フリーランスのデータサイエンティストになるには？メリット・キャリアパスも紹介

データサイエンティストとしてフリーランスで働くメリットは、多様な働き方が選択できることや努力次第で収入アップが目指せることなどがあります。フリーランスのデータサイエンティストになるには、高いスキルを身に付けることや豊富な実務経験を積んでおくことが必要です。

本記事では、フリーランスのデータサイエンティストになる方法やメリット、フリーランスの案件を探す方法について解説しています。フリーランスデータサイエンティストという働き方に興味がある方は是非参考にしてみてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストは近年登場した職業であるため、厳密に定義はされていません。しかし一般的に、データサイエンティストとは、さまざまな意思決定の場面において、データに基づいて合理的な判断が行えるように意思決定者のサポートを行う職種だと言えます。

データサイエンティストの仕事は、データの収集やデータ分析を行い、その分析結果から得られた知見をビジネスに活用することです。データサイエンティストは直接システム開発などを行うわけではありませんが、エンジニア職の一つとして分類されることがあります。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、データの収集、分析を行い、得られた知見をもとに、企業の課題を解決するために提案を行います。ただ単にデータ分析を行うだけでなく、データ分析の結果を課題解決へとつなげることが大切です。

しかし具体的な仕事内容についてはよくわからないという人も多いでしょう。ここではデータサイエンティストの仕事内容について紹介しますので、参考にしてみてください。

データの収集・整理・分析

データサイエンティストは、データの収集や、整理、分析を行うことが仕事です。データサイエンティストの仕事は、データ分析をするだけではありません。

データの中には不要なものや形式が異なるものなどが混ざっているため、データサイエンティストはデータ分析に必要となるデータを収集し、整理して、データ分析ができるように整える必要があります。

収集したデータを分析できるように加工した後は、実際に分析作業を行います。データ分析にはさまざまな手法があるため、目的に適した分析手法を選択することが大切です。

データ分析環境の構築と最適化

データサイエンティストは、データ分析環境を構築し、最適化することも仕事のうちです。データ分析環境の構築とは、データを収集し、蓄積したデータを運用するための環境を構築することです。

データ収集を行うためのプログラムを開発したり、膨大な量のデータを分析しやすいフォーマットへ変換する仕組みを構築することも、環境構築での業務に含まれます。また、蓄積したデータベースの管理や運用、保守やセキュリティ対策なども含まれています。

課題解決に向けた戦略構築・提案

データサイエンティストは、データ分析によって得られた結果をもとに、企業の抱えている課題を解決するための戦略を構築、提案することが仕事です。

データサイエンティストは単にデータ分析を行うだけでなく、得られた知見をもとに企業の課題を解決する役割を持つことから、近年ニーズが増しています。このような役割は、これまではマーケティング部門の業務でした。

しかしマーケティングにもデータの活用が必須となってきたため、データ分析から戦略立案までをデータサイエンティストが行います。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストは将来性が期待されている職種です。データサイエンティストに興味を持っている人の中には、データサイエンティストの将来性について詳しく知りたいという人も多いでしょう。

ここではデータサイエンティストの将来性について解説しますので、参考にしてみてください。

ビッグデータの増加による需要の高さ

近年ではデータの利活用が進んでいることもあり、ビッグデータを分析し、その結果を活かせるデータサイエンティストのニーズも高まっています。

また、今後もビッグデータは増加していくことから、データサイエンティストのニーズも高まっていくことが期待されています。また、データ分析には専門性の高い知識やスキルが必要な仕事であることも、データサイエンティストの需要が高い理由です。

未開拓分野であることによる希少性

データサイエンティストは比較的新しい仕事です。そのため、データサイエンティストという仕事の具体的な定義もまだ存在していません。

データサイエンティストを求めている企業は多いですが、求めている企業でさえ具体的な仕事内容が定まっていないケースがあります。

このように、データサイエンティストはまだまだ未開拓の分野であり、希少性が高いことから、データサイエンティストは将来性が高いと言えるでしょう。

データサイエンティストとしてフリーランスで働くメリット

データサイエンティストは近年需要が高まっているため、データサイエンティストを求めている企業も多いです。また、データサイエンティストの働き方としては、企業に雇用されずにフリーランスとして活動するという選択肢もあります。

データサイエンティストとしてフリーランスで働くことのメリットは多いため、フリーランスになる場合も視野に入れておくとよいでしょう。ここではデータサイエンティストとしてフリーランスで働くメリットを紹介しますので、参考にしてみてください。

多様な働き方が選択できる

データサイエンティストに限らず、フリーランスになれば、自由な働き方が選択できるというメリットがあります。会社員の場合は会社に雇用されているため、会社の就業規則に沿って決まった時間に出社し、仕事をする必要があります。

