データを活用して企業戦略を企画・提案するデータサイエンティストは、多くの企業に求められている高スキルな仕事です。今後も高い需要が見込まれるため注目を集めています。

本記事ではデータサイエンティストに関する情報をまとめ、フリーランスとして働くためのアドバイスを提供しています。

未経験でデータサイエンティストを目指す人から、ハイクラスな案件を探している人まで役立つ情報をまとめているので、最後までご覧ください。

なおこのサイトを運営するFLEXY（フレキシー）は、週4〜5で働けるフルコミット案件・ハイクラス向けの高額案件が多数登録されています。専任コーディネーターが案件獲得や面倒な契約まわりも伴走いたしますので、ぜひご利用ください。

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データサイエンティストとは？仕事内容を紹介

データサイエンティストとは、企業や組織が保有している大量のデータを分析し、ビジネスの課題解決に役立つ知見や提案をする専門家です。主な仕事内容は以下のとおりです。

主に統計学や数学、プログラミングなどの技術を使ってデータを利活用します。経営課題の把握や戦略立案もデータサイエンティストの役割です。課題の洗い出しや優先順位付け、目標の明確化、仮説立案などを行いデータを活用してビジネスの課題解決に貢献します。

データサイエンティストは単にデータを分析するだけでなく、ビジネスの視点からデータを解釈し、深く洞察する能力が求められます。

フリーランスのデータサイエンティストに求められるスキル

フリーランスのデータサイエンティストには主に以下の4つのスキルが求められます。

各スキルについて詳しく見ていきましょう。

統計にまつわる数学的知識・思考

フリーランスのデータサイエンティストに求められる数学的知識・思考は主に以下の3つです。

統計学は、大量のデータから意味のあるパターンや傾向を見出すための基礎学問です。また、収集したデータの背後にある数学的構造を理解するには、微分積分や線形代数といった数学的思考が求められます。

また、ビジネスの成果を導くには、不確実性を含むデータから信頼性の高い結論を導き出さないといけません。質の高いプロセスを実現するには、統計的推論や確率モデリングの能力が不可欠です。

データ分析・データベース設計などを遂行するプログラミングスキル

大量のデータを収集・解析するにはプログラミングスキルが不可欠です。特に以下の3つは理解しておきましょう。

Pythonは汎用性が高く、科学技術分野向けのライブラリが多く、データ分析の分野で利用者の多いプログラミング言語です。

Hadoopは、ビッグデータの格納や処理に適したオープンソースのフレームワークです。分散型のデータストレージとデータ処理を提供しています。

大規模なデータセットを効率的に管理するには、データベース設計とSQLを使いこなす能力も不可欠です。

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ビジネスの基礎となるマーケティングスキル・論理的思考力

データサイエンティストは技術職のイメージが強い一方で、ビジネスにデータを活用する能力が求められます。

マーケティングスキルは、顧客行動の分析や市場トレンドの予測など、ビジネス戦略の立案に直結する分野で不可欠です。得られた結果をビジネスオーナーに伝えるプレゼンテーションスキルも求められます。

論理的思考力は複雑なビジネス課題を構造化し、適切な分析アプローチを選択する際に用いられます。「漏れなく、ダブりなく」という意味のMECEなどのフレームワークを用いて、問題を整理し重複のない分析計画を立てなければなりません。

案件を円滑に進める上で必要なソフトスキル

フリーランスが案件を円滑に進めるには、ソフトスキルも必要です。特に以下の3点は重要です。

クライアントや他の専門家とのやり取りでは、技術的な内容を非技術者にも理解できるように説明するコミュニケーション能力が求められます。テキストでのやり取りも多いため、チャットコミュニケーションにも意識を向けましょう。

複数の案件を扱うフリーランスには、スケジュール管理や優先順位の設定能力が重要です。クライアントとの関係性を保つためにも、適切な頻度でやり取りを行い、案件への熱量が伝わるよう工夫も必要です。

フリーランスのデータサイエンティストの年収はどのくらい？

フリーランスのデータサイエンティストの年収は、会社員と比べて高くなる傾向にあります。2024年10月30日に「求人ボックス 給料ナビ」が公開した情報によると、会社員のデータサイエンティストの平均年収は約696万円で、月給に換算すると58万円程度でした。

