データサイエンティストがフリーランスとして独立すべき理由を解説しました

本記事では、独立を検討中のデータサイエンティストの皆さんにフリーランスとしての働き方をお勧めする理由や独立後に想定されるフリーランス事情や独立後のキャリアについて紹介致します。

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データサイエンティストとは？

本記事をご覧いただいている方には、将来的にデータサイエンティストとして独立を検討している方もいらっしゃると思いますので、まず、データサイエンティストについて簡単に説明します。

データサイエンティストとは、SASによって以下の様に定義付けられています。

データ・サイエンティストとは、さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする職務またはそれを行う人のこと

テクノロジーの普及に従い、データの重要性が増した現代で生まれた新しい職業です。

対象とする業務領域は広くデータに関するオールラウンダーと呼ばれています。

混合されがちな「データアナリスト」との違いは、データサイエンティストは「ビジネスへのコミット」「データの蓄積の定義付け」などを行い、ビジネス課題に対してデータ分析スキルを活かして解決する職業と抑えておきましょう。

引用：）データ・サイエンティストとは？役割の定義、業務の内容

データサイエンティストはフリーランスとして独立しやすい

データサイエンティストの存在が社会で認知されはじめ、データを扱う大手企業からベンチャー企業まで、データサイエンティストの採用ポジションが年々増加傾向にあります。

データサイエンティスト協会によると^※１データサイエンティストを直近1年で採用・育成をした企業は49%にあたり、即戦力としての中途採用の増加も見られました。

採用数の増加からみても企業がデータサイエンティストに対する期待は大きく、引く手あまたな状況となっていることが分かりますね。

データサイエンティストの活躍の場は、IT業界に限らずアパレル、金融、広告業界、官公庁、製薬、など多くの業界でニーズが高まり、データサイエンティストがフリーランスとして独立しても案件が豊富にあるメリットは大きいと言えるのではないでしょうか。

また、データサイエンティストはビジネス＋ITの知識を有している専門性の高い職種ですので、多様な案件に参画することができ、あらゆる業界で市場価値の高い人材となり得ます。

フリーランスとして独立した後、継続的に案件を受けられる可能性が高いと考えられます。

しかし一方で、皆様もご存知の通り「AI技術の発達によりデータサイエンティストが無くなるのではないか？」という話題も良く取り上げられています。

「独立後に仕事がなくなるのではないか？」といった疑問も浮かぶかもしれません。

しかし現時点ではデータサイエンティストの顕著な人材不足が続いていることや、AIが発達したとしてもそのAIを扱う人が必要になってくること、AIによる完全自動化までには長期の時間を有するなどの理由から独立後に案件数が大幅に縮小していくことは無いと考えられます。

とはいえ、フリーランスのデータサイエンティストとして独立後、継続的に高単価の案件を受注していくには、変化を続けるテクノロジーに対応するためのデータ分析スキルを磨き続けていく必要性があると言えるでしょう。

参照：）データサイエンティスト国内企業採用動向調査結果を発表

データサイエンティストにフリーランスとしての独立をオススメする理由

データサイエンティスト市場は今後も拡大、多くのメリットがあるためデータサイエンティストの独立をオススメしています。以下にてデータサイエンティストにフリーランスとして独立する理由を紹介していきます。

データサイエンティストが不足している売り手市場

フリーランスに限った話ではないですが、データサイエンティストが市場において大きく不足している現状です。

それもそのはず、データサイエンティストは高度な専門性を持った特殊な職種です。統計学、数学、マーケティングなどのビジネススキル、プログラミング言語の知見など多くのスキルが必要となるからです。

筆者が調べたところ、フリーランスのデータサイエンティスト向け案件紹介サイトでは約900件近くの案件数がヒットしました。データサイエンティストは独立後も継続的に案件を獲得できると考えられます。

自由な働き方を選べる

独立をすると自由に働き方を選べるメリットがあります。スケジュールに縛られずに自身のタイミングで長期休暇が取れたり、リモート案件や常駐案件などを自分で決めて選ぶことができます。

データ分析副業案件が豊富にある

近年、データサイエンティストやデータアナリスト向けにデータ分析の副業案件が増加しています。

その理由として、データサイエンティストが持つ幅広いスキルが関係しています。

機会学習、ビッグデータの活用、マーケティングスキルなどの総合的知見を活かした多種多様な副業案件が増えています。こうした副業は始めやすく、独立後もスキマ時間で行える仕事として重宝されるでしょう。

データ分析の副業案件についてこちらのサイトで詳しく紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。

年収UPに期待できる

フリーランスのデータサイエンティスト向け案件は他のデータ分析系案件に比べて、高単価案件が多いです。

プログラミングを扱えるエンジニアとしてだけではなく、マーケティングやビジネスの課題を解決するコンサルティングな一面も備えており、活躍するフィールドが多いため高単価な案件が多いのです。

