フリーランス求人を探すデータサイエンス副業は稼げる？必要なスキルや単価アップの方法を解説
データサイエンスは大量のデータを分析し、有益な情報を引き出す役割があります。 ビジネスにおいてデータは重要な要素であるため、分析をおこなうデータサイエンスの需要は高いです。
本業だけでなく副業としても案件を獲得することができ、スキルがあれば挑戦することが可能です。 しかし、これまでデータサイエンスの副業をしたことがない方は「十分に稼げるのかわからない」という悩みもあるでしょう。
当記事では、データサイエンスの副業に必要なスキルや単価アップの方法について詳しく解説します。 データサイエンスの副業で稼ぐためのノウハウを理解できるので、ぜひ参考にご覧ください。
目次
データサイエンスの副業案件は稼げる？
結論から言うと、データサイエンスの副業案件は十分稼げます。
案件を紹介しているクラウドソーシングサイトでもデータサイエンスの案件は増えており、副業として挑戦可能です。 それではデータサイエンスの需要について、詳しく説明していきます。
データ利活用の需要の高まり
現在では幅広い業界でビッグデータの利活用がされており、分析結果をもとに課題解決策を実施しています。
結果的にデータ分析ができるデータサイエンティストの需要が高まり、多くの企業は人材獲得を目指しています。 しかし、社内でデータサイエンティストを雇用する場合、一定の給与を毎月支払わなくてはいけません。
また、未経験者を雇用するのであれば、教育コストも必要になるので費用が高くなります。 外部のデータサイエンスであれば必要なタイミングのみ依頼できるため、企業は費用をおさえることが可能です。
国内でデータサイエンスの業務を担当できる人材は少ない傾向にあるので、副業としても需要は高くなっています。
データサイエンス副業案件の単価相場
データサイエンスの副業案件の単価相場は、データサイエンティストのスキルや経験、業務内容によって異なります。 一般的に時間単価では4,000円〜1万円程度、月額単価では50万円〜90万円程度です。
高単価な案件はプロジェクトの規模が大きく、難易度も高くなる傾向にあります。 単価相場からわかる通り、データサイエンスの副業案件はスキルや経験さえあれば高い収入を得られます。
ただし、あくまでも副業として案件に挑戦するなら、本業に支障がでないよう注意が必要です。 単価の高さだけに注目せず、プロジェクト内容や本業とのバランスを考えてはじめることをおすすめします。
データサイエンス副業案件の種類
データサイエンス副業案件には、以下のような種類があります。
- データ分析・統計解析
- データ可視化・レポート作成
- データ基盤構築・運用
- AIモデル開発・運用
- コンサルティング
- データサイエンスに関する講師業務
スキルや目指す働き方に合わせて選べる多様な案件があります。 本章では各案件の特徴を説明するので、ぜひチェックしてください。
データ分析・統計解析
データ分析・統計解析は、企業の持つ様々なデータを分析しながら課題発見や資料作成などをおこなう業務です。
データサイエンスの副業案件では最も多い業務であるため、スキルや技術を持っていれば対応できる案件も増えます。 企業のプロジェクト内容によって業務内容は異なりますが、基本的には顧客データや売上データ、在庫データ、マーケティングデータなどから数理統計やデータマイニングをおこないます。
データ分析・統計解析では、クライアントにわかりやすく分析結果を報告することも大切です。 データを可視化できるようにドキュメント作成スキルがあれば、副業案件を獲得しやすくなります。
データ可視化・レポート作成
データ可視化・レポート作成では、データの分析結果を関係者に報告して理解を深めてもらうことが業務内容です。
副業案件では、データの分析結果をグラフや図で可視化してわかりやすくします。 データ分析にはPower BIやTableauなどの専用ツールがあるため、ツールの使い方や分析結果をわかりやすくまとめる能力が求められます。
データ基盤構築・運用
データ基盤構築・運用は、データ分析やAI開発のデータを収集・加工・蓄積するためのインフラを構築・運用する業務です。
副業案件では、データウェアハウスの設計や運用、データレイクの構築などがあります。 ほかにもDBMSのメンテナンスや改善、自然言語処理エンジンのロジック開発などもデータサイエンスの業務です。
