「データサイエンティスト未経験からフリーランスは目指せる？」「そもそもデータサイエンティストの需要はある？」と疑問を持つ方も多いでしょう。
データサイエンティストは注目を集める職業で、大量のデータから有益な情報を引き出しビジネスに活かす専門家です。将来性の高さからフリーランスとして独立を目指す人も増えています。
本記事では、
- 未経験者がフリーランスのデータサイエンティストを目指すために押さえておきたいポイント
- 学習の5ステップ
- おすすめの案件サイトなど
解説します。データサイエンティストとして独立できる情報を網羅した記事となっていますので、最後までご覧ください。
「データサイエンティストを未経験から目指したい」「実務経験をつまずに独立できる？」と考える方はCraft Collegeへご相談ください。
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そもそもデータサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、データを分析し、そこからビジネスに役立つ示唆や知見を導き出す職業です。統計学や機械学習、プログラミングなど高度なスキルを駆使し、企業の経営判断の支援や新たなサービス開発に貢献します。
データアナリストと混同されることもありますが、一般にデータアナリストが既存業務のレポーティングや分析が中心であるのに対し、データサイエンティストはより予測モデルの構築やアルゴリズム開発など専門性の高い分析まで担う点で異なります。
データアナリストとの違いについては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：データアナリストとデータサイエンティストの違いは？目指す上で覚えておくべき共通点も
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事内容は多岐にわたりますが、主には、
- データの収集・整備
- データ分析とモデリング
- 結果の可視化と報告
- 結果の可視化と報告
が挙げられます。
例えば社内データを分析して「若年層ユーザーの離脱率が高い」ことを発見し、原因を探って改善策を提案するといった具合に、データにもとづく課題解決がデータサイエンティストの役割です。
データサイエンティストの年収
厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によれば、日本のデータサイエンティストの平均年収は約573万円です。
また、日本全体の給与所得者の平均は国税庁の「令和5年分民間給与実態統計調査」によると460万円です。この結果からデータサイエンティストが比較的高収入を得やすい職種であると言えるでしょう。
ただし、あくまでも平均年収であり、スキルや資格の有無、経験によって異なります。
データサイエンティストがフリーランスになりやすい理由
「データサイエンティストはフリーランスになりやすい」と言われる背景には、市場環境や需要の高まりがあります。ここでは、データサイエンティストが独立しやすいと言われる主な理由を4つ解説します。
- データサイエンティストを採用したい企業は多い
- ビッグデータ市場規模の拡大
- AIの活用が増加傾向にあるため
- データ活用領域のフリーランス案件は急増
データサイエンティストを採用したい企業は多い
データ活用の重要性が増す中、データサイエンティスト人材を求める企業が年々増加しているのはデータサイエンティストがフリーランスになりやすい理由です。
一般社団法人データサイエンティスト協会の調査によれば、「今後3年間でデータサイエンティストを採用したい」と考える企業は76%にも上りました。
多くの企業がデータ活用の専門家を必要としていることを示しており、人材不足も相まってデータサイエンティストの求人ニーズは高い状態です。このように引く手あまたの職種であるため、フリーランスとしても案件を獲得しやすい土壌があります。
ビッグデータ市場規模の拡大
ビッグデータ市場規模が拡大していることも、フリーランス需要を後押しする要因です。ビッグデータ分析とは、構造化データと非構造化データの両方から情報を処理・分析・抽出するために、近代化された技術とツールを活用すること。
FORTUNE BUSINESS INSIGHTSの調査によれば、以下のように公表されています。
世界のビッグデータ分析市場規模は2024年に3,482億1,000万ドルと試算され、2032年には9,618億9,000万ドルに達する見込みで年平均13.5%という高い成長率が予測
引用：FORTUNE BUSINESS INSIGHTS
この市場拡大に伴い、日本国内でも様々な業界でデータ分析プロジェクトが増えており、専門人材への需要が高まっています。つまり、データの時代の到来がデータサイエンティストにとって追い風となっており、フリーランスとして活躍できる場も今後ますます広がると考えられます。
AIの活用が増加傾向にあるため