フリーランスとして活躍できるスキルセットをもつデータサイエンティストの方であれば年収UPが期待できるでしょう。

これから独立を検討している方向けに必ず目を通してほしいデータサイエンティストの案件単価相場や案件動向についてこちらのサイトで紹介しています。是非参考にしてみてください

データサイエンティストが独立前にすべきこと

続いて、データサイエンティストが独立前にすべきことをご紹介致します。是非独立前の参考になれば幸いです！

データサイエンティスト案件紹介サービスへの登録

独立前には、必ず案件紹介サービスの登録を行いましょう。

できれば信頼のおける紹介サービスを2～3つ程登録していることが望ましいです。

フリーランスとして働くと、クライアントと業務委託の契約、案件の交渉、手続きや請求が必要になります。そういった営業面を代行してくれたり、独立の手厚いサポートをしてくれるメリットがあります。

また、基本的にはフリーランス向け紹介サービスは登録料が無料です。登録することで非公開案件を確認したり、エージェントに独立前の相談をすることもできます。

登録すると、自身のスキルに応じた案件を紹介してもらえるため、自身の市場価値のチェックや報酬の確認などをすることも可能です。

「まだ仕事を受けることは考えていないけど、どんな仕事があるのか知りたい」
「これまでのキャリアがどんな分野で活かせるか、確認しておきたい」
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活躍の場が広がる無料登録に必要なのは、名前、メールアドレス、電話番号だけなので簡単にできます。最新の案件情報を見逃さないためにも早めに登録を済ませておきましょう。

向こう1年間の生活資金の準備

独立前の準備として1年間ほどの貯金を用意することをオススメしています。

独立後十分なコネクションをもっていない方は、仕事の獲得も難しいかもしれません。一時的に収入が落ち込んだとしても生活していけるだけの貯金があることが望ましいです。

そして最も重要なのが「心の余裕を持てるかどうか」です。人によっては、貯金が無くても気にならない方は問題ありませんが、フリーランスとして独立を考えている方は、自分が安心できるだけの貯金があるとフリーランス生活もより充実するでしょう。

データサイエンスに利用できる資格の取得

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現状があります。そうした現状で、フリーランスとして独立しているデータサイエンティストのスキルを可視化しておく必要があります。

なぜならクライアントが正しくデータサイエンティストの業務を理解している可能性も高くないからです。

そこでデータサイエンスに関わる資格取得をしていれば、クライアントも客観的にあなたのスキルを可視化して評価してくれます。ですので、オススメの資格を以下のサイトにてまとめました。是非ご覧ください

データサイエンティストのキャリアパス

フリーランスのデータサイエンティストとして独立後のキャリアも知っておきたい情報の一つではないでしょうか。以下でデータサイエンティストからのキャリア例を掲載しています。ぜひ自身のキャリアの参考にしてみてください。

ITコンサルタント

データサイエンティストのビジネス＋ITの知識を活かしたITコンサルタントへ進むキャリアです。ITコンサルタントは企業の経営課題をIT技術を駆使して解決に導く職種です。

企業のトップマネジメント層と関わるためデータ分析スキルを活かしたロジカルシンキングやプレゼンテーション能力が必要になります。必ずしも意思決定者がデータ分析に精通しているとは限らないため、上記のスキルは持ち合わせておくようにしましょう。

参考：）データサイエンティスト×コンサルタントが社会に必要とされる理由

プロジェクトマネージャー（PM）

データサイエンティストとしての経験を積みプロジェクトマネージャーに進んでいくキャリアです。

主にデータ分析プロジェクトにアサインされデータサイエンティストやデータアナリストとビジネスリーダーとの橋渡しの役割を担います。

プロジェクトでは、データをただ分析だけをするのではなく、多くのステークホルダーを関わりながら遂行しビジネスの課題解決をしなければなりません。

データサイエンティストとしての経験を積んでいれば、データ分析側の意見などをくみ取ることができ、プロジェクトを期限内に達成させることができるでしょう。データサイエンティストからのキャリアパスとしてはオススメのキャリアの一つです。

参考：）データ分析プロジェクトの「PM」に求められる知識

データサイエンティストのリモート案件例

フリーランスとして独立したら気になるのが「働き方」ではないでしょうか。コロナ禍により、リモートで仕事をする方が増えましたが、データサイエンティストはどのような働き方が選択できるのでしょうか。本記事の最後にフリーランスのデータサイエンティスト向け案件紹介サイトを参考にリモート案件例をご紹介致します。

※他サイトからサイト名を伏せて引用

データサイエンティストは独立してフリーランスとして働ける！

いかがでしたでしょうか。

今回は、データサイエンティストの独立について解説しました。データの価値が上がっている社会の中で、データのプロフェッショナルであるデータサイエンティストはフリーランスとしても独立しやすい職種の一つであります。

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