一方、FLEXYで募集中の案件では週4〜5日の稼働日数の場合、ひと月の報酬は80万円前後となっており、会社員の月給を上回っています。なかには100万円を上回る案件も存在します。

複数の案件を同時進行できれば、さらに報酬を増やせます。

データサイエンティストの年収を詳しく見る

フリーランスとして高単価なデータサイエンティスト案件を獲得するコツ

高単価な案件を獲得したいのであれば、以下の3つのコツを意識するといいでしょう。

それぞれのコツを詳しく見ていきます。

案件を豊富に扱うフリーランスエージェントに相談する

効率よく高単価案件を獲得するには、プロの手助けを借りるのがおすすめです。特にフリーランス向けの案件を豊富に扱うエージェントに相談しましょう。

おすすめのフリーランスエージェントは、エンド直請けの高単価案件を多数取り扱っているFLEXY（フレキシー）です。IT業界やフリーランス市場に精通した専任コンサルタントが、あなたのスキルや希望条件に合わせて最適な案件を提案いたします。

クライアントとの調整もサポートするため、スムーズに案件が獲得できます。あなたのキャリアステージに合った案件を見つけ出せるでしょう。

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実績・経歴を棚卸しして職務経歴書に落とし込む

高単価案件を獲得するには職務経歴書のクオリティが重要です。これまでの実績や経歴を丁寧に棚卸しし、自身の実力を適切にアピールできる職務経歴書を作成しましょう。

職務経歴書は単なる経験の羅列ではなく、具体的な成果や数値を盛り込むことが有効です。たとえば「データ分析により売上が20%向上した」など具体的な実績を記載しましょう。

また、データサイエンティストとしての専門性をアピールすれば、即戦力として評価されやすいです。使用したツールや手法、解決した課題なども忘れずに記載してください。

職務経歴書の書き方を確認する

資格取得・ポートフォリオ作成を進めて実力を証明しやすい状況を作る

資格や過去の実績などで、客観的に実力を証明できれば高単価案件の獲得につながります。

データサイエンティストに関連する主な資格としては、以下のものがあります。

またポートフォリオを作成して、過去の実績をまとめましょう。作成のポイントは以下のとおりです。

案件への募集を進める前に、資格やポートフォリオの整理は必要です。

データサイエンティストにおすすめの資格を確認する

高単価なフリーランスのデータサイエンティスト案件をお探しならFLEXY（フレキシー）

高単価なフリーランスのデータサイエンティスト案件を探すなら、FLEXY（フレキシー）がおすすめです。FLEXYの主な特徴は以下のとおりです。

これらの特徴を持つFLEXYを活用すれば、データサイエンティストとしてのキャリアを発展させ、高単価案件を獲得して収入アップが実現できます。大企業からスタートアップまで幅広い企業の案件を取り扱っているため、さまざまな環境で仕事ができるでしょう。

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データサイエンティストの働き方でフリーランスを選ぶ時の注意点

フリーランスとして働くのであれば、以下の3つの点を注意しましょう。

フリーランスの最大の課題は、案件の獲得が収入に直結する点です。専門性の高いデータサイエンティストは要求されるレベルも高く、案件が取れない場合もあるでしょう。稼ぎが少なく収入が安定しないうちは、貯金を崩して生活しなければなりません。

また、会社員と違い組織的な研修機会がありません。自ら率先して最新情報をキャッチアップしないと、世の中の流れについていけなくなる可能性もあります。

さらに、複数案件を同時にこなすと、オーバーワークになるリスクも存在します。

フリーランスで働くデメリットを確認する

フリーランスのデータサイエンティストに将来性はある？

2022年3月の株式会社グローバルインフォメーションによるプレスリリースによると、ビッグデータ市場は年平均成長率11.0%で成長し、2026年には2,734億米ドルに達すると予測されています。市場拡大に伴い、データ解析・活用の需要は高まる一方です。

ただ、実際にビッグデータを扱えるエンジニアの数は依然として不足しています。平凡なスキルではフリーランスとして活躍するのは難しいかもしれませんが、高度な専門性と実力を持つデータサイエンティストは長期的に活躍できる可能性が高いです。

