なぜデータサイエンティストは副業をすべき？こんなおすすめ案件も？必要なスキルや最新傾向・探し方徹底解説！

データサイエンティストの副業向け案件が確実に増加傾向にあります。プログラマーなどのITエンジニアに比べると、データサイエンティストが注目されるようになったのは最近のことです。そのため、他のエンジニアほどは副業をするイメージが少ないかもしれません。

こちらの記事でデータサイエンティストの将来性、仕事内容について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

しかし実際には近年のAIやビッグデータを活用したビジネスの台頭によりデータサイエンティストのニーズが飛躍的に高まっており、それに伴って副業案件も目に見えて増えているので、やってみるなら今が絶好のチャンスでしょう。

そこで今回は、データサイエンティスト副業をおすすめする理由や必要なスキル、具体的な案件内容と単価相場、さらに未経験でも副業ができるのかについて解説します。

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データサイエンティストに副業をおすすめする4つの理由

まず、データサイエンティスト副業がおすすめの理由について解説しましょう。具体的には、以下の4点が挙げられます。

• 報酬単価が高い
• リモートで完結できる
• 実績と経験が増える
• 人脈が増える

各項目について詳しく見ていきましょう。

報酬単価が高い

データサイエンティスト向けの副業案件にはさまざまな種類がありますが、いずれも高単価なものが目立ちます。安くても月収10万円前後から、高いものは100万円クラスのものまで、一般的な副業と比較するとかなり高額といえるでしょう。

50万円前後の報酬価格帯の案件のボリュームが多いいため、年収に換算すると相当額の臨時収入が期待できます。

プログラマーをはじめとするエンジニアは、月収30万円の副業でもかなり高い部類に入ります。そう考えると、データサイエンティスト副業は、コストパフォーマンスが非常に高いと考えて間違いないでしょう。

リモートで完結できる

データサイエンティスト副業の多くはフルリモートで完結できるため、パソコンとネット環境さえ整えば自宅で行うことが可能です。データベースの構築、Web開発、AI開発といった案件がありますが、いずれもパソコンのみの作業となりますし、依頼主との打ち合わせはWeb会議で対応可能です。

どうしても必要なとき以外は、対面ではなくメールやチャットのやり取りで済むうえ、納品もオンラインで完結します。よって相手が業務時間内でなくとも、休日や本業終了後の深夜に仕事をしたり、納品したりすることができるでしょう。

本業があると、副業に取り掛かれる時間は不規則になりがちです。しかし、多くはリモートで対応可能なため、データサイエンティストにとって副業は非常にうってつけといえるでしょう。

実績と経験が増える

副業を行うことによって、データサイエンティストとしての実績や経験が増えるのも非常に大きな利点です。データサイエンティストは、さまざまな種類の案件を数多くこなすほど確実に実力がアップします。

そのスキルや経験を本業で活かすことができれば、社内での評価が高まると期待できるでしょう。また、その実績を武器に転職をしたり、フリーランスとして独立した際のポートフォリオにしたりすることも可能です。

企業内でデータサイエンティストとして働いている限りは、上司やクライアントから指示される業務をこなすのが基本となります。そのため、自分の意思で好きな仕事を手がけることはほぼ不可能でしょう。その点、副業であれば数あるクライアントから本業と異なる内容の仕事を請け負うこともできるので、スキルアップに寄与すると考えられるのです。

人脈が増える

データサイエンティスト副業をすることで人脈が増やせるのも、おすすめの理由です。

データサイエンティストには、人脈が増えると思わぬところから良い仕事が舞い込む例があります。副業によって普段と異なる人たちとの縁が広がり、そこで意気投合したり信頼してもらえたりすることにより、「実はこんな企業の〇〇というプロジェクトがあるのですが協力してもらえませんか」という形でオファーが来るといった具合です。

人脈を増やしていった先に、独立してフリーランスとして案件を請け負う将来も開けるかもしれません。

こちらの記事でデータサイエンティストがフリーランスとして働くメリット、平均年収について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

