業を休むような事態になってしまっては本末転倒です。本業に迷惑を掛けるだけでなく、仕事のクオリティが下がって副業のクライアントにも迷惑を掛け、結果次の案件に繋がらなくなる可能性があります。

副業はあくまで空いた時間に対応することを前提として、本業と上手くバランスを取るようにしましょう。

確定申告が必要な場合がある

副業でも年末調整されなかった所得が年間20万円を超える場合、確定申告をする必要があります。そのため、副業が20万円を超えないように調整するか、超える場合は確定申告の手順についてあらかじめ把握しておき、滞りなく納税できるようにしておきましょう。

また、所得が20万円以下でも所得税が多く源泉徴収されている場合や医療費控除、ふるさと納税などの適用を受ける場合は、確定申告すると所得税の還付が可能です。確定申告した方がいいのかどうか確認しておきましょう。

出典：No.1900 給与所得者で確定申告が必要な人｜国税庁
参照：https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1900.htm

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データサイエンティストの副業を検討しよう

データサイエンティストは幅広い知識やスキルが求められる職業であるため、副業案件の単価も高い傾向があります。また、ビッグデータの利活用や機械学習、AI技術への関心も高まってきているため、今後もデータサイエンティストの副業案件は増えていくことが期待できます。

ぜひ本記事で紹介した副業のデータサイエンティストに必要なスキルやデータサイエンティストとして副業するメリット、稼げるデータサイエンティストの副業案件などを参考に、スキルを活かしてデータサイエンティストの副業にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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