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2020/01/10

データサイエンティストは副業できる?データ分析で稼げる副業案件・求人の探し方

データサイエンスや機械学習など統計に関連する仕事が世の中に浸透してきました。フリーランスとして業務委託で働くデータ分析者も増えていますが、正社員が副業で統計やAI開発の仕事をすることはできるのでしょうか。

この記事では、データサイエンティストの副業に必要なスキルや、データ分析で稼げる副業の例、仕事の探し方、収入相場などを解説します。

データサイエンティストの求人市場

まずは、データ分析の専門家であるデータサイエンティストが求人市場でどのような状況にあるのか見ていきましょう。副業人材のニーズは高いのか低いのか、仕事の受発注は整備されているのかなどについて解説します。

データサイエンティストの需要は高い

日本だけでなく、世界的にもデータサイエンティストはニーズが高まっている職業です。求人数も増えており、さらなる需要の増加が見込まれています。

特に必要性が高まっているのが、機械学習などAI分野のデータ解析や統計モデリングです。もちろん、IT業界でも人材が求められています。

データ分析はまだまだ特異な職業

急激にニーズが増加しているにもかかわらず、データサイエンティスト・データアナリストといった仕事はまだまだ特異な職業として扱われています。何をする職業なのかという認識が、一般に浸透しきっていません。

国がデータサイエンス教育の普及を推奨していても、人生を賭けてみるほどの価値がある職業か迷ってしまう人のほうが多いのです。

一方で、統計解析やデータ分析の仕事に魅力を感じても、能力や素養の点で自分に向いているか自信がないという人もいます。人材不足が続いている原因には、理系の職業というイメージも関係しているかもしれません。

未整備だからこそチャンスは大きい

データサイエンティストを必要としている企業などにとっても、データサイエンティストがどのように活躍してくれるのか理解しきれていない部分があるかもしれません。

仕事の振り方から報酬に至るまで、未整備な部分が多いのです。しかし、だからこそ今後の収入アップや稼げるチャンスの多い仕事でもあります。

過渡期にあるデータサイエンスの仕事は、本業でも副業でも大いに期待を持てます。

データサイエンティストの稼げる副業案件

データ分析などのデータサイエンティスト案件で稼げる副業の仕事には、どのような種類があるののか具体的に見ていきましょう。講師や顧問などの案件は通勤が必要なものも多いです。在宅・リモート勤務を希望する場合は、開発の仕事を探しましょう。

データ分析

データサイエンティストのメイン業務といえばデータを分析することですが、クライアントの課題を解決するためにサポートするべきことは他にもあります。

副業の場合は、総合的に分析の仕事を引き受けるのではなく、会議参加やコンサルテーションのみを請け負うこともあるでしょう。データサイエンティストが持つ統計解析のノウハウや知見を共有して欲しいというクライアントのニーズが高いためです。

AI開発

データサイエンスの歴史は、ビッグデータが一般的なビジネスに関係していなかった時代から始まっています。ビッグデータが注目されるようになった時代を過ぎ、2010年代末からはAIやディープラーニングがデータサイエンスに関わるようになってきています。

膨大なデータの分析をコンピュータに任せることも可能になりましたが、データからビジネスバリューを生み出すシステムがあればさらに便利です。そのようなことを実現するAI開発も、データサイエンティストが副業としてできる案件です。

Web開発

副業としては、ECサイトやマッチングアプリなどWeb開発の仕事も可能です。ただし、Web開発にはJavaScriptやPHPといったプログラミング言語が必要となる場合も多いのです。

Pythonさえできれば副業で仕事ができると思っていると、通用しないこともあるのがWeb開発の世界。ときにはサーバの設定が必要となることもあり、新たにスキルを習得しなければならない可能性もあります。

プログラミングスクール講師

Pythonをはじめとしたプログラミング言語のスキルが、データサイエンティストには欠かせません。データサイエンティストの人材不足で教育が叫ばれているときだからこそ、プログラミングスクールの講師のニーズも高まっています。

将来の人材を育成する責任はあれど、データサイエンスそのものの案件を請け負うよりは単純な副業といえるでしょう。

講師というと大勢の生徒の前で教壇に立つイメージがありますが、インターネットを活用してオンラインで1対1の講義をおこなうスクールも増えています。

技術顧問

データサイエンス技術を活かしたビジネスプロジェクトで、スムーズな業務遂行のために技術顧問としてアドバイスをする副業案件もあります。他のデータサイエンティストと協力して技術に意見を出すことになるかもしれませんし、プロジェクトのリーダー的な立場で技術顧問を務める可能性もあります。

ハイスキルなデータサイエンティストほど専門業務に特化して短時間で業務を進めていけることもあり、本業を邪魔する心配もありません。

データサイエンティストの副業に必要なスキル

副業であっても、データサイエンティストとして仕事を受けるからにはそれなりのスキルが必要です。どのようなスキルが必要になるか、見ていきましょう。

Python・R

データサイエンスの分野で使われることが多かった言語にRがあります。しかし、データサイエンスの進化に伴ってPythonも多く使われるようになっています。実際、Pythonが採用されてRの必要性が低下しているという調査結果も発表されているほどです。

種類別のプログラミング言語の人気は長年に渡って安定傾向にありましたが、Pythonは異例の急上昇を遂げて注目されています。そうはいっても、データサイエンスの礎となった言語であるRを完全無視するのは無謀です。PythonもRも両方修得できると、仕事の幅も広がります。