いますぐ独立してフリーランスになるかどうかは別として、このような人脈は、自分が何らかのプロジェクトを手掛ける際にも活用できるので、同じ仕事でも精度を高めたり、何倍も大きな成果に繋げたりできることもあるでしょう。

データサイエンティスト副業のおすすめ案件7種類と単価相場

続いては、データサイエンティスト副業においておすすめする案件の種類や単価相場について解説しましょう。

データの分析と解析

データの分析と解析は、企業が所有する大量のデータを有効に活用するための重要な手段です。この分野では、顧客の購買履歴、製品の販売データ、市場の動向など多様なデータを数値やグラフで可視化し、それを基に戦略を立てることが一般的です。

専門性が高いために、副業案件でも月収30万円を超える価格帯が主流となっています。

しかし、その反面で高度なスキルと経験が必要とされます。PythonやRといったプログラミング言語の知識はもちろん、統計学や機械学習などの専門的な知識も求められます。また、大量のデータを処理するためには、相応の時間と労力が必要とされる場合もあります。

さらに、高性能なコンピュータや専門のソフトウェアが必要な場合もあり、これにはコストがかかることを考慮する必要があります。

総じて、データの分析と解析は報酬が高く、多くの業界で需要がある一方で、高度なスキルと専門性が求められる分野であると言えます。このような特性を理解した上で、自分のスキルセットやキャリアプランに合わせて案件を選ぶことが重要です。

データベースの構築

データベースの構築は、企業や組織がデータを効率的に管理・活用するための基盤を作る極めて重要な仕事です。具体的には、新規プロジェクトでデータベースをゼロから設計する場合や、既存のデータベースを最適化・拡張する場合があります。例えば、小売業の企業が顧客データや在庫データを一元管理するためのデータベースを構築する、といったケースが考えられます。

報酬面では、この仕事の専門性と影響力を考慮すると、報酬は非常に高い傾向にあります。日本国内での報酬相場は、安くても副業月収20万円前後から、高いものだと100万円前後と非常に幅があります。特に、大規模なデータベースを扱う場合や、高度なセキュリティが求められる場合は、その報酬はさらに上がる可能性があります。

メリットとしては、データベースの構築は通常、長期的なプロジェクトが多いため、安定した収入が見込めます。一度データベースを構築した後も、そのメンテナンスやアップデートが必要な場合が多いため、長期にわたって関わることができるケースも少なくありません。

一方で、デメリットとしては、この仕事にはSQL（Structured Query Language）の知識はもちろん、データモデリング、正規化、トランザクション管理といった複数のスキルが求められます。また、業務で使用する具体的なDBMS（データベース管理システム）に対する深い理解も必要です。

データベースの構築は、高い報酬と安定した収入が見込める一方で、多くの専門的なスキルと知識が求められる副業です。このような特性を踏まえ、自分のスキルセットやキャリアプランに合わせて選ぶことが重要です。

AIやWebのシステム開発

AIやWebの開発はデータサイエンティストの副業として非常に魅力的な選択肢です。特に、機械学習モデルの開発では、データの前処理からモデルの設計、トレーニング、評価、そして最終的なデプロイメントまで、高度なテクニカルスキルが求められます。このような専門性が高い仕事は、月40万円以上の高い報酬が期待できます。

一方で、Webアプリケーションの作成も同様に高い専門性が必要です。フロントエンドとバックエンドの開発、データベースの設計、APIの統合など、多岐にわたるスキルが求められます。これらのスキルを持つことで、多くのプロジェクトに参加し、報酬を得ることができます。

しかし、これらの仕事にはデメリットもあります。技術の進化に追従する必要があり、定期的なメンテナンスやアップデートが不可欠です。特にAIの場合、新しいアルゴリズムや手法が頻繁に登場するため、常に最新の知識を持っている必要があります。

報酬については、プロジェクトの規模やクライアントの予算、そして何よりもあなたのスキルレベルに依存します。高度なスキルと専門知識を持っていれば、これ以上の報酬も十分に可能です。

AIやWebの開発は高度なスキルと専門性が求められる反面、それに見合った報酬と成長の機会があります。選択するプロジェクトやクライアントによっては、非常に報酬の高い仕事にも参加することができます。

