【2023年最新】データサイエンティストは副業できる？具体的な案件を紹介

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データサイエンティストの案件

データサイエンティストで副業をする人は増えている

副業解禁もあり、副業に興味をもっている人もおおいかと思います。

今回は、副業としておすすめのデータサイエンティストについて解説していきます。

副業を考えている人は増加傾向

データサイエンティストに関わらず副業を考えている人・始めている人は増加傾向にあります。

パーソル総合研究所の調査では、2019年2月時点で副業をしている社会人は10.9%、10人に1人は副業をしているというデータが出ています。

さらに、1年以内に副業を始めようと考えている人の割合は41.3%とほぼ2人に1人の割合です。

サラリーマンの平均年収低下

この背景には副業の解禁、サラリーマンの平均年収の低下が考えられます。国税庁の調査では、サラリーマンの年収は、平成10年から26年の僅か16年間で60万円も下がっているというデータが出ています。

コロナの影響

この傾向は、コロナ禍にある現在では更に深刻な問題になってきています。年収の低下はもちろんのこと、仕事そのものを失い失業してしまう人も増えています。

現状を考えると、この流れは加速していくと考えるのが妥当でしょう。安定と思っていた仕事が突然なくなってしまう可能性がある。その現状を目の当たりにして、副業を始める人は増加してきています。

データサイエンティストで副業できるのは若い人だけではない

データサイエンティストを副業としてできるのは若い人だけなのか。ここからはそんな疑問にお答えしていきます。

データサイエンティストは副業として適している

そもそもデータサイエンティストとは、数学（統計学）・コンピューターサイエンス（IT）・ビジネスの3分野の知識を併せ持つスペシャリストの事を指しています。

元々は、統計学を用いて構造化されたデータを分析するのが、データサイエンティストの主な仕事でした。

しかし近年は、ITの進歩によってデータサイエンティストの仕事内容は大きく変わってきています。ITの分野に機械学習やビックデータ、画像・音声処理等の多種多様な技術が開発されてきているからです。

このようなスキルを持っているデータサイエンティストの重要性が高まると共に、需要も増えてきています。様々なスキルや知識を求められるのがデータサイエンティストであり、副業として選べる仕事も多岐にわたってきているのです。

また、最近はインハウスのデータサイエンティストが不足している傾向にあります。

データサイエンティストとして、一部のスキルを活かすのではなく、総合的な能力を活かす案件が増えていくと考えられます。

これらの事情もあり、データサイエンティストは副業として適している職種と言えます。

経験が求められるデータサイエンティスト

ここまでで、データサイエンティストと聞くと、若い人が副業でやっていそうなイメージがあると思いますが、そんなことはありません。

データサイエンティストの案件は即戦力を求める傾向にあります。

どういう事かと言うと、まだ経験の浅い20代のデータサイエンティストよりも、経験豊富で即戦力として考えられる30代以上のデータサイエンティストが求められているのです。

また、これまでの会社での経験やビジネスマナーも20代の人と比べて30代以上の人は併せ持っているので社会的信用も高く、依頼をする企業側も安心して仕事を任せられるため、30代以上のデータサイエンティストの需要は非常に高くなっています。

