コロナの影響によりリモートワークやテレワークが推奨されている中、フリーランスエンジニアは人気の高い職業です。
さて、実際にフリーランスへの転職や独立を考えた際に「データサイエンティストはフリーランスで活躍できるのか」「フリーランスのデータサイエンティストとして案件を継続的に受注できるのか」「未経験からでもフリーランスのデータサイエンティストになれるのか」など疑問を持つ方も多いかと思います。
今回、本記事は人気職種であるデータサイエンティストに焦点を当て、フリーランスのデータサイエンティストの実情を詳しく解説します。
具体的にはデータサイエンティストの種類、データサイエンティストの仕事内容、フリーランスのデータサイエンティストの単価相場、データサイエンティストのリモートワーク案件・求人事情、データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情、フリーランスのデータサイエンティストの必要スキル、未経験でのフリーランスのデータサイエンティスト事情、フリーランスのデータサイエンティストの資格、データサイエンティストのフリーランス案件・求人獲得方法、データサイエンティストのフリーランス案件・求人の将来性について解説します。
特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。
・フリーランスのデータサイエンティストを今後検討している方
・データサイエンティストやIT業界に興味/関心がある方
・フリーランスのデータサイエンティストの案件・求人事情を知りたい方
・データサイエンティストのフリーランス案件・求人の単価相場を知りたい方
・フリーランスのデータサイエンティストの市場動向や将来性を知りたい方
データサイエンティストとは
この章ではデータサイエンティストについて解説します。
データサイエンスとは、アルゴリズムや統計など情報科学理論を活用してデータを分析、有益な知見を見いだすことを指します。
データサイエンスの例として、「商品Xを買った人は商品Yを同時に購入している傾向があります」など、仮想の私たちの行動が、データの中から具現化されるイメージになります。
データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出す職種を指します。
つまり、データサイエンティストの仕事はビッグデータからビジネスに活用できる情報を収集し、問題解決や現状改善のための戦略立案を行います。
例えば、企業に蓄積されている顧客のビッグデータを分析し、新商品開発や既存商品改善のアイデアなどを出すサポートします。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストとデータアナリストの違いについてなんとなく理解していても、言語化することは意外に難しいものです。
そのため、データサイエンティストとデータアナリストの違いについてわかりやすくかつ簡潔に解説していきます。
データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出す職種です。
データアナリストとは、データ分析をメインで行うアナリティクスの専門職種です。
データアナリストはコンサル型とエンジニア型に分けることが出来ます。
コンサル型データアナリストはデータ解析をもとに解決策を提案し、エンジニア型データアナリストは商品やサービスの改善に活用できるデータを提供します。
両者の間には共通する仕事内容が多いですが、データサイエンティストはデータ分析やアルゴリズムや予測モデルの構築など実装をメインに行う職種であり、データアナリストは主にデータ収集や分析をメインに行う職種です。
しかし、企業や参画するフリーランス案件・求人により、メインを担当する領域は異なります。
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データサイエンティストの仕事内容
この章ではデータサイエンティストの仕事内容を解説します。
データサイエンティストはプログラミング言語スキルやデータサイエンススキル、データエンジニアリングスキル、プロジェクトマネジメント能力など様々なスキルや知識が求められます。
早速、どのような仕事内容なのかを見ていきましょう。
経営課題の把握と戦略立案
データサイエンティストの仕事内容として、経営課題の把握と戦略立案を行います。
まず、企業が抱えている課題を洗い出します。
具体的には、課題の洗い出し、優先順位付け、ターゲットにすべき課題、達成目標の可視化、仮説立案を行います。
上記のような全ての課題を抽出し、課題を解決するためには、どのようなデータが必要なのかを検討します。システムエンジニア(SE)の要件定義に近い業務内容です。
データの収集、分析
データサイエンティストの仕事内容として、データの収集、分析を行います。
立案した仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工します。
環境の一例ですが、業務システムからAPIを通じて取得したデータを収集するプログラム(バッチ)作成、Hadoop、MySQL、NoSQLを使ったデータベース構築/運用などです。
環境完成後、データ分析に移ります。
データ分析はビジネス上の課題解決につながるような情報を取り出すことを目的としており、統計的に有意なデータ項目を探すために、様々なツールが利用されます。
データのクレンジング、加工