しかしフリーランスの場合は全て自分の裁量で仕事をするので、働き方を自分で決めることが可能です。たとえば、週に3日だけ働き、あとはプライベートな時間を楽しむといった働き方もできるでしょう。

努力次第で収入アップが目指せる

フリーランスのデータサイエンティストの場合、会社員のデータサイエンティストに比べて収入が上がる可能性も高いです。フリーランスの場合は会社員と違って会社の賃金体系の影響を受けることがないため、スキルや経験などが報酬に直接影響を与えます。

また、データサイエンティストは専門性の高い知識やスキルが必要となるため、フリーランス案件の中でも高単価な傾向があります。そのため、フリーランスとして独立することで、年収がアップするケースは多いでしょう。

フリーランスの場合は案件を掛け持ちすることも可能であるため、努力次第で収入アップがしやすいです。

フリーランスとして取り組める案件が多い

近年ではデータの利活用のニーズが増しているため、業務委託案件の中にもデータサイエンティスト向けのデータ分析の案件が増えてきています。そのため、フリーランスのデータサイエンティストには、取り組める案件が豊富にあるというメリットがあります。

また、副業案件としても取り組める案件が増加傾向にあるため、独立する前の準備としてすき間時間に副業を行うことも可能です。

データサイエンティストの市場価値が高い

データサイエンティストには、データ分析に関連した専門性の高い知識が必要です。また、データ分析で得られた知見をビジネスに活かすためのビジネススキルも求められます。

このように専門性が高い仕事であるため、フリーランスのデータサイエンティストはそれだけ市場価値の高い仕事になります。

そのため、データサイエンティストはフリーランスとしての独立が容易な職種となっており、独立してからも成功しやすいと言えるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストになるには

フリーランスとしてのデータサイエンティストを目指す場合、会社員として働いているうちにしっかりと準備をしておく必要があります。

データサイエンティストに求められる知識やスキルを身に付けることはもちろん、フリーランスになるための手続きなどについても把握しておく必要があるでしょう。

ここではフリーランスのデータサイエンティストになるための準備について解説します。

高いスキルを身に付ける

データサイエンティストにはIT周りの知識や統計スキルなど、さまざまな知識やスキルが求められます。また、フリーランスになればすべて一人で対応しなければならないため、会社員のデータサイエンティストよりも高度なスキルが必要になります。

そのため、フリーランスのデータサイエンティストとして生計を立てられるようにスキルを身に付けることが大切です。ここでは、データサイエンティストとして身に付けておくべきスキルを紹介します。

統計学

データサイエンティストは統計学などの知識を活かしてデータを分析モデルに確立していく仕事であるため、高度な統計学や数学の知識が必要です。データ分析には統計処理や数理モデルが必要になるため、大学レベルの統計学や数学の知識を身に付けておくようにしましょう。

たとえば、「記述統計」や「回帰分析」、「推測統計」といった用語への理解や、企業の問題解決を行うためにどの分析手法を利用すればよいのか判断するために、各種データ分析手法への理解も必要になります。

プログラミングスキル

データ分析ではPythonやR言語などのプログラミング言語を扱う場面が多いので、プログラミングスキルを身に付けるようにしましょう。これらの言語は統計処理に適した言語であるため、他の言語よりも効率的にデータ分析を行うことができます。

特にPythonはAIや機械学習の分野で活用されている言語であるため、フリーランスのデータサイエンティストとして働くには扱えるようになっておく必要があります。

データベースに関するスキル

データサイエンティストはデータの蓄積をするためにデータベースを扱うことになるため、データベースに関するスキルも身に付けておく必要があります。

データ分析を行う場合、まずはデータベースに収集した膨大なデータを蓄積し、必要なときに適切なデータを抽出することになります。

そのため、MySQLやPostgreSQLといったオープンソースのデータベース管理システムに関する知識や、データベース操作言語であるSQLのスキルなどが必要です。

豊富な実務経験を積んでおく

フリーランスのデータサイエンティスト案件は、基本的に難易度の高いものが多いです。そのため、データサイエンティストとしての知識やスキルはあっても実務未経験の状態では、対応することができない可能性があります。

そのため、データサイエンティストとしての実務経験を積んでおくようにしましょう。最低でも3年以上の実務経験があれば、ほとんどの案件で要件を満たせるようになります。

実務経験があれば、クライアントからも信頼してもらいやすくなるでしょう。

問題解決能力を養う

データサイエンティストはデータ分析自体が仕事なのではなく、分析結果を企業の課題解決に活かすことが仕事です。そのため、分析結果を戦略立案に活かすための、問題解決能力を身に付ける必要があります。