データベースやクラウド、プログラミングなどの専門性の高い知識を必要とするため、ほかの業務と比べて難易度は高いです。 ただし、それだけに高単価案件も多いので、データサイエンスの副業で高い収入を求める方におすすめな業務となっています。
AIモデル開発・運用
AIモデル開発・運用では、機械学習モデルの開発やWebアプリケーションなどの作成・運用が業務内容となります。
近年AI技術が急激に進化していることもあり、幅広い業界・業種でデジタル化が進んでいます。 副業案件には画像認識や購入確率の高い顧客予測などがあり、AIモデルを作成することで目的に合わせたアルゴリズムを学習させる業務です。
AIモデルはリリース後に問題が発生することもあるので、安定した状態で活用できるように運用業務も担当します。 AIの高度なスキルや最新の情報を身につける必要があるため、トレンドに敏感な方におすすめです。
コンサルティング
コンサルティングは、データ分析を通じて企業の経営課題や戦略立案などの提案をおこなう業務です。 副業案件では、データ分析基盤の構築やAI導入のアドバイスなどを担当します。
ビッグデータの利活用に関する専門知識だけでなく、企業の経営課題を解決するための提案力・コミュニケーション能力なども求められます。 クライアントの課題に寄り添いながら、親身に対応できる方には最適です。
データサイエンスに関する講師業務
データサイエンスに関する講師業務では、企業や教育機関で講師としてデータサイエンスの知識・技術を教える業務です。 副業案件では、データ分析の基礎やAI開発、AIシステムの実装などがあります。
人に教える立場になるため、データサイエンスのスキルだけでなくコミュニケーション能力も求められます。 相手にわかりやすく内容を伝えることが得意な方は、データサイエンスの講師案件がおすすめです。
データサイエンス副業案件で募集される職種とそれぞれの必要なスキル
データサイエンス副業案件で募集される職種には、以下のようなものがあります
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- データエンジニア
- AIエンジニア
また、各職種ではプログラミング言語、統計知識などの専門スキルが求められます。 それぞれ職種に必要なスキルを説明するので、ぜひ参考にご覧ください。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビッグデータの収集・分析から得られた情報をビジネスへと活かす専門家です。 統計学や機械学習、プログラミングなどのスキルが必要になり、合理的な判断が求められます。
データサイエンティストの副業案件では、データ収集・分析、モデル構築、データ可視化、コンサルティングなどが主な業務内容です。 データサイエンティストはデータを分析するだけでなく、分析結果を分かりやすく説明するためのコミュニケーション能力や問題解決能力も重視されます。
データアナリスト
データアナリストは、企業のビッグデータを分析しながらビジネス上の課題解決・意思決定を支援する専門家です。
データサイエンティストと業務内容は類似しますが、データアナリストは市場動向の把握や顧客ニーズの理解などをおこなうのでコンサルタントとしての役割が中心となっています。 データ分析のスキルだけでなく、論理的思考力やコミュニケーション能力、ビジネス能力なども必要です。
また、データ分析に活用するITツールの使い方についても理解が必要であり、SQLやExcel、Tableau、Power BIなどのスキルも求められます。 データ内容から課題を見つけ出す倫理的思考力や、分析結果をわかりやすくまとめるレポート力があればデータアナリストとして活躍できます。
データエンジニア
データエンジニアは、企業や組織が持つビッグデータの収集・整理・管理をしながら分析可能な状態に加工する専門家です。
データサイエンティストやデータアナリストが分析できるように、データエンジニアがデータ基盤の構築・運用を担当します。 データエンジニアの副業案件では、データ基盤の構築・運用、データパイプラインの構築、データクレンジング、データモデリングなどがあります。