データサイエンティストの仕事内容として、データのクレンジング、加工を行います。
データのクレンジング、加工とは、データの下処理を行う作業です。
データには「経営課題の把握と戦略立案」段階で立てた必要になり得るデータ以外にも不必要な情報やデータが含まれていることもあります。
明らかな異常データを削除したり、空欄を0で埋めたりすることで、AIの精度が向上することがあるため、重要な作業です。
仮説検証
データサイエンティストの仕事内容として、分析結果をもとに、最初に立てた仮説を検証を行います。
抽出したデータから分析と照合を通し、発見されたことをビジネスにどう活かせるのかを検討します。
データサイエンティストとして、相手企業やクライアントに結果をただ伝えるだけでなく、そこから考えられる問題解決の対策や方向性も提案する必要があります。
課題解決
データサイエンティストの仕事内容として、課題解決を行います。
膨大なデータの中から、分析対象となるデータ項目を見やすく整理し、KPI(重要指標)に落とし込みます。
また、必要に応じて目指すべき姿のモデル構築も行います。
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フリーランスのデータサイエンティストの単価相場
この章ではデータサイエンティストのフリーランス案件・求人の単価相場について解説していきます。
データサイエンティストのフリーランス案件・求人の月額単価相場は次のようになっています。
| 平均単価 | 中央値単価 | 最高単価 | 最低単価 | |
|---|---|---|---|---|
| データサイエンティスト | 91.6万円 | 95万円 | 200万円 | 20万円 |
(参照：データサイエンティストのフリーランス求人・案件 月額単価相場)
データサイエンティストのフリーランス案件・求人の平均単価は91.6万円です。最低単価20万円〜最高単価200万円まで幅広くあることがわかりました。
データサイエンティストのフリーランス案件・求人の平均月額単価を年収に換算すると、1,099万円です。
年収を比較をしやすいようにデータサイエンティストの会社員エンジニアを見てみましょう。
会社員におけるデータサイエンティストの平均月収は58万円であり、年収に換算すると約696万円です。
フリーランスのデータサイエンティストの年収の方が会社員のデータサイエンティストの年収と比較して約1.6倍高いことがわかりました。
フリーランスのデータサイエンティストの方が収入が高いため、高収入を希望しているデータサイエンティストはフリーランスを選択すると良いでしょう。
データサイエンティストのリモートワーク案件・求人事情
この章ではデータサイエンティストのリモートワーク案件・求人事情について解説していきます。
まず、リモートワーク案件・求人の現状を見てみましょう。
「データサイエンティスト リモート」をフリーランススタート(2021年4月時点)上で検索すると70件です。
データサイエンティストリモートワーク案件・求人の割合を常駐フリーランス案件・求人と比較すると約9.8%です。
SI・業務系、流通/小売、通信、Webサービス、ECなど様々な業界のリモートワーク案件・求人があります。
基幹システムリプレイスプロジェクト支援、ビッグデータ分析業務、不動産業界のデータ分析業務などのリモートワーク案件・求人があります。
リモートワークを希望しているフリーランスのデータサイエンティストは自分で調べてみることをおすすめします。
今後、データサイエンティストのリモートワーク案件・求人は増加していく可能性が高いですが、時間を要するでしょう。
その理由として現在世界中で蔓延しているコロナ自体の影響や、IT技術の発展によるセキュリティ面や労働環境の改善、AI(人工知能)やブロックチェーンなど最先端技術を使用した新たなサービス立ち上げが増える可能性があることなど挙げられます。
しかしセキュリティ面の問題や、機密情報を取り扱うことも多いこと、経営状況を左右しかねない重要な役割でありリモートワークによってコミュニケーション齟齬が生じるリスクを懸念しているなどの理由で現状、常駐メインのフリーランス案件・求人が多くの割合を占めています。
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データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情
この章ではデータサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人事情について解説していきます。
まず、週2日・週3日フリーランス案件・求人の現状を見てみましょう。
「データサイエンティスト 週2日・週3日」をフリーランススタート(2021年4月時点)上で検索すると34件です。
データサイエンティスト週2日・週3日フリーランス案件・求人の割合を常駐フリーランス案件・求人と比較すると約4.8%です。
データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人はWebサービス、広告、ECなど様々な業界があります。
学習モデル開発業務、中小企業データ分析業務などの週2日・週3日フリーランス案件・求人があります。
また週2日や週3日でも月収150万円と高単価なフリーランス案件・求人もあります。
フリーランスのデータサイエンティストとして、週2日・週3日フリーランス案件・求人に参画することにより様々な業界の開発に携わることができ、豊富な経験を積むことができます。
データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人を希望しているあるいは、様々な業界の開発経験を積みたいフリーランスのデータサイエンティストにおすすめです。
今後、データサイエンティストの週2日・週3日フリーランス案件・求人は増加していく可能性が高いですが、時間を要するでしょう。
上記理由として、2018年副業解禁以降、年々推進する企業が増加していること、IT技術の発展によりセキュリティ面改善の可能性があること、AI(人工知能)や機械学習を含む最先端技術を使用した新たなサービスの立ち上げが増える可能性があること、データサイエンティストを含むIT人材が不足しており需要と供給のバランスが偏っていること、雇用形態の在り方が従来のメンバーシップ型からジョブ型へ変化していること、ワークライフバランスを重要視する企業や方が増加していることなど挙げられます。
フリーランスのデータサイエンティストの必要スキル
この章ではフリーランスのデータサイエンティストの必要スキルについて解説していきます。
フリーランスのデータサイエンティストとしてフリーランス案件・求人を獲得したい方は自分のスキルと照らし合わせてみてみましょう。
プログラミング言語経験やスキル
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルはプログラミング言語経験やスキルです。
データサイエンティストとして、PythonやR言語、Java、Scalaなどのプログラミング言語を必要とします。
特にデータサイエンティストとして、頻繁に使用するプログラミング言語はPythonです。
そのためPythonでよく使用されるDjangoなどのPythonフレームワークや、Tensorflow、Keras、Pytorchなど機械学習・深層学習(ディープラーニング)に特化したフレームワークの経験/スキルも必要になってきます。
プログラミング言語経験やスキルは、データサイエンティストとして頻繁に使用しますので習得しましょう。
数学、統計、データ分析/解析の知識や知見
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルは数学、統計、データ分析/解析の知識や知見です。
微分積分学や線形代数学といった、学生時代に学ぶ数学の知識が基本になります。データに含まれる法則の予測・認識や、精度を評価するための方法、確率分布・モデルといった統計学の知識があることで、精度の高いシステムの開発や運用ができます。
また、SASやTableau、SPSSなどの統計ツールの知識もあると役立ちます。
データサイエンティストにとって統計、数学、データ分析/解析の知識や知見があることにより希少性が高くなり、高年収を獲得しやすくなるでしょう。
機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルは機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識です。
画像認識や自然言語処理など、AI(人工知能)には様々な目的があり、共通して必要であるのは、機械学習・深層学習(ディープラーニング)についての理解です。
決定木などの基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使い方も求められます。
通常の分析では事前に分析の切り口を考えて、それに沿ったアルゴリズムを構築する必要があります。深層学習(ディープラーニング)ではAI(人工知能)が切り口を発見出来ます。
AI(人工知能)ならではの着眼点を加えられるため、データサイエンティストにとって、機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関する知識は必須といってよいでしょう。
データサイエンススキル
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルはデータサイエンススキルです。
例えば、分析目的に対し最適な分析設計ができるスキルやデータ集計、可視化スキル、統計モデリングおよびモデルの評価、調整スキルなどが挙げられます。
これらはデータサイエンティストとして重要なスキルばかりですので、ぜひ習得しておくべきスキルでしょう。
データベース・クラウド関連スキルや知識
フリーランスのデータサイエンティストはデータベース・クラウド関連スキルや知識が必要です。
機械学習やビッグデータ分析などの計算処理は、コンピューターに高負荷を与えます。
ビッグデータで学習を行いたい場合、分散処理など複数のデータベースで行うのが一般的です。そのためデータサイエンティストにはデータベースを扱うスキルが求められます。
また、大量のデータを効率良く分析するためにAWS、Azureなどクラウドを使うこともあります。
データサイエンティストとしてデータベース・クラウド関連スキルや知識を付け、重宝されるエンジニアになりましょう。
論理的思考力
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルは論理的思考力です。
データサイエンティストは企業経営の意思決定などをサポートする職種です。
多くの情報を集め、その中からどんな課題を解決するのかを明確にして、その課題解決にはどういったデータを集めるべきかを決定することです。