データサイエンティストの副業の案件例

ここからは、データサイエンティストの副業の内容を、より、具体的に見ていきましょう。

主な案件や単価を紹介していきます。

分析案件

スマホのアプリやweb広告などのデジタル施策に関わる分析案件は、データサイエンティストの仕事として需要がある分野です。

単価は時給3,000円～。実務経験が3年以上あるデータサイエンティストが好まれる傾向にあります。

具体的な業務内容は、マーケティングデータの分析や広告施策、位置情報などからの勾配分析などです。

プログラミングスクールの講師

データサイエンティストは、プログラミングの講師としての副業案件も存在します。

時給単価は2,000～3,000円。実務経験は１年以上は求められるでしょう。

実際に対面しての案件もありますが、最近は、コロナの影響もあり、Skype等のリモートでのレッスン案件も増えてきています。

開発案件

エンジニアとしての技術をもっていれば、開発に携わる副業案件も受注可能でしょう。

時給単価は、3,000円～。実務経験は3年以上求められる傾向。

診断系のアプリの開発や、チャットボットの開発案件などがあります。

エージェント経由の業務委託契約、または請負契約が多いです。

単価が高い案件の特徴

このようにデータサイエンティストの副業案件は、多岐にわたっています。

では、その中で単価が高い傾向にある案件にはどのような特徴があるのでしょうか？

データサイエンティストの中で、高単価になる案件に共通していることは、「作業範囲が多岐にわたる」です。

一部の業務しか対応できない場合は、当然対応できない業務は他のデータサイエンティストに依頼する必要がでてきます。

そのため、単価はどうしても下がってしまうのです。

また、高単価な案件にはもう1つ共通していることがあります。

それは、データ量が多く複雑な解析を求められるということです。

案件ごとにセキュリティ面やデータの性質が違ってくるので、情報の取扱いにおいては、柔軟な対応が求められます。

データサイエンティストに求められるビジネススキルとは

データサイエンティストとして副業の案件を見つけるためには、以下の3つの分野における知識や実務経験、スキルが求められます。

• ビジネス
• サイエンス（統計学）
• コンピューターサイエンス（IT）

なぜデータサイエンティストにビジネススキルが必要なのかと疑問に思ったかもしれません。データサイエンティストは単独で仕事を行なうのではなく、他の部署など他者との連携が必須になります。このことは副業で仕事をする場合についても言えることです。他者と関わりながら円滑にプロジェクトを進めていくためには、コミュニケーション能力など様々なビジネススキルが必要になってきます。そのためデータサイエンティストとして副業の案件を獲得するためには、ビジネススキルを磨いておくことが欠かせません。ここではデータサイエンティストに求められるビジネススキルについての理解を深めましょう。

コミュニケーション・プレゼンテーション

データサイエンティストの仕事には、コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力が求められます。20代よりも30代以上の人の方が多くデータサイエンティストとして活躍している理由は、社会経験が豊富でビジネスマナーを身に着けているためです。

なぜデータサイエンティストにはコミュニケーション能力が求められるのかをみていきましょう。コミュニケーション能力が必要になるのは、分析を行う目標を設定したりデータを分析する前にクライアントにヒアリングをするなど、データサイエンティストは人と接する機会が多いためです。データサイエンティストの案件は、他の部署などと共同で進めて行くプロジェクトも多く、円滑な人間関係を築くことはプロジェクトを成功させるために欠かせません。具体的には以下のような能力が重視されます。

• 他者の反応の理解
• 他者との調整
• 説得能力
• 交渉能力　など

データサイエンティストにプレゼンテーション能力が求められる理由についてもみていきましょう。クライアントにデータの分析結果を伝えたり、新たな提案をすることはデータサイエンティストの仕事の1つです。この時にプレゼンテーション能力が問われます。データサイエンティストはクライアントに対してただ数字を伝えるだけでなく、そこから分かることや新たな取り組みなどを提案しなければなりません。これらを伝える時に、クライアントに正しく理解してもらうには、分かりやすく説明する必要があります。

マネジメント

データサイエンティストの求人の中には

一部の専門的な能力だけでなく、総合的な能力を求める案件も多くあります。後者の案件では、単独で仕事をするのではなく、他業務の担当者らとチームを組みプロジェクトを進めていくことになるため、データサイエンティストは様々なマネジメントスキルが求められます。厚生労働省はデータサイエンティストに求められるマネジメント能力として、具体的に以下の項目を挙げています。

• 時間管理
• 資金管理
• 資材管理
• 人材管理　など

ドキュメンテーション能力

クライアントにプレゼンテーションを行うこともデータサイエンティストの仕事です。その時に使用する資料作成もデータサイエンティストの仕事になります。ただ分析の結果や提案をまとめれば良いということではなく、クライアントの心に訴える分かりやすい文書を作成する必要があります。そのためデータサイエンティストには、分かりやすく文章をまとめるドキュメンテーション能力を身につけておくことが求められます。具体的にはデータサイエンティストの仕事では以下のようなソフトを用いるのが一般的ですので、副業案件を獲得するためには使用できるようにしておく必要があります。

• Word
• 一太郎
• Excel
• スプレッドシート
• PowerPoint
• Keynote　など

データサイエンティストに求められるデータサイエンススキル

データサイエンティストには、サイエンス（統計学）のスキルが欠かせません。サイエンスはデータを分析する時に必要となるスキルです。ここでは、データサイエンティストに求められるサイエンスに関するスキルをみていきましょう。

