データサイエンティストは副業ができるのか？と疑問を抱く方もいらっしゃると思います。結論からいえば、可能です。データサイエンスの領域は近年需要が高まっており、フルリモートで対応できる案件も多いため副業に向いているともいえるでしょう。
この記事では、データサイエンティストが副業をするメリットや案件の探し方などを説明しています。ぜひともご確認ください。
Contents
データサイエンティストが副業するメリット
データサイエンティストが副業をするメリットを3つピックアップしています。
経験が増え、知識が広がる
データサイエンティストが実施するデータ分析や、データ分析システムの開発は多岐に渡ります。弊社TechReachの案件内容でも、金融や保険、証券、広告効果、ゲームユーザーの動向、車両データ、資産管理などさまざまです。
自分が本業として携わっている業界とは違うデータ分析をおこなうことで経験が増え、知識が広がることでデータサイエンティストとしてのスキルアップが見込まれます。副業で得た知識が本業にも還元されるので、この点は大きなメリットだといえるでしょう。
自分で案件を獲得する能力がつき、人脈も広がる
セールスエンジニア以外では、エンジニア職種で自分から営業をすることはあまりないと思います。しかしながら、データサイエンティストとして副業案件を獲得するためには、自分で案件を探して営業をし、契約まで結びつけなければなりません。
副業案件を獲得する工程はフリーランスでも同じような内容になるため、自分で案件を獲得することができれば、フリーランスに転身したくなった際の心理的障害が少なくなることが予想されます。また、副業案件で企業とつながることは人脈が広がることを意味し、状況によってはそこからさらに人脈を広げることも可能でしょう。
また、自分で営業をすることで社内以外での自分の市場価値がわかり、足りない能力について理解したり、自分の強みに気付くこともできます。これらの点も副業のメリットとして挙げることができます。
収入が増える
収入が増えることは、副業のメリットとして非常にわかりやすいものになります。自社内だけでは歩合制などの場合を除き、基本的には自分で収入をコントロールすることができません。そのため、自分のスキルによって収入を増やすことができる副業は魅力的なものであるといえるでしょう。
データサイエンティストの副業の見つけ方
データサイエンティストの副業案件の見つけ方を3つお伝えします。
クラウドソーシングサービスに登録する
クラウドソーシングサービスとは、業務を発注したい個人や企業がインターネットを通じて受注者を募り、案件に応募をした希望者と業務契約を結べるサービスです。有名なクラウドソーシングサービスにはランサーズとクラウドワークスがあり、登録をすることですぐに利用することができます。
『データ分析』や『データ解析』、『データサイエンティスト』などで検索をすれば案件が出てきます。ぜひともご確認ください。
出典：ランサーズ | 日本最大級のクラウドソーシング仕事依頼サイト
Twitterで募集を探す
Twitter上では、データサイエンティストの副業案件を発信している企業や個人事業主などが見受けられます。
Twitterで『データサイエンティスト 募集』や『データサイエンティスト 副業』、『データサイエンティスト 業務委託』などと検索するか、データサイエンティストの部分を『データ分析』、『データ解析』に変更すると検索画面で副業案件のツイートを見つけることができます。また、そのような情報を発信しているアカウントをフォローすることもおすすめです。
さらに、近年ではSNSやIT関連ブログ運用などをしていると、企業側から声をかけられるケースもあるようです。自分から「データサイエンティストの副業案件を探している」などと発信することも副業案件探しの有効な手段のひとつです。
データサイエンティスト向けのプラットフォームに登録
データサイエンティストに向けたプラットフォームには、NishikaやSIGNATEなどがあり、これらの企業ではデータサイエンティストの副業案件を募集しているだけでなく、データ分析コンペティション（コンペ）がおこなわれています。
データ分析コンペティションとは、特定の課題に対してデータ分析をおこない、データ分析の精度を競う競技会のことで、大会によっては上位入賞者に賞金が送られます。また、これらのプラットフォームでは競技結果などを企業側が見ることもできるようになっています。そのため、コンペの結果をとおして自分のスキルを証明でき、その情報を利用して副業案件を探すことも可能です。
これらのプラットフォームではデータサイエンティストとしての腕試しもできるため、積極的に利用したいサービスに挙げることができます。
出典：Nishika – データ分析コンペティションを、日本の当たり前に。
データサイエンティストの業務領域や報酬
今回の記事ではデータ分析の内容を主に記載していますが、データサイエンティストの業務領域はそれだけではありません。データ分析システム自体を開発するほか、機械学習やAIについての基礎研究をおこなう業務もあります。さらに、企業によってはこれらの業務に加えて、分析結果からビジネス課題を解決するための提案を求められる場合があります。
弊社TechReachではデータサイエンティストの副業案件はありませんが、データサイエンティストの月平均単価は73.6万円となっています。より詳しい業務内容や年収については以下の記事で説明しておりますので、こちらもぜひ参考にしてください。
関連記事：データサイエンティストの年収は？データアナリストとの違いや業務内容も紹介
データサイエンティストに必要なこと
データサイエンティストに必要なことを、2つに絞ってお伝えします。
統計の基礎知識とデータ分析手法を導入するスキル
データサイエンティストの業務に関わらず、データを分析し、データのなかに隠れている情報から未知のデータや将来の動向などを導き出すためには統計学が用いられます。
そのため、データサイエンティストのデータ分析には統計学の手法が用いられ、企業が保有している膨大なデータを分析するためにPythonやR言語などのプログラミング言語、データベース言語のSQLなどを利用して効率的に業務をおこなっています。
データサイエンティストはこれらに対応するために、統計学やプログラミング言語、データベースなどの知識やスキルが必要です。
データ分析の事業への役立て方を提案できること
データサイエンティストが携わっている業務によっては、分析結果が事業に役立つように提案を求められる場合があります。そのため、データ分析をおこなった事業やプロジェクトに対する理解、データが導き出した結果への解釈、それらを前提とした課題解決を導くための論理的な思考力が不可欠です。
また、データサイエンティストに必要なことはデータアナリストと重なっている部分が多くなっています。以下の記事にある、統計学やプログラミング、データベース関連の知識やスキルは共通しているものになりますので、よろしければこちらも参考にしてください。
関連記事：データアナリストとは？求められるスキルや関連資格をご紹介
副業する時間が作れない場合は転職やフリーランスの検討を
副業はあくまで本業以外のスキルアップや年収アップの方法です。そのため、副業をしたくても勤めている企業の規則でできない場合や、副業する時間が作れない場合は転職やフリーランスを検討する必要があるでしょう。
転職やフリーランスに転身をした際の業務内容が自分のキャリアプランに合致していたり、目標とする年収を得ることができれば副業をせずとも自分の希望を叶えることができます。そのため、抜本的な問題解決の手法として、思い切って本業を変えることもよい選択肢だといえます。
まとめ
ご自身の本業の状態やキャリアプランなどにもよりますが、データサイエンティストが副業をするメリットはたくさんあり、副業をすることで多くの気付きが得られるでしょう。
また、副業は本業と違ってずっと続けるわけではありません。そのため、業務自体はしっかりとおこなう必要がありますが、お試しとして一度やってみる、という考えでも問題はないかと思います。副業に少しでも興味を持っている方は、ぜひとも挑戦してみてください。この記事が少しでもお役立てになれば幸いです。
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