データサイエンティストがフリーランスとして活躍する案件獲得術

この記事では、データサイエンティストがフリーランスとして活躍する案件獲得術を解説します。

未経験からでもフリーランスのデータサイエンティストになれる?
フリーランスのデータサイエンティストはどんな仕事をするの?

近年AIや機械学習を活用し、データ分析をするデータサイエンティストを求める声が強まっています。データサイエンティストは需要があるにもかかわらず、人手不足な状況です。

なかには企業側のニーズに合わせ、新たにデータ分析を学び、フリーランスへ転身を考える人もいるはず。

本記事では、未経験からフリーランスのデータサイエンティストになるために何をすべきか、具体的に解説しています。また、データサイエンティストが独立する際のメリットやデメリット、案件例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

この記事の要約
  • 募集案件がある点から、未経験からフリーランスデータサイエンティストへの独立は可能
  • 不安な人は副業で実務を体験してみるのがおすすめ
  • 案件はクラウドソーシングサイトで獲得しよう
目次

未経験からでもフリーランスのデータサイエンティストへの独立は可能

未経験からでもフリーランスのデータサイエンティストへの独立は可能

未経験であっても、データサイエンティストになることは可能です。

データ分析には高い専門性と即戦力を求められますが、未経験でもチャンスがあります。データサイエンティストになるには資格が不要であり、さらに近年のビッグデータ活用需要の増加とIT人材の不足の背景により、データサイエンティストの数が市場に足りていません。

データサイエンスができる人は、企業からすると喉から手が出るほど欲しい人材です。実務経験が少なくとも、高度な専門性を持っている人なら起用したいと考える企業が増えています。

ここからは、未経験からフリーランスのデータサイエンティストを目指す前に知っておくべき情報を、3つにまとめて紹介します。

年齢が増すほど独立の難易度は高くなる

年齢が増すほど、フリーランスのデータサイエンティストとして独立する難易度は高くなる傾向にあります。

とくに、データサイエンティストなどIT分野に携わる職業は、新しく覚えることが多いです。技術の習得に時間がかかるため、高齢の未経験者がやっとの思いで案件を獲得しても、実務経験を積む機会が非常に少なくなってしまいます。

知識や経験の深さは案件の取得率につながるため、キャリアチェンジを狙うなら早めに行動しましょう。

副業で実務経験を積んだ後の独立が吉

未経験からフリーランスデータサイエンティストへの独立は、副業で実務経験を積んだ後がおすすめです。実績がゼロの状態では、「この人に仕事を任せていいのかな…」とクライアントが二の足を踏み、案件を獲得できる可能性が低くなります。

まずはエンジニアやデータアナリストなど、データサイエンスに関連する職に携わり、それから副業で少しずつ実務経験を積み、最終的にフリーランスとして独立を目指すことをおすすめします。

挫折しないか不安な人はスクールもおすすめ

未経験からフリーランスのデータサイエンティストを目指している人の中には、独学で挫折してしまう人も少なくありません。挫折しないか不安な人には、データサイエンスを学べるスクールの受講もおすすめです。

スクールではビッグデータを使いこなすためのAI学習や深層学習、アルゴリズム開発など、本格的なスキルを勉強できます。

なかには、求人に応募する際の履歴書や職務経歴書の添削指導などの転職サポートをおこなうスクールもあります。

なお、データサイエンティストへの転職・独立を見据えて学習したい人は、受講料の最大70%が給付される侍エンジニアの「データサイエンスコース」がおすすめです。

次の記事では、「データサイエンスコース」について詳しく解説しています。参考として、あわせてご覧ください。

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フリーランスのデータサイエンティストになる4つの方法

フリーランスのデータサイエンティストになる4つの方法

未経験からでも、フリーランスのデータサイエンティストとして独立できる可能性はあります。

ここからは、実際にフリーランスのデータサイエンティストになるための方法を、4つにまとめて紹介します。

データサイエンスを扱う職種に就職後に独立する

フリーランスのデータサイエンティストになるためには、まずは正社員としてデータサイエンスを扱う仕事を経験することをおすすめします。実際に経験して学んだ知識は、本や動画講座などの独学で勉強するよりも、スキルを身につける上で有利です。