データエンジニアには基本的なプログラミングスキルをはじめ、データベースやクラウド、ビッグデータ処理、データモデリングなどのスキルが必要です。 チームと協力する機会も多いため、コミュニケーション能力があればプロジェクトをスムーズに進められるようになるでしょう。
AIエンジニア
AIエンジニアは、AI技術を活用しながらシステム開発やデータ分析などをおこなう技術者です。
機械学習やディープラーニングなどの技術を駆使し、AIモデルの構築やAIシステムの設計・開発・運用などをおこないます。 AI学習に必要なデータ収集や加工、分析なども担当します。
企業の課題解決に向けてAI技術を活用したソリューションの提案もAIエンジニアの業務内容です。 基本的なプログラミングスキルだけでなく、機械学習・ディープラーニングの知識、データ分析スキル、数学・統計学の知識などが求められます。
チームメンバーやクライアントとやり取りすることも多いため、コミュニケーション能力も必要です。 AI技術は急激に進化を続けているので、常に新しい技術や情報を学習する姿勢も必要となるでしょう。
データサイエンス副業案件の単価アップのポイント
本業をしながらデータサイエンス副業案件で単価アップを目指すには、専門性を高めながらスキルレベルを向上させることが大切です。 いつまでも1つのやり方に固執していると、データサイエンスの幅広い案件を獲得することはできません。
例えば基本的なデータ分析だけでなく、データ基盤構築や運用、AI開発・運用、コンサルティングなどのスキルを身につければ難易度の高い案件に挑戦できます。 プロジェクトの難易度が高いほど単価も上がるため、データサイエンスの副業で安定した収入を獲得できるようになります。
また、チームメンバーやクライアントともやり取りすることが多いので、コミュニケーション能力や納得できる説明力を身につければ継続的な案件獲得へとつなげることが可能です。 データサイエンスの副業案件は専門性の高いスキルを必要とするため、常にスキルアップを目指すことで単価アップができるようになるでしょう。
データサイエンス副業案件の探し方
データサイエンス副業案件を探すには、以下のような方法があります。 自身のスキルや働き方など希望条件に合った探し方を選びましょう。
- 副業・フリーランスエージェント
- クラウドソーシング
- 企業への直接営業
それでは詳しく説明します。
副業・フリーランスエージェント
インターネット上には、副業・フリーランス向けエージェントが豊富にあります。
担当者が登録者の希望条件に合った案件を定期的に紹介してくれるため、探す手間がかかりません。 データサイエンスの案件を豊富に取り扱っているエージェントサービスを利用すれば、効率良く探すことが可能です。
非公開案件が用意されているエージェントもあり、他社サービスでは見つけられない好条件の案件に挑戦できます。 本業をしながら案件を探すことは手間と時間がかかるので、効率良くデータサイエンスの副業をはじめたい方は副業・フリーランスエージェントを利用しましょう。
クラウドソーシング
クラウドソーシングは、企業や個人がインターネットを通じて不特定多数の人に業務を委託できる形態です。
インターネット上にはランサーズやクラウドワークスなどのクラウドソーシングサイトがあり、案件を簡単に探せます。 エージェントサービスと比べて案件の単価は低い傾向にありますが、単発の仕事が多いので週1日や週2日など自分の予定に合わせてはじめられます。
ランサーズではパッケージ機能があり、自分のスキルをパッケージとして展開することで企業や個人のクライアントからオファーを受け取ることが可能です。 エージェントサービスとクラウドソーシングサイトを併用すれば、効率良くデータサイエンスの案件を獲得できるでしょう。
企業への直接営業
企業に直接営業をおこない、データサイエンスの副業案件を獲得する方法もあります。
例えばIT系のベンチャー企業やスタートアップ企業に営業をかければ、データサイエンスの案件を紹介してもらえる可能性が高いです。 企業へ直接営業をかける場合、公式サイトのお問い合わせフォームから連絡するかSNSの公式アカウントにDMをおくる方法があります。
データサイエンティストとしての実績をポートフォリオとして提示すれば、自分の経験やスキルを企業に理解してもらえます。 データサイエンス関連のイベントやセミナーに参加すれば、企業担当者を通じて副業案件を獲得できるチャンスもあるでしょう。
データサイエンス副業案件探しにおすすめのエージェント