データベースの知識・スキル

データベースの知識は、データサイエンティストに不可欠なスキルです。大量のデータを効率よく分析する必要があるため、HBase・Hive・pigなどのデータベースに関する知識は深めておきましょう。さらに、クエリを効率よく作成する技術も重要です。

機械学習の知識

空前の人工知能ブームにより、機械学習の技術がもてはやされています。その技術をデータサイエンス技術と融合することができれば、最強のビジネスプロジェクトが成功するでしょう。

データサイエンスが活用される業界は、多岐に渡ってきています。各業界のビジネス知識も踏まえたデータサイエンスの活用は、機械学習システムに頼るのが効率的です。

よりレベルの高い案件をこなそうと思ったら、機械学習の知識も深めておいたほうがよいでしょう。

統計学の知識

データ分析をするうえで必要になるのが数学ですが、特にデータサイエンスの世界では確率統計・微分積分・行列などの知識が活かされます。

データの統計処理や数理モデルの作成をしたうえでビジネスの判断材料として情報提供しなければならないため、統計学の知識が必要になるのです。

ビジネススキル

データサイエンティストに仕事を依頼するクライアントが求めているのは、ビジネスの課題解決です。そのためには、どうすれば経営を上向かせることができるのか、継続的な経営改善をするには何が必要なのかといった基本的なビジネススキルが必要です。

データサイエンティストが作成した分析結果がレポートとして使われることもあるため、クライアント側が活用しやすいようなデータを提供するビジネススキルも大切です。

データサイエンティスト副業の獲得方法・探し方

ここからは、データサイエンティストの副業求人の探し方や受注の仕方を紹介します。いくつかの方法があるため、自分に適した方法を試してみてください。

エージェント経由で副業求人を探す

データサイエンティストのニーズが急激に上昇していることから、専門のエージェントの活動も目立ってきています。在宅・リモートなどの副業案件を提供するところも増えてきていますので、当たってみる価値があります。

クライアントとの仲介になってくれるエージェントが役立つ点は、適任の副業求人を探してくれるうえに契約面での複雑な手続きを代わってくれることです。

Kaggleなどの賞金付きコンペに挑戦する

データサイエンティストの優秀者を決める大会のようなものに、Kaggleがあります。Kaggleでは様々なコンペを開催しており、データサイエンスの技術を磨くのにもよいと人気です。コンペには賞金がついているタイプもあり、勝ち抜けば賞金を手にできます。それだけでも収入になりますが、Kaggleのコンペで上げた実績を企業にアピールして副業案件を得ることも可能になります。

クラウドソーシングで案件を受注する

データサイエンスの案件を提供しているクラウドソーシングは、都合のよいときに仕事を請け負いやすいシステムです。中にはデータサイエンスと他の技術を組み合わせた案件もあり、スキルがマッチすれば対応できます。クラウドソーシングのシステムが仲介しているので、クライアントとデータサイエンティストの間で案件のやりとりがスムーズに進むのがメリットです。

副業を始める前に

データサイエンティストとして副業をスタートする前には、心得ておきたいことがあります。副業を自由にしてよい立場なのか、税金はどうなるのかなどについて解説します。

就業規則の確認は必須

副業は、本業があってこそ成り立つ仕事です。本業も問題なく続けていきたいのであれば、就業規則を確認してから副業探しを始めましょう。副業可能としている企業が多くなってきているとはいえ、本業に支障をきたさない程度であることは基本です。

中には副業を禁止している企業もあるでしょうし、細かく規定がある企業もあるかもしれません。本業の職場での就業規則は、事前に確認しておくようにしてください。

確定申告や税金について調べよう

副業から得た所得も、金額によっては確定申告をしなければなりません。データサイエンスのように1つの案件の報酬が高額になりやすい仕事では、副業といっても確定申告が必要になる所得に達する可能性が高いです。

所得税・住民税・社会保険料などにも影響がおよぶため、確定申告や税金についてを事前に調べておくようにしましょう。

データサイエンティストの副業でよくある質問

最後に、データサイエンティストの副業でよくある質問を紹介します。実務経験やどのくらい働くのが適当か、収入についても知っておきましょう。

どのくらいの実務経験が必要か?

実務経験は多いほど、質の良い案件を得やすくなります。ただし実務経験が少ないからといって、データサイエンティストの副業案件が全くないわけではありません。様々な案件があり、ジュニアレベルのスキルに適した案件も見つかります。まずは、どのような案件があるかを実際に探してみることをおすすめします。

在宅/リモートワークで働ける?

データサイエンティスト・データアナリストとしてデータ分析に取り組む仕事内容で在宅の副業案件は少ないです。外部にデータを持ち出すことを禁止する企業が多いからです。開発やWebスクレイピングなどオープンデータを活用する案件は在宅可の仕事も多く、クラウドソーシングサイトなどで探せるでしょう。ただし、案件の単価は低く抑えられがちなので注意が必要です。

週どれくらい働けば良いのか?

週にどのくらい働けばよいのかは、人それぞれの都合によります。本業の休日にのみ副業に取り組みたい人もいれば、平日に本業の終業後から副業したい人もいるでしょう。あくまでも副業ですから、本業に支障が出るほどの副業を抱えてしまうのは問題です。心配であれば、はじめは本業の1割以下程度から副業に取り組んでみてはいかがでしょうか。

稼げる?収入はどのくらい?

データサイエンティストの副業で得られる収入は、案件によって多様です。スキルにもよりますが、時給2,000円程度からの収入を目安にしてみると予測がつきやすくなるかもしれません。プログラミング講師などはそのくらいの時給が多く、中級・上級の大型案件になってくると50万円以上の報酬も珍しくありません。

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