経験したプロジェクトを職務経歴書に記入できるのも強みでしょう。実務経験を示すことで、完全未経験の人よりも信頼を得られ、採用されやすくなります。

データサイエンティストとしての経験はなくとも、ビッグデータを活用する仕事を経験してきた人は、その後の転職においてデータサイエンス未経験でも採用される可能性があります。独立するうえでは、最低3年ほどの実務経験が欲しいところです。

エンジニアやアナリストからのキャリアチェンジも一つの選択肢として考えておきましょう。

副業を経て独立する

実績や人脈がない状態のままフリーランスとして働くことは容易ではありません。まずはフリーランスのデータサイエンティストとして活躍するうえで、副業を経て独立を目指しましょう。

データサイエンティストには副業案件も多く、まずは副業から始めて実務経験を重ね、人脈を広げてから独立することも可能です。

フリーランス向けのエージェントサービス「ITプロパートナーズ」には、副業案件例として、データベースの構築・データ分析・AI開発・技術顧問・プログラミングスクール講師などがあります。働き方も時給制やフレックス制やリモートワーク、土日だけで完結する仕事などさまざまです。

案件例具体的な業務内容
データベースの構築大量のデータを自動で管理するシステムの構築
データベースのメンテナンス
データ分析機械学習のためのデータ加工
マーケティングデータの分析
顧客の購買行動や人気トレンドの分析
AI開発R言語やPythonなどを用いたシステム開発
売上・顧客データの管理
ECサイトやアプリの開発
スクール講師法人向けの新人研修コーチ
データサイエンティストを目指す生徒の指導

参考:ITプロパートナーズ

副業でデータサイエンスの仕事を請け負う場合、本業に支障が出ないよう、体調管理・スケジュール管理を入念に行うことが大切です。

スキルアップのために無理をして仕事を引き受けても、大きなストレスを抱え、結果的に上手くいかないケースも出てくるでしょう。本格的に独立を目指すためにも、無理のない範囲で案件を受注することをおすすめします。

大学・専門学校で知識を習得する

近年、データサイエンスを大学でも学べるようになりました。2017年に滋賀大学にデータサイエンス学部が初めて設立され、データサイエンティストを目指せる学部が続々とでき始めています。

大学や専門学校でデータサイエンスを学んだのち、就職活動を経てフリーランスとして開業をする方法もおすすめです。

進学情報サイト「スタディサプリ進路」では、データサイエンティストを目指す学生向けの情報が掲載されています。

例として、同志社大学ではデータサイエンスを扱う文化情報学部が設立されてます。この他にも健康データサイエンス学部がある順天堂大学、情報学と宇宙科学を学べる九州大学・共創学部などがあり、学びたい分野に応じて進学先を選びましょう。

実務では、統計学の知識の他に、PythonやR言語のプログラミングスキルが求められます。ビッグデータの活用だけでなく、システム開発について学べる学科もおすすめです。

プログラミングスクール経由で独立する

フリーランスのデータサイエンティストになるために、プログラミングスクールで学ぶ方法もおすすめです。

スクールでは、初心者向けの基礎コースから、専門的な機械学習・システム開発コースまで用意されています。現役のエンジニアが講師を担うスクールも数多くあります。

大学や専門学校は都心部に集中しているため、通いにくい欠点がありますが、プログラミングスクールはオンラインで受講が可能です。一般的な受講期間は3〜6ヶ月とされており、受講料はおおよそ30~80万円ほどとコースによって差があります。

プログラミングスクールでデータサイエンスを学ぶメリットは、必要不可欠な深層学習やアルゴリズムなどを重点的に学べることです。専門的なスキルを身につければ、独立したのち、高単価案件にも挑戦できるでしょう。

次の記事では、データサイエンスが学べるスクールについて詳しく解説しています。参考として、あわせてご覧ください。

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更新日:2024年10月31日

フリーランスのデータサイエンティストに独立する3つのメリット

フリーランスのデータサイエンティストに独立する3つのメリット

今まで会社勤めをしていた人にとって、フリーランスのデータサイエンティストとして独立できたとしても「その後、具体的に何が得られるのか?」が分からないと魅力を感じられませんよね。