分析・統計に関する知識

データサイエンティストの主な仕事は、アルゴリズムや統計を用いて大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析し、そこから新たな商品やサービスを生み出したり、ビジネスが抱える課題を解決する時に必要となる知見を引き出すことです。データを分析する時に統計処理や数理モデルを作成することから、分析や統計に関する知識が必要になります。この他に確率・微積分・行列などの数学の知識も求められます。実際にデータサイエンティストとして仕事をしている人の学歴を見ると、大学院などで統計学や数学、情報工学などを専攻しているケースが多いです。学生時代にデータの収集や分析に関する知識を身に着けておくと

データサイエンティストとして仕事に生かすことができます。

データ集計と可視化する能力

ビッグデータの分析には、収集したデータの集計作業が伴います。データサイエンティストの集計作業は、ただ数値を集計してまとめるという単純なものではありません。可視化を行い、課題を解決するための知見を見つけ出す必要があります。棒グラフや円グラフ、折れ線グラフなど可視化の種類は様々です。データサイエンティストは、クライアントに理解されやすい可視化の種類は何かを考え、選び出さなければなりません。そのためデータサイエンティストには最適な集計と可視化の手法を選ぶことができるスキルが求められます。

機械学習や統計モデリングスキル

データサイエンティストは、統計的なモデルを構築するために、データの中に隠れているパターンを見つけなければなりません。データサイエンティストが扱うデータの量は膨大なため、人間の手だけに頼るのにはどうしても限界があります。膨大な量のデータからパターンを見つけ出す時に役立つのが機械学習や統計的なアプローチによる分析です。このためデータサイエンティストは、機械学習や統計モデリングに関するスキルを身につけておく必要があります。

データサイエンティストに求められるITスキル

データサイエンティストが扱うデータは膨大です。膨大な量のデータを効率的に

分析するために欠かせないのがIT（コンピューターサイエンス）スキルです。ここではデータサイエンティストが身につけておくべき代表的なITスキルをご紹介します。ITスキルを身に着け、データサイエンティストの副業案件を獲得しましょう。

PythonやSQLなど、データを扱う上でのプログラミングスキル

ビッグデータを分析をする時に統計学や機械学習を用いるため、データサイエンティストにはプログラミング言語に関するスキルが求められます。データサイエンティストの仕事においては、解析や開発に利用できるPythonまたは解析に特化したR言語が用いられるのが一般的です。ビッグデータの分析を効率的に行うためには、HadoopやHBase、Hive、pigなどデータベースの管理システムに対する知識も必要になってきます。直接データベースからデータを取り出さなければならない時は、データベースを操作するためのSQLを用います。そのためSQLに関する知識やスキルも身に着けておく必要があります。これらの他にデータサイエンティストは、PHPやJavaScriptなどのプログラミング言語を習得しておくと、仕事に生かすことができるため、データサイエンティストの案件を獲得する上で強みになります。

機械学習・深層学習などのアルゴリズム開発及び実装

ITの進歩により、データサイエンティストの仕事は近年大きく変化しています。データサイエンティストの仕事の内容が変化した原因は、IT分野においてビッグデータや機械学習など様々な技術が開発されているためです。もともとデータサイエンティストの仕事は統計学を用いて構造化されたデータを分析することが中心でした。しかし現在は、高度なアルゴリズムの開発や実装を伴う案件が増加しています。人工知能への関心の高まりにより、深層学習に関する知見が求められることもあります。深層学習とは人工知能分野で活用されているスキルで、多層化されたニュートラルネットワークを用いた機械学習です。十分なデータを学習させることで、人工知能が自動的にデータからパターンを抽出できるようになります。機械学習や深層学習などのアルゴリズム開発や実装に関するスキルがあると、これらの仕事を受注することができるでしょう。

システム開発・設計のコーディングスキル

データサイエンティストは、様々な既存のツールや環境を用いてビッグデータの分析を行います。データサイエンティストの案件の中には、既存のツールや環境を使うのではなく、新たに専用のツールや環境の開発をしなければならないものもあります。その場合、ツールや環境の企画から構築までをデータサイエンティストが行うことになるため、エンジニアとしての知識や実務経験があると副業案件を受注しやすくなります。信頼性の高い分析を行うためには、設計のコーディングスキルに関する知識も必要になります。

