職種：データアナリスト
稼働日数：週5日虎ノ門
報酬：〜70万円／月
元請けプロパーチームに参画し下記作業を実施。
・クライアントの業務要件・課題を理解し、Power BIを駆使したソリューションを提案
・Power BIを活用したダッシュボード・レポートの設計・開発・運用
・会計デ...続きを読む
職種：サーバサイドエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト
稼働日数：週1〜5日、ビジネスタイム以外の空き時間四谷
報酬：〜144万円／月
・新おすすめ機能や検索機能の要件定義、目標指標の設計、技術の選定
・ユーザーの行動ログやコンテンツの特徴を抽出するデータ処理の仕組みを設計、運用
・LLMや埋め込み（Embeddings）技術を使い、コンテンツの...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週5日西新宿
報酬：〜80万円／月
当社エンタープライズSaaSプロダクトにおけるデータパイプラインの設計、構築、および最適化をご担当いただきます。
[具体的な業務内容]
・様々な外部データソース（例：Google Drive, Dropbox, Web page, etc）と...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週3〜5日目黒
報酬：〜80万円／月
データエンジニア業務（クライアントワークの案件・マーケティングデータ活用プロジェクト）
└データ基盤（BigQuery）におけるデータマート開発（SQL/Python）
└LookerStudioを用いた簡易なダッシュボード作成/改...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週5日東京
報酬：〜100万円／月
1万人程度のユーザー数を抱える基幹システム切り替えプロジェクト。
カスタムで組み上げた基幹システムをSAP S4/HANAへ移行しており、グローバルからのロールインという形でプロジェクトが走っている状況です。
...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週3〜5日神谷町
報酬：〜96万円／月
コンサルティングプロジェクトにおいて、データを収集・整理・可視化し、現状把握、課題特定、改善点の発見を支援する専門家。
ビジネスサイドに近い立ち位置で示唆出しやレポーティングも担当いただきます。
■...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週5日藤枝
報酬：〜128万円／月
HCシステム再構築プロジェクトにおけるデータ横断チームに参画し、主に以下の業務を担当いただきます。
・HCシステムの中核となる商品マスタと価格表のデータ構造の分析
・セールス（顧客・請求）とストック（在庫...続きを読む
職種：データアナリスト、データ分析
稼働日数：週3〜5日新橋
報酬：〜48万円／月
Patient Engagement事業は、製薬企業向け事業や病院関連事業の他、複数関係者との協業による新規取り組みなど多岐にわたりますが、各事業やプロジェクトにおけるデータ関連のオペレーション業務や各種アシスタント業...続きを読む
職種：データアナリスト
稼働日数：週5日渋谷
報酬：〜80万円／月
プロダクト課題・ビジネス課題における定量・定性分析、課題特定と解決をご担当いただきます。
具体的には、
・課題解決：プロダクトやビジネスにおける課題を抽象的な段階から掘り下げ、データに基づいた解決策...続きを読む
職種：データアナリスト、BIエンジニア
稼働日数：週3〜5日目黒
報酬：〜80万円／月
データ分析基盤の移行開発
1年半前に同社が構築した、大手放送局向けのデータ分析基盤（Snowflake, trocco）に関するプロジェクトです。この基盤は、視聴率や番組ログ、番組表情報などを取り込み、「コンテンツの価...続きを読む
データアナリストは、顧客データや業務システムの実績データなど、ビジネスに不可欠なデータ収集・報告まで担当し、その後、データ活用のために整理・分析を行う専門家です。
データ分析により、顧客の行動や潜在的ニーズの予測・解析を行うなど、企業活動に有益な情報をわかりやすく可視化して、自社やクライアントの課題解決へ貢献できるでしょう。企業内に保存されている膨大で複雑な形式のデータを整理し、統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて有益な情報を抽出する作業は、データアナリストの重要な作業のひとつです。
データアナリストには、分析した情報から仮説を立てていく高度な分析技術と、分析結果をまとめる能力や提案力も求められます。
データアナリストの仕事は、大きく「コンサル型」と「エンジニア型」に分類できます。
コンサル型は、データ分析・解析で得られた結果をもとに、自社やクライアントが抱えている課題の解決策をコンサルティングします。現場の課題をヒアリングして検証し、仮説を立てて具体策の提案をしたり、施策を実施したあと検証を行ったりすることも重要な仕事と言えるでしょう。コンサルティングやマーケティング会社を中心に責任者として活躍しています。
エンジニア型は、データ分析・解析した結果をもとに、業務改善やサービスの品質向上のためにシステム構築や機能改善、提案を行う仕事です。データ分析や機械学習の結果から何が読み取れるか、顧客の消費行動に共通項は見られるかなど、潜在的なニーズを探し出し、ときにはシステムの実装に関わることもあります。オウンドメディアやポータルサイト運営企業、ソーシャルゲーム事業者などで活躍しています。