データサイエンティストとして仕事をする場合、データ分析を実施するよりも前の段階で問題解決能力が必要になります。

企業がどのような課題を抱えているのか把握し、問題を解決するためにはどのような分析を行う必要があるのか検討する段階で求められるスキルだと言えるでしょう。

当面の生活資金を用意する

フリーランスになってからしばらくの間は、案件をコンスタントに獲得することが難しいため、収入も不安定になりやすいです。そのため、1年程度の生活資金を事前に準備しておきましょう。

たとえ案件がなかなか獲得できなかったとしても、生活資金が確保できていれば精神的なゆとりにも繋がります。

フリーランスに強い求人サービスに登録する

フリーランスとして独立する前に、フリーランス向けの求人サービスに登録しておくとよいでしょう。求人サービスはそれぞれ特徴も異なるため、比較して、自分に合ったサービス2～3社に登録しておきましょう。

エージェントなどの求人サービスの場合、案件の紹介はもちろん、営業代行や事務手続き、税務周りのサポートなど、フリーランス向けのサポートを受けることができます。

各種手続きを理解しておく

フリーランスは自分自身で保険や税金などの手続き、支払いなどを行う必要があります。会社を退職してフリーランスになる場合、保険や年金を切り替える必要があるため、どのような手続きが必要になるのか把握しておきましょう。

さらにフリーランスの場合は1年に一度確定申告を行う必要があるため、具体的にどのような手続きが必要になるのか理解しておくことが大切です。

データサイエンティストがフリーランスの案件を探す方法

フリーランスでデータサイエンティストとして働くことには、さまざまなメリットがあります。一方でフリーランスになる場合は、会社員と違って自分で案件を獲得していく必要があります。

フリーランスとしてデータサイエンティストを目指すのであれば、具体的にどのような案件獲得方法があるのかを把握しておくことが大切です。ここではデータサイエンティストがフリーランスの案件を探す方法を紹介しますので、参考にしてみてください。

クラウドソーシング

フリーランスのデータサイエンティスト向けの案件は、クラウドソーシングで探すことが可能です。クラウドソーシングとは、仕事を求めている不特定多数の人材と、人材を探しているクライアントをインターネット上でマッチングさせるサービスです。

クラウドソーシングではさまざまな企業、個人がクライアントとして案件を発注しているため、自分で希望している案件を見つけて応募することができます。

クラウドソーシングサイトには初心者からでも対応できるような案件も多く掲載されていますが、その分単価は低めな傾向があります。

友人・知人からの紹介

身の回りの友人や知人からの紹介で、データサイエンティスト向けの案件を獲得することも可能です。フリーランスとして活動している人の中には、人脈を活かして案件を獲得している人も多いです。

近年ではデータ活用のニーズが増していることもあり、データ分析ができる人材は多くの企業で求められています。身の回りの人の中にも、データサイエンティストを求めている人がいる可能性は高いでしょう。

知り合いからの紹介の場合、お互いすでに信頼関係が構築されているため、スムーズに仕事を進められる可能性があります。

フリーランスに強いエージェント

フリーランスのデータサイエンティスト向けの案件は、フリーランス向けのエージェントで探すことができます。エージェントとはクライアントとフリーランスの仲介を行ってくれるサービスで、自分で案件を探さなくても希望やスキルなどにマッチした案件を紹介してくれます。

そのため、効率的な案件獲得に繋がるでしょう。また、エージェントの場合はフリーランス個人では獲得できないような優良案件も多いため、収入アップにも繋がりやすいです。

特にフリーランスに強いエージェントの場合は、フリーランス向けに税務サポートや福利厚生サービスを提供しているケースも多いため、登録しておくとよいでしょう。

キャリアに合った案件が紹介される

フリーランス向けのエージェントに登録しておくと、キャリアにマッチした案件を紹介してもらえます。エージェントを利用する際には自身の経歴や保有スキルなどの情報を登録することになるため、エージェント側が利用者のスキルや経歴に合った案件を見つけ、提案してくれます。

そのため、クラウドソーシングサイトや求人サイトのように、自分でさまざまな案件の中から自分に合った案件を探す必要がありません。営業代行も行ってくれるため、手間なく案件を獲得することができるでしょう。

高単価な案件を取り扱っている

フリーランス向けのエージェントであれば、個人では受注することができないような高単価な案件も扱っています。エージェントはそれぞれ企業とのパイプを持っているため、フリーランス個人では受注できないような大手企業の案件を保有していることも多いです。

また、このような案件は非公開案件として一般に公開されていないケースがあります。スキルや経歴にもよりますが、エージェントに登録しておくことでこのような大手企業の優良案件を紹介してもらえる可能性もあるでしょう。