要件定義や詳細設計のスキル

データサイエンティストの案件の中には、システム開発に欠かせない要件定義から詳細設計までを行うものもあります。そのため要件定義や基本設計、詳細設計に関するスキルがあると、データサイエンティストの副業案件を獲得しやすくなります。

要件定義とはプロジェクトの初期段階で行われるものです。クライアントにヒアリングを行いシステムで実装する範囲や内容など目的を決定します。要件定義の段階で求められるスキルは、コミュニケーション能力やスケジュールやリスク管理能力、システム開発の知識や経験です。

要件定義が完了すると、基本設計の段階に入ります。要件定義でまとめたクライアントのニーズを実現させるために必要となる機能を明確にします。基本設計が完了したら、詳細設計を行います。この段階では基本設計を元に、細かい仕様まで決定します。プログラミングに必要な事項を全て詳細に決定することから、プログラミングに関する深い知識や実務経験が求められます。

データサイエンティストの具体的な案件と単価を紹介

データサイエンティストとして副業案件を得るためには、今回ご紹介したようにビジネスやサイエンス、IT の知識やスキルが必要になります。データサイエンティストの仕事は経験豊富で即戦力がある人材が求められるため、未経験者が就くのは難しいです。単価がどのくらいなのかについては、データサイエンティストの人材が不足しているため、全体的に単価が高い傾向にあります。データサイエンティストの仕事の内容や単価は案件により実に様々です。作業範囲が多岐にわたる案件は、単価が高い傾向にあります。作業範囲が狭い案件は単価が安くなってしまいます。実際にデータサイエンティストの仕事にはどのような案件があるのかいくつか例をご紹介します。

データ分析中心のデータサイエンティストの具体的な案件

分析およびレコメンデーション開発実装を主軸とした包括的データサイエンス業務

動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーションの開発業務です。データサイエンス系のデータ分析支援とレコメンドシステム構築時におけるソリューション調査が主な業務です。単価は100万円〜です。以下のようなスキルや実務経験を所持した人材が求められています。

• ビジネスが抱える課題に対し、統計解析や機械学習の手法を組み立てた経験がある。
• Python、R、SQLなどの言語を用いた分析経験が2年以上ある。
• データクレンジングや集計、検証経験が1年以上ある。
• AWSなどのクラウドデータベースを扱った実務経験がある。
• Gitを用いたコード管理の実務経験がある。
• 画像や自然言語など非構造データを用いた機械学習システムの検証や評価の実務経験がある。

大手企業を中心とした450社以上の感情データからビジネス価値を創出するプロジェクト業務

ビッグデータを分析し、ビジネス上の価値を見出し、企画からプロダクト実装までを行います。単価は90万円〜です。この案件では、Pythonを用いたデータ分析経験、機械学習を用いた実務経験、データの加工・分析・可視化の実務経験が必須要件です。以下の経験やスキルを所持していると面接時でアピールポイントになります。

• 自然言語の処理経験
• ソフトウェアやデータ基盤の開発経験
• ビッグデータを扱った経験
• GitHubなどのソースコード管理システムを用いたチーム開発の経験
• AWSやGCPなどを用いた機械学習システムの開発経験

機械学習・ディープラーニング中心のデータサイエンティストの具体的な案件

AIやディープラーニングを活用したデータサイエンティスト業務

機械学習や深層学習を用いてアルゴリズムやレコメンドモデルの開発を行っている企業のビッグデータを分析することが主な業務です。単価は60万円〜です。この案件に申し込む場合は、以下のようなスキルが求められます。

• PythonまたはRの実装経験
• SQLを扱った経験
• 統計学に関する知識
• データ整形と前処理に関する知識と実装経験
• 機械学習アルゴリズムに関する知識と実装経験

既存事業の課題解決に伴う機械学習モデルの開発業務

全国の官公庁や自治体、外郭団体の入札情報を検索および管理できるサービスを展開する企業で、課題を解決するための機械学習モデルの開発を行います。単価は60万円〜です。この案件では、以下のようなスキルが求められます。

• Dev OpsエンジニアまたはSRE、インフラエンジニアとしての実務経験
• データサイエンティストまたは機械学習エンジニアと共同で仕事をした経験
• ワークフローやシステム監視に関する知見
• Pythonを用いた開発経験

