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クラウドソーシングサービスやスキルマッチングサービスが増えてきていることもあり「副業を考えている」「正社員からフリーランスに転向したい」という相談も増えています。 副業を行うには、案件の獲得や確定申告などさまざまな障壁を伴います。そのため、初心者の場合は副業をどのように始めたらいいのか迷う方も多いと思います。 本記事では、データサイエンティスト向けに副業案件の獲得方法、どのような仕事があるのかなどについて詳しく紹介します。これから、副業を始める方やフリーランスへの転身を目指している方はぜひ参考にしてみてください。データサイエンティストが副業で仕事を獲得する方法
副業をするうえで最も重要なのが「どうやって仕事を獲得するか」です。初心者でも獲得できる方法を4つ紹介します。- フリーランスエージェントの活用
- クラウドソーシングの活用
- SNS経由で案件を獲得する
- 知人経由で案件を獲得する それぞれ詳しく解説します。
フリーランスエージェントの利用
フリーランスエージェントの利用は初心者に最もおすすめできる案件獲得手段です。フリーランスエージェントは下記のような流れで利用します。
フリーランスエージェントの場合、週5日で参画する案件や常駐案件が多いイメージがあるかもしれません。しかし、実際には「週1〜3日で参画できる案件」や「フルリモートの案件」を取り扱っているエージェントもあります。
また、トラブルの際にエージェントが間に入ってくれるため安心して案件に取り組むことができたり、営業する手間を省くことができるというメリットもあります。
クラウドソーシングの利用
副業と聞いて真っ先に思い浮かぶのはクラウドソーシングではないでしょうか。有名なサービスには「Lancers」や「CrowdWorks」があります。クラウドソーシングもエージェントと同様にトラブルの際に間に入ってくれるため安心して案件に取り組むことができます。しかし、エージェントが保有している案件と比較すると低単価な案件が多いことや実績がない場合は案件の受注が難しいといったデメリットもあります。SNS経由で案件を獲得する
最近では、SNSで案件を公開している人も多いため、SNS経由で案件を獲得することも可能です。SNSで案件を獲得する場合は、クラウドソーシングと同様に実績がない場合はなかなか案件を受注することができません。また、報酬が支払われないなどのトラブルが発生した場合も自身で対応する必要があるため、それらのリスクを認識した上で案件を獲得する必要があります。知人経由で案件を獲得する
正社員時代の人脈や知人を介して案件を獲得する方法もあります。実際にこの方法で副業案件を受注している方も多いです。企業を仲介しないため高報酬も期待できますが、実績や信頼が問われる方法でもあるのでその点は注意が必要です。データサイエンティストの副業の仕事内容
データサイエンティストの副業の仕事内容は主に4種類あります。- データ分析
- データ分析基盤の構築
- 機械学習モデルの開発
- スクールの講師 それぞれの仕事内容について紹介していきます。
データ分析
データサイエンティストの副業案件で最も多いのがデータ分析をメインとした作業です。 作業としては下記のようなものがあります。- データ抽出・加工
- データの可視化
- データ収集戦略の設計
- データ収集・分析基盤の構築
データ分析基盤の構築
データ分析に関わる仕事としてデータ分析基盤の構築案件もあります。このような案件では、データサイエンティストに求められるスキルに加えて、Webエンジニアに求められるようなプログラミングスキルやデータベースに関するスキルも求められます。機械学習モデルの開発
データ分析の基礎でもあり画像認識、音声認識などで必要とされる機械学習モデルの開発案件もあります。このような案件では、機械学習ライブラリやPythonの経験が求められます。スクールの講師
最近ではデータサイエンティストの育成環境が整ってきており、データサイエンスを学べるプログラミングスクールも増えています。そのようなスクールの増加に伴い、副業でデータサイエンスの講師を行う人も増えてきています。しかし、講師業務は実務とみなされずデータサイエンティストの実績として企業から評価されにくい場合もあるのでその点は注意が必要です。データサイエンティストの副業はどれくらい稼げる？
データサイエンティストの副業案件では、平均時給が ¥6,000 程度です。時給幅は ¥1,500 〜 ¥10,000 と比較的広くなっています。データサイエンティストの場合、データ分析のみの案件からデータ分析基盤や機械学習モデルを構築する案件まで幅広いため時給幅が広いのが特徴です。データサイエンティストが副業で求められるスキルは？
データサイエンティストには幅広いスキルが求められます。 代表的なスキルは下記です。- プログラミングスキル
- 機械学習や人工知能（AI）に関する知識
- データベースに関する知識
- 統計学・データマイニング
- ビッグデータに関する知識
- データの可視化 / 視覚化
- ビジネススキル
プログラミングスキル
データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。具体的には、データ分析や機械学習などに関わるPython、R、Juliaなどのプログラミング言語に対するスキル・知識が必要です。Pythonは、機械学習に強く機械学習ライブラリを豊富に持っているプログラミング言語です。代表的なライブラリには、Numpy、TensorFlow、pandas、scikit-learnなどがあります。データサイエンティストとしてすべてのライブラリを網羅する必要はありませんが、代表的なライブラリは抑えておくと良いでしょう。機械学習や人工知能（AI）に関する知識
データサイエンティストにとって、機械学習やAIの活用方法を理解することも重要なポイントの1つです。機械学習やAIを上手く活用することで、質の向上や時間の短縮を実現することができます。 また、機械学習やAIの進歩によってデータサイエンティストの仕事が失われることが懸念される場合もありますが、機械学習やAIとデータサイエンティストでは領域が異なるためそのような心配はいらないでしょう。データベースに関する知識
データサイエンティストにはデータを格納するデータベースに関する知識も求められます。具体的には、MySQLやPostgreSQLなどのRDBMSの知識やMongoDBやRedisなどのNoSQLの知識があると良いでしょう。 また、データサイエンティストはビッグデータを扱う機会も多いためHadoopやSparkなどの分散処理システムの知識があるとより市場価値が高くなるでしょう。統計学・データマイニング
データ分析手法の選択肢として最も多く用いられるのが統計学です。そのため、データサイエンティストには統計学や数学、確率などの深い理解が求められます。実務で活かすためには、統計学や数学の具体的な分析方法まで理解しておくと良いでしょう。ビッグデータに関する知識
データサイエンティストはビッグデータを扱うことが多い職業です。ビッグデータを扱うには、データの収集やクレンジングの負荷への対応、分析作業の効率化、セキュリティ対策など専門の知識が必要です。データの可視化 / 視覚化
データの可視化を行うことで、意思決定や施策の提案・実施の迅速化を可能にします。データサイエンティストの場合、解析後のアウトプットは資料として視覚化されることが多く、分かりやすい形にすることでよりデータの価値を伝えることができます。また、データの可視化 / 視覚化に関してはBIツールも有効です。代表的なBIツールには、Tableau、Yellowfin、Google Data Portalなどがありますが、それぞれBIツールとしての特徴は異なるので、利用シーンに応じて適切な選択ができると良いでしょう。ビジネススキル
論理的思考法はIT人材全般に必要なビジネススキルです。データサイエンティストも例外ではなく、論理的な思考は必須とも言えます。また、データサイエンティストは経営層やクライアントに対してプレゼンを行い理解や納得を得る必要があります。そのため、プレゼンテーション力も必要です。データサイエンティストの副業でよくある質問
データサイエンティストの副業についての良くある質問を紹介します。