ここからは、フリーランスのデータサイエンティストとして独立したときに得られるメリットを3つにまとめて紹介します。

戦略設計からプロジェクトに参加できる

フリーランスのデータサイエンティストは、戦略設計からプロジェクトに関われるメリットがあります。会社員の場合、仕事の効率化と分業により小さな業務を任されるばかりで、戦略に関われる機会が少ない傾向にあります。

その点、フリーランスのデータサイエンティストはデータ分析業務だけでなく、プロジェクトにおいて幅広い役割を担うことが可能です。分析したデータを元に、経営設計を考えるコンサルタントのような仕事を任されるケースもしばしばあります。

これまでは企画部やマーケターが行っていた仕事を、データサイエンティストが担う場面も増えています。1つの業種で幅広い仕事に携わるため、データサイエンティストは、ビジネスマンとしてのキャリアの向上やステップアップの面で大きなメリットがあります。

複数プロジェクトに参加できる

フリーランスとして働くことで、1つの会社に縛られにくくなるため、さまざまな案件にチャレンジすることが可能です。これまでは同じジャンルのデータ分析ばかりだったとしても、新しい業界の仕事に携わることで、よりフレッシュな気持ちで業務を行えるでしょう。

また信頼を勝ち取った上で、案件に困らない状況を作ることができれば、苦手な分野の仕事は断れるなどのメリットがあります。

スキル次第で年収アップが期待できる

フリーランスのデータサイエンティスト案件は非常に高単価です。1案件、おおよそ50〜80万円ほどで、なかには100万円を越すものもあります。

クライアントの提示する条件や、自身の頑張り次第で、年収1,000万円を目指すことも可能です。会社員は業務量に応じて、年収の相場が決まっているので、このような働き方をするのはフリーランス以外には難しいでしょう。

しかし、企業が多く中抜きをするケースもあり、仕事量に見合った金額なのか見極めることが重要です。

フリーランスのデータサイエンティストに独立する3つのデメリット

フリーランスのデータサイエンティストに独立する3つのデメリット

データサイエンティストに転身することは、メリットだけではありません。

ここからは、フリーランスのデータサイエンティストとして独立した場合のデメリットを3つにまとめて紹介します。

収入が不安定になる

データサイエンティストのみならず、フリーランスとして独立すると収入が不安定になりがちです。独立当初は知人や友人などの人脈をたどって、高額な収入を得られても、突然大口の契約が終了する場合もあります。

体調を崩した場合、収入に大きな影響を受けてしまいます。独立前に十分な資金を準備し、長期間の病気やケガに備えて、1年分ほどの貯蓄をしておくことがおすすめです。

独立後も、収入が安定しないことを見越して貯金をしておきましょう。

最低限の社会的信用を得るためには、クレジットカードの支払い遅延を起こさないなど注意しましょう。

営業や経理まで自分ひとりで完結させる必要がある

フリーランスとして活動するには、営業や経理をひとりで請け負う必要があります。

営業に慣れていない人は案件獲得が難しいため、収入的に困難な状況に立たされがちです。フリーランスになる前に、まず案件紹介サイトに登録しておくことも必要でしょう。

営業以外にも、フリーランスは経理も自分ひとりで行うため、保険や税金などの知識も求められます。独立をする前に厚生年金から国民年金への切り替え、国民健康保険への切り替えなど、必要な手続きをあらかじめ確認しておきましょう。

会社員は会社が年末調整をしてくれますが、フリーランスは自分で確定申告をしなければいけません。確定申告は毎年2月中旬から3月中旬の期間で、前年度の申告が行われます。

国民年金は厚生年金と違って、納める金額が少なくなりますが、将来の年金は減額されてしまいます。健康保険の切り替えも期日があるため、いくつか注意すべきポイントがあることを覚えておきましょう。

自己管理を徹底する必要がある

フリーランスとして働くためには、データサイエンス分野に限らず自己管理を徹底する必要があります。フリーランスは自分のペースで仕事を進められるため、つい怠けてしまいがちです。

自分一人での作業だと身が引き締まらない場合は、共同のコワーキングスペースなどを使いましょう。コワーキングスペースは、長時間作業をすることを前提に提供しています。ドリンクバーやWi-Fi完備をしている施設が多く、カフェやレストランのように長居をしても迷惑に思われることはありません。

