データサイエンティストがフリーランスで働くには？メリットと案件獲得法
「データサイエンティストが独立するメリットは？」「フリーランスの将来性はある？」
会社員のデータサイエンティストの中には、フリーランスで働きたくても年収や将来性があるのか分からず、不安な人は少なくありません。
データサイエンティストの需要は年々高まってきており、実績やスキルがあればフリーランスでも安定した働き方が実現できます。
本記事ではデータサイエンティストが独立するメリットや独立までの準備、仕事の獲得方法を解説していきましょう。
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目次
データサイエンティストは独立しやすい
データサイエンティストは企業の課題を見つけ出し、ビッグデータの収集・分析・加工を通じて課題解決のための計画立案・提言する職業。
フリーランスのデータサイエンティストはIT業界だけでなく、下記のような膨大なデータを扱う幅広い業界で活躍できます。
データサイエンティストはビジネスとITの知識が必要な専門性の高い職種で、関わる業務の幅が広いため高単価案件が多数。
海外でも活躍できる職業のため、実績やスキルがあればフリーランスでも安定した働き方ができるでしょう。
データサイエンティストの独立までの準備
データサイエンティストが独立するまでにはどんな準備が必要なのかな？
- 企業で1～3年実務経験を積む
- 副業から始めてみる
- 1年間の生活資金の準備
- 資格を取得する
- フリーランスとして仕事を探す
企業で1～3年実務経験を積む
未経験からデータサイエンティストを目指すなら、最低でも1～3年ほど企業で実務経験を積んでから独立するのが一般的。
独学で学ぶよりも、企業で働きながらスキルを身に付ける方がメリットが多く、独立後のクライアントからの信頼度も高いです。
・自分の興味以外のスキルも身につく
・実際に活躍してる人の技術を学べる
・教育環境が充実している
・人間関係を広げられる
・学びながらも安定して給料が貰える
フリーランスの案件獲得の約7割が「人脈経路」のため、会社員時代は積極的に人脈づくりに努めましょう。
ビジネススクールに通い知識を身に付けてから転職する人もいるわ。時間とお金に余裕があるなら検討しましょ♪
副業の案件を受注してみる
データサイエンティストとして独立する前に、余裕があるなら会社員で働きながら副業を始めてみましょう。
データサイエンティストは選べる案件も多種多様のため、独立後に働きたい業界・分野の副業案件で実績を積むのが得策です。
・データベースの構築
・データ分析
・マーケティングプランの構築
・新規商品開発のコンサルティング
・技術監修
・ビジネススクールの講師 など
1年間の生活資金の準備
独立したての頃は思うように仕事が受注出来ず、収入が不安定になってしまうケースも。
独立後に十分な貯蓄がないと、精神的にもかなり苦しくなってしまいます。
データサイエンティストの独立前の準備として、収入が減っても半年～1年ほど生活できる程度の貯蓄はしておきましょう。
コンスタントに仕事を獲得するなら、フリーランス向けエージェントの利用がオススメ☆
資格を取得しておく
データサイエンティストの定義は日本では明確に定められていないため、客観的にスキルを証明できる資格で評価されるケースも。
・統計検定2級以上
・オラクルマスター
・OSS-DB技術者認定試験
・G検定・E資格
・Python 3 エンジニア認定基礎試験
・応用情報技術者試験 など
データサイエンティストで働くのに資格は必要ないですが、取得しておけばフリーランスで案件を獲得するためのアピール材料になります。
データサイエンティストの仕事の獲得方法
会社員で経験を積んでから独立すれば、フリーランスのデータサイエンティストとして働けるんだね！
独立するリスクもあるけど、きちんと対策して自分に合った仕事の探し方を選べば、安定して働けるわ♡
フリーランス協会の調査では、フリーランスの案件受注経路の70%が『人脈』でした。※3
自身の実績やスキルを、HPやSNSでの発信するも有効な営業活動になります。
人脈から思うように仕事が受注出来ない人は、クラウドソーシングサイトやフリーランス向けのエージェントを利用しましょう。
フリーランス向けエージェントを利用
データサイエンティストがフリーランスで案件を探すなら、フリーランス向けのエージェントの利用が最も効率的。
条件が合えば、個人の営業活動では獲得できない大手クライアントや高単価の案件も紹介してもらえます。
フリーランスのリスクも解消できるため、営業活動する時間がない・案件の探し方が分からない人は利用してみましょう。
| レバテックフリーランス | Midworks(ミッドワークス) | |
|---|---|---|
| フリーランスエージェント |  |
 |
| 主な年齢層 | 20代～40代 | 20代～40代 |