こちらでは、データサイエンス副業案件探しにおすすめのエージェントを紹介します。
エージェントを活用することで非公開案件の紹介や独立支援などサポートを受けられます。 各社の強みを比較し副業案件探しに役立てましょう。
- BIG DATANAVI
- ITプロパートナーズ
- ギークスジョブ
各エージェントの詳細や特徴を説明するので、ぜひ利用を検討してください。
BIG DATANAVI
引用元：『BIGDATA NAVI』
BIG DATANAVIは、ビッグデータ解析のフリーランス求人を取り扱っているエージェントサイトです。
非公開案件からスキルに適した案件を提案してもらうことができ、他社サービスでは見つけられない好条件の案件と出会えます。 サイト内からデータサイエンス案件を検索することもできるため、効率良く案件を見つけられます。
機械学習やディープラーニングなどのAI領域に詳しいコンサルタントがサポートしてくれるので、安心してデータサイエンスの副業案件を探せます。 ビッグデータ解析の案件を効率良く探したいなら、BIG DATANAVIの利用がおすすめです。
ITプロパートナーズ
引用元：『ITプロパートナーズ』
ITプロパートナーズは、週2日から対応できる案件を見つけられるエージェントサービスです。
週2日〜3日の案件数はフリーランスエージェントの中でも随一であり、リモートや時間がフレキシブルな案件など働きやすい柔軟案件も数多く取り扱っています。 仲介会社を挟まず直接クライアントと契約しているため、高単価な案件が豊富にあります。
専門エージェントが契約交渉や債権管理などをサポートしてくれるので、納得のいく働き方が可能です。 本業とのバランスを考えて働ける副業を求めるなら、ITプロパートナーズの利用がおすすめです。
ギークスジョブ
引用元：『ギークスジョブ』
ギークスジョブは、短期間のうちに案件を紹介してくれるエージェントサービスです。
専任担当者がサービス利用者の経験やスキルをヒアリングし、希望条件に合った案件をスピーディに紹介します。 市場価値診断もおこなえるので、自分がデータサイエンティストとしてどれくらいのポジションにあるのか理解できます。
サイト内では案件をこだわり検索できるため、希望条件に合った案件を探しやすいです。 短期間のうちにデータサイエンスの副業案件を探したいなら、ギークスジョブの利用がおすすめです。
データサイエンスの副業案件を探す際のポイント
本業との両立やプライベートの時間を確保しつつ、無理なく副業を行いましょう。 そのためにもデータサイエンスの副業案件を探すには、以下のようなポイントをチェックすることをおすすめします。
- 週1〜2日などの低稼働で対応可能か
- 平日夜や早朝、土日で稼働できるか
- 在宅・リモートワークで作業できるか
それでは詳しく解説します。
週1〜2日などの低稼働で対応可能か
データサイエンスの副業案件を探すには、週1〜2日などの低稼働で対応可能かチェックすることが大切です。 稼働日数が増えると本業にも支障が出てしまうため、柔軟な働き方が難しくなります。
週1〜2日の稼働だとしても、専門知識やスキルがあれば活躍できる案件は見つかります。 本業とのバランスを考えて副業をしたいなら、週1〜2日などの低稼働で対応できる案件を探しましょう。
平日夜や早朝、土日で稼働できるか
副業は空いた時間を有効活用して対応するものなので、本業の就業時間に影響がない日時や曜日で稼働できる案件を探すことが重要です。 データサイエンスの副業案件にはフレックスタイム制や時短勤務を導入していることもあり、柔軟な働き方ができるものもあります。
開発プロジェクト系の案件であれば、決められた納期に納品物を提出すれば時間を自由に使えます。 自分のペースでデータサイエンスの副業をはじめるためにも、空いた日時や曜日で稼働できる案件を探しましょう。
在宅・リモートワークで作業できるか
柔軟な働き方を求めるなら、在宅・リモートワークで作業できるデータサイエンスの案件を探しましょう。 企業のもとへ足を運ばなければいけない場合、交通費や移動時間がかかるので副業として対応したい方にはデメリットに感じます。
データサイエンスの案件を探す際に「フルリモート」、「在宅可」などの記載があれば、自宅など好きな場所で作業できます。 そのため柔軟な働き方を重視するのであれば、在宅・リモートワークで作業できる案件を探すようにしましょう。