他の人が黙々と仕事しているところに刺激を受け、やる気をもらうこともあります。また、毎日同じ場所で作業をすることで、生活リズムが乱れないというメリットもあるでしょう。フリーランスとして活動するときの怠けグセを断ちたいときには、コワーキングスペースの利用も検討しましょう。

また、スケジュール管理も重要です。無理に仕事を引き受けダブルブッキングをしたり、納期が遅れたりすることがあれば、信用を失いかねません。

納期が遅れるような不誠実な状況が続いてしまうと、クライアントから継続契約してもらえないケースも考えられます。フリーランスとして長く活躍するためには、徹底した自己管理が必要です。

フリーランスのデータサイエンティストが案件獲得する方法5つ

フリーランスのデータサイエンティストが案件獲得する方法5つ

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍するためには、自ら営業活動をして仕事を獲得する必要があります。

ここからは、具体的にどのようにして案件を獲得するのか、5つにまとめて紹介します。

クラウドソーシングサイトで応募する

フリーランスのデータサイエンティストとして案件を獲得するための手段として、クラウドソーシングの活用がおすすめです。

クラウドソーシングとは、働きたい人と仕事を頼みたい人をオンライン上でマッチングするサービスです。主なクラウドソーシングサービスには、ココナラランサーズクラウドワークスなどが挙げられます。

クラウドソーシングサービスは副業向けの短期案件が多く、未経験でも応募しやすいことが特徴です。しかし、全体的に報酬単価が低い傾向にあり、さらにシステム手数料を引かれてしまいます。

フリーランスとして本腰を入れて長期間働きたいという人は、エージェントサービスの活用を検討しましょう。

エージェントから紹介してもらう

フリーランスのデータサイエンティストとして、安定して収入を得たいなら、高単価な案件を扱うエージェントサービスの利用をおすすめします。

エージェントサービスに登録することで、自分のこれまでの実績やスキル、希望する業務を考慮した上で最適な仕事を紹介してもらえます。営業が得意ではない人にとって、エージェントサービスは心強い味方となるでしょう。

有名なエージェントサービス例として、レバテックフリーランスランサーズエージェントMidworks等があります。

エージェントサービスへの登録は、高単価案件の紹介に限らず、次のようなメリットもあります。

  • 案件が切れても保険としていくらか収入が保証されるサービス
  • 月額1万円分の書籍勉強会費
  • 産休や休暇、お祝い金などのフリーランス向けの優待パッケージ
  • 確定申告サポート、福利厚生サービス
  • 専属エージェントによるカウンセリング
  • エージェントがクライアントとワーカーを引き合わせるため、トラブルが少ない

なかには中間マージンが少ないクライアントとの取引や、非公開の高額求人もあります。

働き方は時給での仕事や、週3日稼働など多岐にわたり、本業としてガッツリ稼ぐことも副業で働くこともできます。

始めはクラウドソーシングサービスで仕事を受け、最低1年の実務経験を経て、慣れてきたらエージェント登録することを視野に入れておきましょう。

知り合いに紹介してもらう

知り合いに紹介してもらう
知り合いに紹介してもらう

知り合いに案件を紹介してもらう方法も有効です。

もし前職でデータサイエンスに携わる仕事をしていた人であれば、その時の同僚などから声を掛けてもらえるケースも考えられます。見知らぬ相手ではないので、安心して業務を行えるでしょう。

しかし、お世話になった人や自分のかつての上司が新しいクライアントとなった場合、仕事を断れないケースも出てきます。他にも、契約書なしでの口約束で安易な安請け合いをしてしまうこともあるでしょう。

価格交渉や納期スケジュールで揉めないためにも、事前に丁寧なコミュニケーションが必要です。

企業へ直営業を行う

フリーランスとして独立後の案件の獲得方法として、企業へ直接営業を行う方法もおすすめです。

エージェントサイトやクラウドソーシングサイトを利用すると、どうしても中間マージンが発生してしまいます。しかし、企業との直接取引であれば、報酬から中間マージンを差し引きされることはありません。また企業の担当者と直接話し合いができるため、スケジュール交渉がしやすいメリットがあります。