データサイエンティストがフリーランスで稼ぐには

フリーランスのデータサイエンティストになったとしても、全員が高年収を稼げるというわけではありません。フリーランスとしてしっかりと報酬を得るには、それだけの知識やスキルを身に付ける努力が必要になります。

ここではデータサイエンティストがフリーランスで稼ぐ方法を紹介します。

常にスキル向上に務める

高度なスキルを保有していると、案件の単価を上げることに繋がります。そのため、フリーランスになってからも常にスキルアップに努める意識が大切です。

たとえば高度な資格を取得すれば、クライアントにも自身のスキルをアピールしやすくなるため、報酬も上がりやすくなるでしょう。

コンサルティング能力を養う

データサイエンティストの仕事は、企業の抱える課題を解決するための戦略の提案を行うことです。そのため、コンサルティング能力の向上も報酬を上げるための重要なポイントです。

データ分析に関するスキルだけでなく、ヒアリングスキルや論理的思考スキル、プレゼンテーションスキルなども身に付けるようにしましょう。

市場価値を高める努力をする

質の高い仕事をこなして、自身のデータサイエンティストとしての市場価値を高めることができます。

また、プロジェクトマネージャーなどより責任のある立場でプロジェクトに関わることができれば、それだけ市場価値の高い人材として高額な報酬を獲得できる可能性が高まるでしょう。

海外企業の案件にも挑戦する

英語力を磨いて海外企業の案件にチャレンジするという方法もあります。海外の案件は高単価であるケースが多いため、海外企業の案件を獲得できるようになれば、年収アップにも繋がるでしょう。

ただし、外資系企業の案件を獲得するには、ビジネス英会話やレポートを英語で書けるだけの英語スキルを身に付ける必要があります。

フリーランスのデータサイエンティストのキャリアパス

フリーランスのデータサイエンティストを目指すとするならば、データサイエンティストになった後のキャリアパスも視野に入れるようにしましょう。データサイエンティストからのキャリアパスとしては、マーケターやクオンツなどの選択肢があります。

ここでは最後にフリーランスのデータサイエンティストのキャリアパスを紹介しますので、参考にしてみてください。

マーケター

マーケターとは、統計の専門的な知識を活かしてマーケティングを行う仕事です。マーケターを目指す場合は、データサイエンティストの知識を活かして、マーケティングを行うことになります。

Webマーケターの場合は、Webサイトの分析や改善案の提案、実行、結果分析、評価を行い、Webサイトの集客や売り上げをアップさせることが仕事になります。

マーケターにはデータサイエンスだけでなくマーケティングのスキルが必要になるため、比較的ハードルの高いキャリアパスだと言えるでしょう。

クオンツ

クオンツとは、有価証券投資において高度な数学的手法を使用して分析を行う仕事です。「Quantitative（数量的、定量的）」という言葉から生まれた職業で、市場分析や投資戦略の分析を行うことが仕事になります。

データサイエンティストがすでに完成しているモデルを使用して分析をするのに対して、クオンツやモデル自体の開発を行います。クオンツには高度な数学の知識が求められますが、データサイエンティストからであればクオンツを目指すことは可能でしょう。

ITコンサルタント

ITコンサルタントとは、ITを活用してクライアントが抱えている課題を解決する職種です。ITコンサルタントの仕事はデータ分析などの情報をもとにクライアントのニーズを満たすための戦略を立案することです。

そのため、データサイエンティストとして培ってきたスキルを活かすことが可能です。ITコンサルタントを目指す場合は、データサイエンスの知識だけでなく、ビジネス力も必要になるでしょう。

プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーとは、プロジェクトのマネジメントを行う責任者です。プロジェクトのスケジュール、予算、品質、納期の管理を行い、プロジェクトに関わるあらゆる意思決定を行います。

データサイエンティストからプロジェクトマネージャーへのキャリアアップを目指して、自身の市場価値を向上させることができるでしょう。プロジェクトマネージャーを目指す場合は、コミュニケーションスキルやマネジメントスキルを身に付ける必要があります。

AI開発エンジニア

AI開発エンジニアとは、名前のとおりAIの企画や設計、開発などを専門的に行うエンジニアです。データサイエンティストもAI開発に携わるため、ほぼ同じ仕事になります。しかし、AI開発エンジニアの方が「モノづくりの力」が必要な仕事だと言えます。

AI開発エンジニアを目指す場合は、エンジニアとしての技術力だけでなく、コミュニケーションスキルなども身に付ける必要があるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストを目指しましょう

データサイエンティストは今後も需要が高まっていくことが期待されている職業です。フリーランスになってからも、年収アップが期待できるでしょう。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストとしてフリーランスで働くメリットやフリーランスのデータサイエンティストになる方法などを参考に、フリーランスのデータサイエンティストを目指してみてください。