実力のあるフリーランスのデータサイエンティストの需要は今後も拡大し続けるでしょう。

フリーランスのデータサイエンティストとして独立を目指すための取り組み

実際にフリーランスとして独立を目指すなら、以下の4つに取り組みましょう。

順番に詳しく説明します。

未経験から受託開発を行う会社に勤めてキャリアを積む

データサイエンティストの経験がない場合は、未経験から受託開発を行う会社に勤めてキャリアを積みましょう。一般社団法人データサイエンティスト協会の調査によると、データサイエンティストを採用しようとした企業の58%が目標とする人数を確保できておらず、苦戦しています。

データサイエンティストが不足している現状は、未経験者にとってはチャンスといえる状況です。まずは受託開発会社に就職して、幅広い経験を積みましょう。コミュニケーションスキルやプロジェクト管理能力の向上も期待できます。将来フリーランスとして活動する際に役立つスキルを磨きましょう。

エンジニアの副業として週1～2ほどの案件に参画する

いきなり今の仕事を辞めて完全にフリーランスとなるのが不安な方もいるでしょう。このとき、副業として週1〜2日程度の案件に参画して経験を積むことをおすすめします。案件に参加して本業とは異なる環境での経験を積めば、スキルの幅を広げられます。

副業を通じて、フリーランスとしての働き方を体験しましょう。クライアントとの直接のやり取りや案件管理の経験を積むことで、将来の完全独立に向けた準備ができます。なお、FLEXYでは副業に最適な週1〜2ほどの案件も多く扱っています。エージェントを活用して自分にあった案件を見つけてください。

データサイエンティストの副業案件を確認する

独立に向けた貯金と税金・経理面の勉強を行う

独立した後すぐに収入が得られるとは限りません。「守り」の部分を固めてからでも遅くはないでしょう。最低6ヶ月分の生活費を貯金しておくことをおすすめします。案件が獲得できなかったり、収入が不安定になったりしても貯金が心の支えになってくれます。

最低限の税金や経理面の知識も身につけておきましょう。具体的には、青色申告の仕組みや経費の計上方法、消費税の扱いなどです。将来的な収支管理や節税対策にも役立ちます。

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切磋琢磨できる仕事仲間や困った時に頼れるメンターを見つける

フリーランスとして独立する前に、仲間やメンターといったネットワークを構築しましょう。技術的な問題や仕事上の悩みを相談できる存在は、孤独になりがちなフリーランスの支えとなってくれます。

オンラインコミュニティやイベントに参加すれば、同業者とのネットワークを広げられるでしょう。経験豊富なメンターが見つかれば、キャリアアドバイスや業界に関する知見が得られます。案件の紹介や技術的なサポートなど、フリーランスとして活動する上で多くの面でのサポートとなります。

フリーランスのデータサイエンティストになった後のキャリアパス

フリーランスのデータサイエンティストになった後は、以下の4つのキャリアがあげられます。

コンサルタントは、社外のクライアントに戦略を提案する仕事です。データサイエンティストのデータ解析能力や、提案能力が活かせます。

統計やデータ分析の知識を活用して、マーケティング戦略を立案するのがマーケターです。顧客行動分析やキャンペーン効果測定などを用いて、効果的な施策を立案・実行します。

金融商品の価格決定や市場分析に関わるクオンツや、大規模なAIシステムの設計や運用までに関わるAI開発エンジニアも有効なキャリアパスです。

データサイエンティストとして即戦力のスキルをつければフリーランスも十分目指せる

統計学とデータ分析の知識で企業活動を支えるデータサイエンティストが、多くの現場で求められていると理解できたでしょう。高度なスキルが求められる役割なので、即戦力のスキルを身につければ、フリーランスとして独立するのも夢ではありません。

実際にフリーランスのデータサイエンティストとして独立を目指すのであれば、本記事を参考に戦略的に進めていくことが重要です。

まずはFLEXY（フレキシー）のサービスをご活用ください。週1～2程度の副業からスタートされる方も、高額案件を求めている方にも対応した案件が豊富に登録されています。

FLEXYの登録は無料ですので、今のうちに済ませて自分に合った案件の案内が届くようにしておきましょう。

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