| 主なサポート対象者 | 実務経験1年以上のITエンジニア・Webデザイナー | ITエンジニア(実務経験目安：3年以上) |
| 支援実績 | フリーランスエージェント登録者数・業界認知度No.1 | IT系フリーランス専門エージェントサービス3部門で第1位 |
| 対応地域 | 東京/神奈川/埼玉/千葉/大阪/兵庫/京都/愛知/福岡 | 東京/神奈川/埼玉/千葉/大阪/京都/兵庫/滋賀 |
| 特徴 | 業界最大級の案件数。最短1週間で参画 | 正社員並みの保障付き。給与保障あり |
| 簡単登録 (無料) |
| テックビズフリーランス | テクフリ | |
|---|---|---|
| フリーランスエージェント |  |
 |
| 主な年齢層 | 20代半ば～40代前半 | 20代後半～40代 |
| 主なサポート対象者 | 1年以上の開発経験・類する実績のあるITエンジニア | 年収700万円以上のエンジニア・Webデザイナー |
| 支援実績 | 福利厚生が充実。案件決定率・継続率90％超。 | 平均単価81.2万円。3人に1人が収入120%アップ |
| 対応地域 | 全国対応 | 東京/神奈川/埼玉/千葉 |
| 特徴 | 案件登録数3万件超。抜群のバックアップ体制 | 90%以上の人が希望単価を下げずに参画。参画まで最短2日 |
| 簡単登録 (無料) |
| フォスターフリーランス | DYMテック | |
|---|---|---|
| フリーランスエージェント |  |
 |
| 主な年齢層 | 20代～40代 | 20代～40代 |
| 主なサポート対象者 | 年収700万円以上のエンジニア・Webデザイナー | フリーランス、独立を検討している2～3年の経験があるエンジニア |
| 支援実績 | 20年の実績 登録者1万7000人 |
面談満足度88.5％ 高単価案件が豊富 |
| 対応地域 | 東京/神奈川/埼玉/千葉 | 東京/神奈川/埼玉/千葉 |
| 特徴 | 非公開案件多数 案件の半数上は直取引で高単価 |
完全非公開の独自案件多数。企業との面談にも同行 |
| 簡単登録 (無料) |
データサイエンティストの独立のメリット
会社員の方が将来的にも安定できそうだけど、データサイエンティストが独立するメリットってあるのかな？
確かに安定を取るなら会社員だけど、フリーランスが向いてる人もいるわ♡
需要が高く将来性がある
昨今では多くの企業がビッグデータの分析によって、商品・サービスの提案や経営戦略を設定しています。
ビッグデータ解析ができる人材が社会的に求められている一方で、データサイエンティストの数は少ないため、需要が非常に高いです。
データサイエンティストは幅広い分野で必要とされているため、十分な知識や能力があればフリーランスでも長く活躍できるでしょう。
自由な時間が増える
データサイエンティストは独立後、仕事量を全て自分でコントロールできます。
会社員よりも自由な時間が取りやすくなるため、理想のワークライフバランスが実現できるでしょう。
効率的にキャリアが積める
企業で働くデータサイエンティストは、自分が積みたいキャリアとは関係のない仕事でもこなさなければなりません。
フリーランスのデータサイエンティストになれば、興味のある分野の仕事だけを選択できるため、効率的にキャリアが積めるでしょう。
収入アップが期待できる
求人ボックス給料ナビによると、正社員のデータサイエンティストの平均年収は695万円。※1
レバテックフリーランスの案件平均単価からフリーランスの年収を換算すると約890万円と、正社員と比較しても高い傾向にあります。※2
データサイエンティストは実績やスキルが収入に直結するため、経験が豊富な人ほどフリーランスで高収入を目指せるでしょう。
レバテックフリーランスの『スキル別市場分析ダッシュボード』で、案件倍率や適性単価をチェックしましょ♪
データサイエンティストは独立後も安泰
データサイエンティストは幅広い業界や分野で需要が高く、フリーランス向け案件も増加。
まずは企業で1～3年以上実務経験を積み、独立前の準備を怠らなければ、フリーランスデータサイエンティストとして安定して働けます。
独立後は、会社員時代に築いた人脈やフリーランス向けエージェントを活用して、フリーランスでも理想の働き方を実現させましょう。
フリーランス向けのエージェントは独立前の悩みも聞いてもらえるから、気軽に相談してみましょ♪
(※1 引用：データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）/求人ボックス 給料ナビ)
(※2 引用：レバテックフリーランス/データサイエンティスト求人・案件)
(※3 引用：フリーランス白書2020｜フリーランス協会)
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