プログラミング講師

プログラミング講師としての副業は、オンラインプラットフォームや対面形式での教育が主な業務です。この仕事は非常に柔軟なスケジューリングが可能で、自分の都合に合わせて働くことができます。

例えば、Pythonを用いたデータ分析の基礎を教えるオンラインコースをUdemyやCourseraで提供することがあります。また、地元のコーディングスクールでJavaScriptやHTMLを教えるといった対面形式もあります。

すでに持っているプログラミングスキルを活かす絶好の機会です。ただし、この分野は日進月歩であり、最新の情報を常にキャッチアップする必要があります。報酬はプログラミング言語、教える内容、プラットフォームによって異なりますが、一般的には副業月収10万円から80万円程度です。オンラインコースの場合、一度コースを作成すれば収益が継続的に入る可能性があります。

データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションの副業では、データを視覚的に表現することで、クライアントに対して情報を効果的に伝えます。具体的には企業の売上データや顧客データを視覚的にわかりやすく表現します。例として、Tableauを用いて小売業の企業が季節ごとの売上推移をダッシュボードで表示するプロジェクトがあります。

この仕事の魅力は、特定のビジュアライゼーションツール（例：Tableau、Power BI）を使えるレベルであれば、プログラミングスキルは必ずしも必要ではありません。しかし、データの種類やビジュアライゼーションの形式によって、クライアントの要求は多岐にわたるため、柔軟な対応が求められます。報酬はプロジェクトの規模やクライアントの要求によって大きく変わる可能性があり、一般的には月収は数十万円から数百万円となる場合もあります。

コンサルティング

コンサルティングの副業は、データサイエンティストが企業に対して戦略的なアドバイスを提供するものです。具体的には、製品の最適化や市場調査、顧客行動の分析などがあります。

この種の副業は高い報酬が期待できます。例えば、一つのプロジェクトで数百万円の報酬が得られる場合もあります。また、データは多くの業界で利用されているため、専門性を活かして多様なフィールドで働くことができます。

ただし、この仕事には高いコミュニケーションスキルが必要です。クライアントとのやり取りやプレゼンテーション能力、チーム内でのコミュニケーションなどが求められます。

オープンソースプロジェクト

オープンソースプロジェクトに参加する副業は、GitHubなどのプラットフォームで自分のスキルと貢献を公開するものです。このような副業は、特にポートフォリオを充実させたいと考えているデータサイエンティストにおすすめです。

実際のプロジェクトに参加することで、新しいスキルを習得したり、既存のスキルを深化させたりすることができます。さらに、オープンソースコミュニティは全世界に広がっているため、多くのプロフェッショナルと交流する機会もあります。

ただし、報酬は基本的には期待できません。無償での参加が一般的ですが、高い評価を受ければ企業からスカウトされる可能性もあります。

データサイエンティスト副業は未経験でもOK？

データサイエンティスト副業をまったくの未経験から行うことは、ほぼ不可能でしょう。

データサイエンティストには、数学や統計、データ分析やプログラミングなど、さまざまな知識が求められます。しかもただ知っていれば良いのではなく、それらを総合的に活用してクライアントの納得する成果物として納品しなければなりません。

したがって少なくとも実務経験を3年以上積まなければ、自分一人の力で副業案件をこなすのは困難と言わざるをえません。

データサイエンティスト副業に必要な4つのスキル

データサイエンティスト副業に必要なスキルについて改めて解説しましょう。

• 機械学習・ディープラーニングの知識とスキル
• 数学・統計・データ分析の知識とスキル
• コミュニケーションスキル
• コンサルティングスキル

機械学習・ディープラーニング・プログラミングの知識とスキル

データサイエンティストには、機械学習やディープラーニング（深層学習）、プログラミングに関する深い造詣が求められます。ビッグデータを収集し、クレンジングや解析を行い、機械学習を使ってそれらのデータから有益なパターンを見つけ出したうえ、AIを構築していくという一連の流れにおいて、データサイエンティストの役割は非常に大きいです。