システム基盤・インフラ設計中心のデータサイエンティストの具体的な案件

LegalTech領域のデータ基盤エンジニア

AWSを用いて言語処理基盤や機械学習基盤などのデータ基盤の開発を行います。単価は50万円〜です。この案件では、AWSまたはGCPを用いたインフラ構築の実務経験やDev Opsの環境構築の経験が求められます。

toC向け自社遊びの予約システムにおけるデータ基盤エンジニア

自社遊びの予約システムにおける機械学習を用いたレコメンドシステムの実装が主な業務です。単価は80万円〜です。この案件では、Java8以上 、Spring boot、

Python、Git、MySQL、Dockerを用いた開発経験が求められます。

顧客連携基盤におけるBIシステム開発・設計業務

企業内の顧客連携基盤におけるBIシステムの開発と設計業務が主な業務です。単価は90万円〜です。この案件では、TableauやMATLABなどを活用した経験や

R言語、Python、SQLなどを用いたデータ分析の経験が求められます。

2,000台超のIoTデバイスを支えるビッグデータ基盤の設計開発

チームメンバーと連携し、ビッグデータ基盤の設計開発を行なうのが主な業務です。単価は100万円〜です。この案件に申し込むには、以下のスキルが必須です。

• データ分析基盤の設計や開発、運用経験
• データサイエンティストと共同でデータ分析基盤の設計や開発をした2年以上の経験
• アーキテクチャ設計の経験
• AWSまたはGCPのクラウド開発経験

データサイエンティスト案件に強いフリーランス・副業エージェント一覧

それではここからはエンジニアの案件に強いエージェントをご紹介していきます。

エージェントを複数利用することで精神的な余裕も生まれるため、気になるエージェントがあればチェックしてみましょう。

ITプロパートナーズ

最大の特徴は週2日から稼働できる案件を多数掲載していることです。リモートワークなども含めてより柔軟な働き方を実現したい方におすすめです。

エンド直の案件がたくさんあるため高単価案件が多く、週2〜3日の稼働でも十分な報酬を得られます。

また最新トレンドの案件もあるため新しい技術に触れたい方にも向いています。

Midworks

Web系の案件を多数保有しておりWeb系に強いエージェントです。報酬保障や民間保険料の半額負担など福利厚生面が手厚く、独立したての方にも安心です。

目先の案件のことだけでなく今後のキャリアの相談などにも乗ってくれるため、将来的なキャリアパスに悩んでいる方にもおすすめです。

テックビズフリーランス

独立経験のある専属コンサルタントによるサポートを受けることができるため、これから独立を考えている方やフリーランスになりたての方に特におすすめのエージェントです。

税務関連のサポートなども無料で受けられる他、平日夜遅くの時間や土日などでも対応可能なため忙しい方にも便利です。

また都心だけでなく全国の優良案件を多数保有しているため、地方にお住まいの方やリモートで稼働したい方にもおすすめです。

フリーランスポート（Freelance Port）

案件紹介だけでなく、フリーランスエンジニアのブランディングやコミュニティへの参加など総合的なプロデュースのサポートを受けられることが特徴です。

フリーランス・顧客企業共に審査性で需要と共有バランスを適正に調整しているため成果を出せれば再指名などの継続受注も発生します。

フリーランスとして今後働く幅を広げたい方におすすめのエージェントです。

TechStock

2次請けよりも深い案件は基本的にないため、高単価・高報酬案件を多数掲載しています。

17年間の実績があるため他社にはない非公開案件も多くあり、独立直後のサポート体制も充実しています。

また他エージェントと比べて最大の特徴として、報酬が月末締め翌15日払いに対応していることが挙げられます。

報酬の支払いサイトが短いため、報酬を比較的すぐに受け取れることができます。

まとめ

今回は、データサイエンティストの副業について解説してきました。

最後に本記事の内容をまとめておくのでお役立て下さい。

1. データサイエンティストの副業は、30代からでも可能。経験が求められる。
2. 高単価な案件の特徴は「作業範囲が多岐にわたる」作業が限定的な案件は低単価
3. 今までの経験や自分のスキルを活かせる案件を見つけることが稼ぐために重要

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