まず企業に直に営業をかけて案件をこなし、そこから新しい別のクライアントを紹介して貰うことも可能です。

直営業をするデメリットとしては、営業や実務をこなし、さらに請求書の発行などの経理をすべて自分でこなさなければいけないことから、直営業はフリーランスとして仕事に慣れてきた人向けの方法でしょう。

SNSを活用する

SNSを積極的に使うことで、データサイエンティストの仕事情報を知ることもできます。

とくに同じデータサイエンス関連の業界で活動するフリーランス仲間や、企業のディレクター以上の役職の人をフォローすると、タイムラインにフリーランス募集が流れてくることもあるでしょう。

日頃からSNSを通じて、人脈を広げる努力も必要です。Facebook以外のSNSは匿名性があることから、直接取引をする際は、信頼できる発信元かチェックする必要があります。

近年は、ビジネス関連のオンラインサロンも増えています。SNSを駆使して異業種交流などを積極的に行っていきましょう。

データサイエンティストのフリーランスとして活躍する3つのコツ

データサイエンティストのフリーランスとして活躍する3つのコツ

具体的な案件の獲得方法を知ったとしても、フリーランスとして長く活躍するために一体どうすればよいのか悩む人も少なくありません。

ここからは、データサイエンティストとしてフリーランスで活躍するための、3つのコツをまとめて紹介します。

継続的にスキルアップする努力を惜しまないこと

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍していくためのコツ、1つ目は継続的にスキルアップをする努力を惜しまないことです。

ビッグデータの活用だけでなく、近年は生成AIの普及や新しいサービスの誕生で、顧客ニーズも大きく変化しています。

フリーランスとして長く活躍するためにも、いつでも時代の変化に対応できるよう、SNSでトレンドを知る努力や、新しいアプリケーションを実際に使って見るなどのチャレンジ精神が必要です。

クライアントと積極的にコミュニケーションをとること

フリーランスのデータサイエンティストとして活躍していくための2つ目のコツはクライアントとの積極的なコミュニケーションです。

契約時にお互いの齟齬がないように気を付けることはもちろん、プロジェクトを始動する前に、クライアントから自身に求められていることや案件の詳細をヒアリングしておくことも重要です。成果物がクライアントの要望と異なった場合、信頼が崩れかねません。

プロジェクトが終了した後も、クライアントにその後の経過を尋ねることも有効です。メールの最後に一言添えるだけでも、それが次の仕事につながる可能性もあります。

クライアントとの対話は、顧客満足度やレビューにも影響します。積極的なコミュニケーションを心がけましょう。

案件単価にこだわること

フリーランスとして活躍するコツ3つ目は、案件単価にこだわることです。

最初は実績作りのために、安価な案件を引き受けざるを得ない場面もあります。しかし、いつまでも安価な仕事を引き受け続けていると、収入が増えず、日常生活にも影響を及ぼしかねません。

低単価で案件を請け負っていたときのクライアントがお得意様となって、ずっとお世話になっていたという理由でそのまま低単価で仕事を続けてしまうケースもあります。

最低限、生活に必要な収入を得られる案件に応募しましょう。

十分な信頼を築けたタイミングで、クライアントに単価アップの交渉をするのもおすすめです。しかし、断られてそのまま仕事が来なくなってしまう事もあるため、もし単価交渉をするならばディレクターやマネージャーに昇進を打診されたときなど、タイミングを見計らいましょう。

まとめ

未経験からフリーランスのデータサイエンティストとしての案件を獲得するには、まずクラウドソーシングサイトで副業案件を探すのがおすすめです。

業務に慣れてきたらエージェントサイトを利用し、高単価案件にチャレンジしましょう。中間マージンが発生しないため、直接企業に営業をかけて仕事を獲得する方法もあります。SNSやオンラインサロンで交流し、知人から仕事を紹介して貰うことも有効です。

未経験の人は、まずデータサイエンスに携わる業種に就職してから独立を目指していきましょう。

本記事の解説内容に関する補足事項

本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。

また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。

参考:SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました

記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹


音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。

この記事を書いた人

中川 大輝のアバター 中川 大輝 メディア編集長

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
今更ながら「キングダム」にドハマリ中。

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