FLEXYでも、データアナリストの案件を紹介しています。過去には建設業者向けマッチングプラットフォームや、自社SaaSサービスのAPI連携強化のための開発案件、メディア業界のデータ基盤構築支援のほか、海外新規ソーシャルエンタメ事業や仮想通貨に関するプラットフォーム運営企業、AI系スタートアップ企業やチャットボットサービス提供企業のデータアナリスト支援などがありました。現在の案件例は、外食産業のAIデバイスのデータアナリスト支援や、経営管理システムの要件定義支援などです。業務内容の特性によりリモート可、フルリモート、土日案件があり、稼働日数は週1～5日とさまざまな案件が選べます。
データ分析には統計学の基礎知識が欠かせません。KPI設計や広告配信の最適化、顧客体験の改善、顧客の分類などは売上に直接関わるマーケティングの場面で必要です。クラスターやアソシエーション、回帰などの分析モデル、微分積分、確率、線形代数などを実際の分析に活かすスキルも必要になるでしょう。
データ抽出や複製などデータベースを扱うためのSQL言語は必須です。機械学習やディープラーニングで用いられるプログラミング言語も習得しておきましょう。データを抽出し、可視化する分析ツールを使いこなすスキルも重要です。
データアナリストは客観的な視点で、かつ論理的に思考する必要があります。最新の動向や言語を学び続けられる学習意欲があることと、提案するプレゼン力やコミュニケーション力も求められます。
データアナリストに必須の資格はありませんが、役立つ資格はいくつかあります。主なものとしては以下が挙げられます。
・統計検定
日本統計学会が統計についての知識や分析力を判定する全国統一試験です。1～4級（準1級を含む）までの5段階と統計調査士、専門統計調査士の種別があり、基礎的知識からデータ解析に必要な統計専門能力まで、レベルに応じて評価されます。まずは大学基礎科目レベルの2級を取得し、準1級、1級を目指すのがおすすめです。
・OSS-DB技術者認定資格
世界で導入件数が増えているオープンソースデータベースに関する技術力と知識を、特定非営利活動法人が中立的な立場で評価する認定資格です。データベースシステムの設計・開発・導入・運用技術を認定する「Silver」と、大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサル技術を認定する「Gold」の2つで構成されます。
・情報処理技術者試験/データベーススペシャリスト
経済産業省が情報処理技術者としての知識や技術があることを認定する、ITエンジニア向けの国家資格です。基礎的な知識やスキルを判定する「基本情報技術者試験」がITエンジニアの登竜門となり、ワンランク上の「応用情報技術者試験」や、「データベーススペシャリスト」でさらに高度な専門的スキルの証明が得られます。基本情報技術者試験は、ITエンジニアにエントリーするために必要な能力の目安となる資格です。
・ORACLE-MASTER
商業用データベースで世界的シェアをもつオラクル社が、Oracle Databaseの管理スキルを認定する資格です。基礎知識の「Bronze」、基本的SQL操作と運用管理の「Silver」、データベース管理者の「Gold」、設計・環境構築などデータベースエキスパートの「Platinum」という4段階のレベルがあります。全世界共通で使える資格です。
データアナリストは前述した通り、はデータ分析力と、それをもとにした提案力も求められ、高度な知識とスキルが必要です。ただし、これらの知識や技能は、Webサイトや書籍などを使って独学で学ぶことが可能です。
プログラミングや統計学について独習が難しい場合は、講座やオンラインスクールの利用を検討してください。特にオンラインスクールは、自分のペースで学びつつ実践的スキルを身につけられる点がメリットです。
仕事をしながら学び続けるなら、未経験で採用してくれる企業に転職する方法も良いかもしれません。近年では自社で育成に取り組む企業も増えているため、特に第二新卒などは期待がもてます。
国のDX政策が推進される中、官民挙げて業務のDXに取り組んでいます。データ活用はその根幹であり、経営判断にデータ分析の知識やスキルを活かすデータアナリストは、今後も需要が高まる職種のひとつと言えるでしょう。
FLEXYではデータアナリストのフリーランスや副業案件が数多く揃っているため、おすすめです。稼働日数が週1～5日の案件まであり、さまざまな業界における開発やデータ基盤構築支援など、自身のライフスタイルやスキル、実績に応じて案件を選べます。大半がリモート可で、月単価80万円以上の高単価案件も少なくありません。
データアナリストは正社員の場合、平均年収は約696万円で、ITエンジニア職では高収入の部類になります。フリーランスの平均年収は500～700万円が相場です。
案件の単価は稼働日数により、週2～3日で月単価40～60万円程度ですが、スキルと実績があれば月単価100万円や年収1,000万円超えも不可能ではありません。
出典：求人ボックス「データアナリストの仕事の年収・時給・給料」
まずは副業エージェントやマッチングサービスに登録して、案件を紹介してもらう方法があります。今は週末や平日夜に稼働できる副業案件が増えているため、実績豊富であれば、多数の案件獲得が見込めるでしょう。フリーランスエージェントであれば、さらに稼働日数の希望に応じた案件の紹介が可能です。スキルや実績に自信があれば、賞金付きのコンペに参加して腕試しもできます。
主なメリットは、高い年収が期待できることや、さまざまな業界で活躍できること、フリーランスの案件が多いことです。デメリットは、常に業界の動向をチェックし、最新の知識を習得する努力が必要となり、職場で過度に期待されやすい点です。AIの登場で単なる分析に留まらず、データを活用できる能力が求められるようになってきています。自身のスキルや実績に合った業務を選びましょう。
募集が終了した案件もありますが、FLEXYでは募集中も含め、30件以上のご紹介実績があります。具体的な募集案件は、本記事上部の案件例をご確認ください。