つまり、論理的思考力でいうところのイシュ―を決定するところから始まり、データサイエンティストは論理的思考能力が必要不可欠と言えるでしょう。
上流工程やマネジメントスキル
フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキルは上流工程やマネジメント経験です。
企業側はデータ分析や開発を滞りなくに実行するためのマネジメント経験や、要件定義、設計スキル、レビュー、負荷試験などの出来るだけ経験知識幅の広いフリーランスのデータサイエンティストを採用する傾向があります。
フリーランスのデータサイエンティストとして、様々な経験をしているほど、高単価フリーランス求人・案件に参画しやすくなります。
フリーランスのデータサイエンティストは未経験でもなれる？
この章ではフリーランスのデータサイエンティストは未経験でもなれるのかどうかについて解説していきます。
未経験でも以下2種類に分けらます。
・データサイエンティストは未経験だが、PythonやR言語スキルを使ったデータ関連開発経験がある
・IT業界は未経験でかつフリーランスのデータサイエンティストに挑戦する
まず、データサイエンティストは未経験だがPythonやR言語スキルを使ったデータ関連開発経験がある場合、フリーランスのデータサイエンティストとしてデータサイエンティストのフリーランス案件・求人に参画することは可能でしょう。
例えばデータ分析業務やデータ処理業務経験があれば参画可能なフリーランス案件・求人もあるため、データサイエンティスト未経験でも参画出来る可能性はあります。
次にIT業界は未経験でかつフリーランスのデータサイエンティストに挑戦する場合、非常に厳しいでしょう。
データサイエンティストのフリーランス求人・案件の場合、即戦力のデータサイエンティストまたはデータアナリスト、PythonやR言語スキルを使いデータ分析/処理経験、機械学習や深層学習(ディープラーニング)に関する知識、上流工程の知識をもっているエンジニアのアサインを希望しています。
IT業界未経験からフリーランスのデータサイエンティストへの独立を検討している方は、以下の行動をまず考えてみましょう。
・データサイエンティストになるためプログラミングスクール/オンライン学習サービスでPythonスキルやデータベーススキルを習得する
・正社員や契約社員として2~3年ほどデータベースエンジニアやデータアナリストもしくはデータ関連業務の経験を積む
プログラミングスクールやオンライン学習サービスを活用する方は、「データサイエンティスト プログラミングスクール おすすめ」や「データサイエンティスト オンライン学習サービス おすすめ」などを検索すると良いでしょう。
なお、IT業界未経験かつデータサイエンティストとして、正社員や契約社員を検討している方は、正社員や契約社員のデータベース関連案件を探すことが出来る大手求人サイトや転職サイト、IT業界に特化した転職エージェントを活用しましょう。
フリーランスのデータサイエンティストは資格ある方が良い？
フリーランスのデータサイエンティストに資格はある方が良いですが、必須ではありません。
特にフリーランス未経験者やデータサイエンティストの実務経験が浅い人にとって、資格取得のために身につけたノウハウやスキルは非常に役立ちます。
また、資格そのものがデータベースや機械学習を含むAI(人工知能)の知識証明になるので、フリーランス案件・求人が受注しやすくなるでしょう。
【データサイエンティストのフリーランス案件・求人を獲得しやすくなるおすすめの資格】
・G検定(ジェネラリスト検定)
・E資格(エンジニア資格)
・統計検定
・Python3エンジニア認定データ分析試験
・AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)
・データベーススペシャリスト試験(DB)
・オープンソースデータベース技術者認定資格(OSS-DB技術者認定資格)
データベースや機械学習を含むAI(人工知能)関連の資格を取得することで、データベースや機械学習を含むAI(人工知能)スキルや知識を証明することは可能です。
しかし、フリーランスのデータサイエンティストとして重要視すべきことは、データサイエンティストやデータアナリストの実務経験やPython/R言語を使ったデータ分析/処理など関連業務経験、上流工程のスキルや知識を保有していることです。
そのためデータサイエンティストの資格は時間的に余裕がある方におすすめします。
フリーランスのデータサイエンティストとして実務未経験の場合、まず実務経験を積むことに注力しましょう。
データサイエンティストのフリーランス案件・求人獲得方法
この章ではデータサイエンティストのフリーランス案件・求人獲得方法について解説します。
フリーランスのデータサイエンティストとして効率良くフリーランス案件・求人を獲得できるように参考にしてください。
フリーランスエージェントの活用
SNSで捜索
知人からの案件・求人紹介
クラウドソーシングサービスの活用
フリーランスエージェントの活用
フリーランスのデータサイエンティストは、フリーランスエージェントを活用することによりフリーランス案件・求人を効率良く獲得できます。
フリーランスエージェントはフリーランスのデータサイエンティストが希望するフリーランス案件・求人の紹介以外にも、契約や税金関連のサポート、福利厚生など手厚いサポートが魅力的です。
