データサイエンティスト向け副業案件の見つけ方!単価相場や事例も

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      2022/07/19

近年のデータ活用やDX (デジタルトランスフォーメーション)の注目により、ビッグデータの分析を生業とするデータサイエンティストの需要はますます高まってきています。また、副業としてデータサイエンティストの仕事を受注するフリーランスも増加傾向です。この記事では、副業市場の状況、データサイエンティスト向け副業案件・求人の事例、データサイエンティスト向け副業案件で求められるスキルなどについて解説します。

副業市場の状況

近年、「働き方改革実行計画」の影響もあり副業市場は拡大傾向です。株式会社矢野経済研究所のデータでは、国内の副業支援プラットフォーム市場の市場規模は年々増加しており、2023年には397億円に達する予想です。FAworksにおいても、稼働率が40〜80%の案件が増加しており、データサイエンティストも例外ではありません。FAworksでは、データサイエンティスト案件の約65%が稼働日が稼働率が40〜80%の案件です。また、フリーランスデータサイエンティストにおける副業案件では、戦略立案やシナリオ策定のようなビジネス寄りの内容が多い傾向があります。

未経験だと案件受注は困難

データサイエンティストは上流工程の作業が多いので、実務経験が非常に重要です。そのため、未経験からデータサイエンティストとして副業案件を受注するのはほぼ不可能です。フリーランスデータエアイエンティストとして副業案件の受注を目指す場合は、データ分析のような比較的難易度の低い業務での実績を積み、徐々に上流工程に挑戦していくことをおすすめします。

データサイエンティストとして副業をするメリット

データサイエンティストとして副業をするメリットは主に2つあります。1つ目は、年収を増やすことができる点です。データサイエンティストの場合、副業案件でも時給が高いので空き時間を使って複数案件をこなすことで大幅に年収を上げることができるでしょう。2つ目は、プライベートとの両立ができる点です。データサイエンティストは、稼働率が60%でも月額で50万円程度の報酬が受け取れる案件もあります。そのため、週の半分をプライベートの時間に当てて、残りの半分で仕事をするということも実現できるでしょう。

 

データサイエンティスト向け副業案件・求人の種類

フリーランスデータサイエンティスト向けの副業案件では、データ分析寄りの作業やAIモデルの構築のような作業まで幅広く存在します。

データ分析

データ分析案件では、SQLや統計学の理解を求められる場合が多いです。具体的には、広告の効果測定分析やユーザーデータの分析、A/Bテストの設計などがあります。このようなデータの分析やデータの可視化を行うだけではなく、そのデータから事業戦略の構築や課題の発見、その課題に対する改善施策の提案までを行えるとデータサイエンティストとして案件を受注しやすくなるでしょう。

AIモデルの構築

データ解析手法の1つであるAIモデルの構築作業を行う案件もあります。このような案件の場合は、機械学習モデルの構築経験や統計解析の経験などがあると良いでしょう。AIモデルの構築では、ビジネスの課題と目標の明確化やそれに伴う分析領域の特定からロジスティック回帰、多項式回帰などのアルゴリズム選定のような専門的な分野まで幅広い業務を行うため、他の案件よりも高単価 (高時給)である場合が多いです。

データサイエンティスト向け副業案件・求人の事例

【Python/GCP】事業拡大のためのデータ分析案件

月額単価:〜900,000 ※スキル見合い

勤務地:品川

稼働:100%

詳細はこちら

【Python】広告施策に対するデータサイエンス案件

月額単価:〜1,000,000 ※スキル見合い

勤務地:フルリモート

稼働:60〜100%

詳細はこちら

データサイエンティスト向け副業案件の単価相場

FAworksにおけるフリーランスデータサイエンティストの場合、稼働率が100%の平均年収は1,164万円です。副業案件の場合は月額単価が40〜60万円程度のものが多く、時給に換算すると3,000〜5,000円程度です。データアナリストの時給は2,000〜3,000円程度なので、データアナリストと比較しても高時給であることが分かります。

データサイエンティスト向け副業案件で求められるスキル

データサイエンティストは作業内容が多岐に渡るため、副業案件においても求められるスキルが多いです。

Python 

Pythonは機械学習ライブラリが豊富なプログラミング言語です。代表的な機械学習ライブラリには、Numpay、pandas、matplotlib、TensorFlow、scikit-learn、Pytorchなどがあります。その他にも、自然言語処理、画像認識、音声認識などデータの形式に合わせて用いるライブラリも存在します。