よって、競合に負けない独自性の高い優秀なAIを開発するには、機械学習とディープラーニングおよびプログラミングについて深く理解し、それらを実践的に活用するスキルが不可欠といえるでしょう。

数学・統計・データ分析の知識とスキル

データサイエンティスト副業には、数学や統計、データ分析に関する知識とスキルも必要です。

企業にとって強力な戦力となるツールやシステムを構築するには、ビッグデータの収集が欠かせません。そしてすべてのデータは、数学や統計を使って整理、可視化し、それらを分析するプロセスを経なければ、ビジネスに活用できるレベルにまで昇華することは不可能です。

その意味でも、データサイエンティストの業務は、数学と統計、データ分析力が主軸となるといっても過言ではないのです。

コミュニケーションスキル

意外に感じる方も多いかもしれませんが、データサイエンティスト副業には高いコミュニケーションスキルも求められます。

クライアントがデータサイエンティストに案件を依頼する場合、その企業にとって根幹をなす重要度の高い要素を含むことが多いです。要求されるレベルが高く、かつ独自性も強いことが少なくありません。

その要望を細大漏らさずくみ取って、高精度にビジネスへと落とし込むには、高いコミュニケーションスキルが必要になるのです。具体的には、依頼を受ける際の先入観を抜きにした高い傾聴力に加えて、データ分析の結果や開発したプロダクトの妥当性を正確に伝える能力などです。とくに専門性の高い内容については、独善的にならずクライアントの理解度に合わせて丁寧に説明するように努める必要があるでしょう。

コンサルティングスキル

データサイエンティスト副業では、マーケティングや市場などビジネス全般における幅広い知見に裏付けられたコンサルティングスキルも重要になります。与えられた案件を通じて、クライアントの業績向上に役立たなければ、いくら細やかなデータ分析をしたところで意味がないからです。

その意味では、財務や金融、製造、物流など一見、ITやデータなどとは関連が薄いようにみえる分野の知識にも通じてクライアントの経営を総合的に後押しできるマーケティングスキルをもつことが望ましいでしょう。

データサイエンティスト副業の探し方

最後にデータサイエンティスト副業の探し方について具体的に紹介しましょう。

エージェント

IT転職エージェントが提供するサイトでは、転職先の斡旋だけでなく、フリーランスや副業向けの案件が多数紹介されています。アカウント登録を済ませて案件をみつけ、クライアントと条件があえばその日からでも業務を開始することができます。

クライアントは即戦力を望むので、業務内容としては高度なものが多いですが、その分、やり甲斐と高い報酬が期待できるので、キャリアと経験に自信がある方にはおすすめです。

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クラウドソーシング

「クラウドワークス」や「ランサーズ」「ココナラ」といったクラウドソーシングでもデータサイエンティスト副業案件が多数提供されています。エージェントに比べると案件数が少ないうえ、低単価な傾向が強いです。

ただ、経歴や職歴を問わず気軽に利用できるため、副業初心者やあまり高度な案件を受けたくない方向けといえるでしょう。

データサイエンティストの副業でよくある質問まとめ

データサイエンティストの副業はなぜおすすめ？

データサイエンティスト副業がおすすめの理由には、以下の4点が挙げられます。

• 報酬単価が高い
• リモートで完結できる
• 実績と経験が増える
• 人脈が増える

データサイエンティストにおすすめの副業案件は？

データサイエンティスト副業のおすすめ案件種類は以下です。

1. データの分析と解析
2. データベースの構築
3. AIやWebのシステム開発
4. プログラミング講師
5. データビジュアライゼーション
6. コンサルティング
7. オープンソースプロジェクト

まとめ

データサイエンティストに対するニーズは急激に増加しているため、副業案件も非常に豊富です。副業といっても、高単価なものが多いので、週末や休日をうまく活用すれば、月額50万円以上の副業収入が見込めるでしょう。

実績や経験を増やして、さらに本業で活躍の場を広げたいとか、将来的にステップアップ転職をしたいといった方にもぜひおすすめです。

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