フリーランスのデータサイエンティストとして、経験が浅い方から経験豊富な方までフリーランスエージェントを活用してみることをおすすめします。
SNSで捜索
フリーランスのデータサイエンティストは、SNSを活用しフリーランス案件・求人獲得できます。
近年では、FacebookやTwitterなど、SNSを活用し企業が直接案件・求人を出しています。
SNSで獲得した案件・求人は仲介業者を挟まない直接契約であるため高い報酬が望めたり、柔軟なスケジュール交渉を行えるなどの特長もあります。
しかし、自分で契約やマネジメントを行う必要がありフリーランス経験の浅いフリーランスのデータサイエンティストにはおすすめできません。
知人からのフリーランス案件・求人紹介
フリーランスのデータサイエンティストは、知人経由でフリーランス案件・求人を獲得出来ます。
元々エンジニアとして働いていた方の場合、前職の上司や同僚、同僚の知人などIT業界にコネがあることも多いため、そこからフリーランス案件・求人に繋がりやすいです。
知人からの紹介のため仲介料が発生することは少なく、比較的高単価でのフリーランス案件・求人が受注できるでしょう。
しかし、エンジニアの知人が少ない場合や前職は別業種でIT業界のコネクションがない場合、紹介してもうことが難しいためIT業界未経験者の方にはおすすめできません。
クラウドソーシングサービスの活用
フリーランスのデータサイエンティストは、クラウドソーシングサービスを活用することにより案件・求人獲得できます。
最近ではクラウドワークスやランサーズ、ココナラなどクラウドソーシングサイトも多く存在しており、利用者も増加傾向にあります。
クラウドソーシングサイトのメリットとしては手軽に案件・求人が探せることや契約周りなどの手続きが不要であることが挙げられます。
しかし、フリーランス案件・求人数は一般的にフリーランスエージェントよりも少なく、単価の低い案件・求人も多数あります。また報酬の中から仲介手数料が引かれるため、受け取れる報酬額は低いものが多いでしょう。
データサイエンティストなど高単価かつ専門性の高い職種はクラウドソーシングサービスで案件がないケースも多いです。
フリーランスのデータサイエンティストの将来はどうなの？
この章ではフリーランスのデータサイエンティストの将来性について解説します。
フリーランスのデータサイエンティストとして続けていくべきなのか、フリーランスのデータサイエンティストを続けて問題ないのか、フリーランスのデータサイエンティストの将来性を見極めていきましょう。
データサイエンティストのニーズは今後、増加する可能性が高いです。
では、上記理由をIT市場動向から分析してみましょう。
2021年2月IDCは、全世界のAI(人工知能)市場について発表しています。
同発表によると、AI市場全体の売上高は、2011年に2020年比16.4％増の3275億ドルに成長するという。2024年までの5年間の年間平均成長率(CAGR)は17.5％となり、総売上高は5543億ドルに達すると予測をしています。
経済産業省の調査(2019年3月)によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると言われています。
つまり、AI(人工知能)分野などの発展により、ビッグデータを活用したサービスなどが増加し、社会全体のIT化がより進むことが予測できます。
そのため、データサイエンティストのニーズは今後も拡大するでしょう。
なお、データサイエンティストではビッグデータを活用しますが、どのようなところで活用されているのでしょうか。
例えば、自動販売機での商品陳列、コンビニエンスストアでの売上解析と在庫管理、道路状況をリアルタイムで把握・予測などが挙げられます。確かに身近で役立っているものも多くあるでしょう。
しかし、日本においてデータサイエンティストがあまり普及しないという意見もあります。
その理由として、データサイエンティストの定義が曖昧であること、データを取得している企業は多いが、活用することを前提としてデータが貯められいないことなどが挙げられます。
今後データサイエンティストのニーズはどのように変化するのかを、IT市場動向などを定期的に確認し、自分で理解していきましょう。
まとめ
今回は、データサイエンティストに焦点を当て、フリーランスのデータサイエンティストの案件・求人事情、単価相場、必要スキル、未経験からフリーランスへの独立方法、将来性など様々な観点から詳しく解説しました。
フリーランスのデータサイエンティストはゲーム、流通・小売、医療・福祉、通信、Webサービス、広告、EC、メーカー、銀行/証券/保険など様々な業界で活躍出来ます。
その結果フリーランスのデータサイエンティストの需要は現状安定しており、今後は拡大していくでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストとして企業に重宝される秘訣はプログラミング言語経験やスキル、数学、統計、データ分析/解析の知識や知見、機械学習・深層学習(ディープラーニング)やアルゴリズムに関す
る知識、データサイエンススキル、データベースやクラウド関連スキルや知識、論理的思考力、上流工程やマネジメントスキルを身に付けることです。
時代と共に新しく開発されるITスキルやITサービスなど日々変化しているIT業界で活躍していくため、常に情報のアップデートや取捨選択を行っていきましょう。
本記事が多くのフリーランスのデータサイエンティストやデータサイエンティストに興味のある方にとって、お役に立てましたら幸いです。