機械学習ライブラリ 特徴
Numpy Numpyはベクトルや配列といった多次元数値配列の計算を高速に行えるライブラリです。NumPyの内部はC言語とFortranで実装されているため非常に高速に動作します。
TensorFlow TensorFlowはGoogleが開発した機械学習や数値解析、ニューラルネットワーク (ディープラーニング)に対応しているライブラリです。また、TensorFlowは分散処理を行えるためビッグデータのような大量データも扱うことができます。
Pytorch PyTorchは、GPUとCPUを使用した深層学習用に最適化されているライブラリです。PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理で利用されているTorchをもとに作られた、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリです。
scikit-learn scikit-learnは、分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えているオープンソースのPythonライブラリです。 scikit-learn では NumPyでデータやパラメータを取り扱います。
pandas pandasはデータ解析ライブラリです。pandasのデータフレームには異なるデータを入れることができるため、さまざまな処理が可能です。pandasは欠損値を補完する機能もあるので、データの前処理の段階で使用されることも多いです。
matplotlib matplotlibはデータの可視化に用いられるライブラリです。matplotlibを用いることで折れ線グラフや散布図、幹葉図などを作成することも可能です。

 

SQL

データ分析を行う際に必須なのがSQLです。SQLを用いることで直接データベースからデータを取り出すことができます。また、SQLだけではなくRDBやNoSQLに対する知見も必要です。

AIモデルの開発経験

AIモデルの開発経験がなくても受注できる副業案件もありますが、AIモデルの開発経験があるとより高単価が実現しやすくなり、市場での希有性も高くなります。具体的には、ビジネスの課題を定義して、課題に対する目標の設置を行うフェーズから対応できるスキルが求められます。

データサイエンティスト向け副業案件の受注方法

データサイエンティスト向けの副業案件を獲得する方法には、エージェント利用、クラウドソーシング利用、エージェントの紹介制度利用の3つが主な方法です。その他にも、知り合いやSNSを通じて自分で案件を獲得する方法もありますが、トラブル対応や契約面で項数がかかってしまうので、この記事では代表的な3つの方法を紹介します。

エージェントを利用する

フリーランスエージェントには、副業案件を保有しているところとそうではないところがあります。さらには、データサイエンティスト向けの案件を扱っていないフリーランスエージェントもあります。そのため、フリーランスとしてデータサイエンティスト副業案件を受注するにはデータサイエンティストの副業向け案件を取り扱っているエージェントに問い合わせる必要があります。

データサイエンティストの
副業案件について相談する

クラウドソーシングを利用する

クラウドソーシングでは、副業向け案件が多くありますがエージェントが保有している案件と比較すると難易度が低めかつ単価が安い案件が多いです。そのため、データサイエンティストやデータアナリストとしての実績を積む目的で活用するのもおすすめです。

エージェントの紹介制度を利用する

フリーランスエージェントの中には紹介制度があるエージェントもあります。紹介制度とは、そのエージェントを利用している友人・知人からエージェントを紹介してもらう制度です。利用者からエージェントの評判を直接聞くことができる点やエージェントによっては図書カードやAmazonギフトをもらえるなどメリットが多い方法です。

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の高い職種です。近年、企業データの価値が高まっており「ビッグデータ」や「DX」という言葉を聞く機会も多くなりました。そのような中で企業が直面する課題がデータ分析や解析であり、データアナリストやデータサイエンティストのような人材が不足していることで、十分に顧客データの価値を引き出せていない企業も多いです。一方で、データの分析や解析はツールに代替されていくという話もあり、Pythonを使用したコーディングやデータの可視化などのデータサイエンスに関わる部分がツールでできるようになればデータサイエンティストの必要性は低くなってしまいます。しかし、データサイエンティストの仕事はデータサイエンスを用いて事業戦略の立案やビジネス上の意思決定に役立てることであり、単なるデータサイエンスではなく、ビジネス視点でデータサイエンスを扱える人材であれば将来的にも活躍できるでしょう。

 -フリーランス, 副業

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