データサイエンス副業の始め方
データサイエンス副業を始めるには、以下のようなポイントをおさえてください。 これら3つのステップを順に進めることで、着実に副業案件の獲得を目指せます。
- データサイエンスの実務経験を積む
- スキルシートやポートフォリオの作成
- 副業先の案件を探し応募する
それでは詳しく説明します。
データサイエンスの実務経験を積む
まずはデータサイエンスの実務経験を積むことが大切です。
データサイエンスの仕事は専門性が高く、独学だけの技術や知識だけでは対応が難しいです。 実際に企業の案件として業務を担当することで、即戦力として活躍できるようになります。
また、データサイエンスの実務経験はポートフォリオとしても記載できるため、新しい案件を探すときに強みになります。 インターンシップやボランティアでも実務経験は積めるので、積極的に対応するようにしましょう。
スキルシートやポートフォリオの作成
データサイエンスの副業案件を獲得するには、スキルシートやポートフォリオの作成が必要です。 自分のスキルや成果物を可視化できるようにすれば、案件を募集している担当者がどのようなことができるのか把握できます。
データサイエンスに関連するスキルやプロジェクトの成果物をまとめれば、ほかの応募者との差別化を図りながら強みをアピールすることが可能です。 スキルシートやポートフォリオはエージェントサービスやクラウドソーシングサイトの登録にも必要になるため、必ず作成しておきましょう。
副業先の案件を探し応募する
スキルシートとポートフォリオが作成できれば、データサイエンスの副業案件を探して応募します。 エージェントサービスやクラウドソーシングサイトにはデータサイエンスの案件が豊富にあるため、希望条件が合っていれば積極的に応募することが大切です。
もし複数の案件に応募しても採用されない場合、再度スキルシートやポートフォリオ、提案内容などを見直すことをおすすめします。 無闇に案件へ応募せず、トラブルを避けるためにも契約内容や納期もチェックしておきましょう。
データサイエンスの副業を始める際の注意点
データサイエンスの副業を始める際には、以下のような点に注意してください。
- 勤務先の就業規則を確認し副業の許可を取る
- 必要に応じて確定申告を行う
- 本業に支障が出ないよう注意する
安全に副業をはじめるためにも、それぞれのポイントをおさえておきましょう。
勤務先の就業規則を確認し副業の許可を取る
本業の勤務先の就業規則を確認し、副業の許可が取れるのか事前にチェックしておくことが大切です。 就業規則に副業を許可していない場合、バレると会社からの評価が下がる原因となります。
会社の公式サイトに記載されている就業規則を確認し、問題なければ上司に副業の許可を取ってください。 もし就業規則がわかりづらいなら、同僚や上司に一度相談してみると良いでしょう。
必要に応じて確定申告を行う
副業から一定の収入を得ると、確定申告をおこなう必要があります。
会社では経理が社員の確定申告を担当しますが、副業では自分で対応しなければいけません。 雑所得が20万円を超えると確定申告が必要になるので、忘れず対応することが大切です。
確定申告を忘れてしまうと、追徴課税や加算税が課せられる可能性が高いです。 確定申告の申請バレが不安な方は、税理士や税務署の窓口で相談することをおすすめします。
本業に支障が出ないよう注意する
副業はあくまでも空いた時間を有効活用するものなので、本業に支障が出ないよう注意が必要です。
副業に専念し過ぎると睡眠不足や集中力の低下につながり、本業にも悪影響を及ぼします。 負担が少ない状態で稼働時間を設定し、本業とのバランスを考えて働くことが大切です。
まとめ
今回は、データサイエンスの副業に必要なスキルや単価アップの方法について詳しく解説しました。
データサイエンスの副業は高単価な案件が多く、経験やスキルがあれば十分稼げます。 スキルアップを継続的におこなうことで対応できる業務範囲が広がり、様々な副業案件に挑戦できます。
国内ではデータサイエンスのノウハウを持った人材が少ないため、今後も需要は高いです。 ぜひ当記事で紹介した内容を参考にしながら、データサイエンスの副業をはじめてみてください。
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