近年、多くの企業が業務にAIや機械学習を取り入れるようになったこともデータサイエンティストがフリーランスになりやすい要因の1つです。
「AIが発達したらデータサイエンティストの仕事はAIにとって代わられるのでは？」と思うかもしれませんが、AIを扱い使いこなすのは最終的に人間です。
AIが自動で分析をしても、その結果をビジネスの意思決定に結びつける役割は人間に委ねられています。むしろAI技術の普及によってデータ量は増え分析ニーズが高度化するため、AI時代でもデータサイエンティストの重要性は高まっていると言えるのです。
AIを活用できるデータサイエンティストは企業から重宝されるため、スキルさえ身につければフリーランスとしても引く手あまたでしょう。
データ活用領域のフリーランス案件は急増
実際のフリーランス市場でも、データサイエンス・AI分野の案件数は急激に伸びています。レバテック社の調査レポートによると、生成AI関連のフリーランス案件は右肩上がりで増加しており、データ活用領域における案件発生数は前年同月比210.3%と爆発的な伸びを示しました。
出典：PRTIMES
特に「プロンプト設計」「LLMの活用・評価」など最先端のAI技術に関する案件ニーズが高まっており、これらのスキルを持つフリーランス人材への引き合いが強くなっています。
データ・AI領域の盛況ぶりを見ると、データサイエンティストはフリーランスとして活躍しやすい職種だと言えるでしょう。
未経験からデータサイエンティストのフリーランスは目指せるのか？
需要が高いとはいえ、未経験からいきなりフリーランスのデータサイエンティストになるのは簡単ではありません。これから目指す上で覚えておくべき3つのポイントを解説します。
- いきなり独立するのは難易度が高い
- ポートフォリオを作成を目標に学習する
- 実務経験を積まない場合は資格の取得をする
いきなり独立するのは難易度が高い
まず認識しておきたいのは、実務未経験の状態でいきなりフリーランスとして独立するのは難しいということです。というのも、企業がフリーランスに依頼する業務の多くは高度な専門知識を要し、即戦力として成果を出すことが求められるからです。
データサイエンティストのフリーランス案件では、
- 高度な分析スキル
- ビジネス課題に即した提案力
- 継続的な改善の実行力
といったプロとしての力量が前提とされます。未経験者の場合、それらをいきなり求められるのは厳しく、仮に案件を獲得できてもプレッシャーが大きいでしょう。まずは実務経験を積むか、それに準じる準備をしてから独立するのが現実的です。
ポートフォリオを作成を目標に学習する
未経験からフリーランスを目指す場合、最初の具体的なゴールとして「ポートフォリオを作ること」を掲げるのがおすすめです。ポートフォリオとは、自身のスキルや成果を示す作品集のようなもので、ポートフォリオの作成をゴールにすると、学習の方向性が明確になり、「何をどこまでできればよいのか」が可視化されます。
例えば、オープンデータを用いて機械学習モデルを作成し、その結果をブログ記事やGitHubで公開するといった形です。
ポートフォリオがあれば、未経験でも「これだけの分析ができます」と客観的にアピールでき、企業からの信頼度も高まります。フリーランスの案件獲得には実績提示が欠かせないため、まずは小さなものでも良いのでポートフォリオ作成を学習の目標に設定しましょう。
実務経験を積まない場合は資格の取得をする
どうしても実務経験を積む前にフリーランスになりたい場合は、データサイエンス系の資格取得がほぼ必須と言えます。企業が「未経験OK」でデータサイエンティストを募集するケースは稀で、実務経験がなければスキルを証明する材料が乏しくなります。
代表的なものとして、
- JDLA G検定・E資格
- 統計検定
- データサイエンティスト検定
などがあります。資格を取得しておけば、一定の知識・技能を有することを客観的に示せます。加えて資格取得の勉強過程で体系的な知識が身につくでしょう。
「実務経験なし×資格なし」では企業から相手にされない可能性が高いため、未経験で独立を目指すなら少なくとも資格を取得しておくことをおすすめします。
データサイエンティストの実務経験を積まずにフリーランスとして独立するのであれば、基礎スキルだけでなく応用スキルも必須です。そこでおすすめするのが「Craft College」です。Craft Collegeでは、データ分析の基礎から応用を9ヶ月間で体系的に学習。
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未経験からデータサイエンティストのフリーランスを目指す学習方法5ステップ
ここからは、未経験者がフリーランスのデータサイエンティストを目指すための具体的な学習ステップを5段階で解説します。
- データサイエンティストの仕事内容を理解する
- 統計学や機械学習の理論知識を理解する
- Pythonなどプログラミング言語により実装・解析の習得
- 生成AI・LLM・RAGを扱えるスキルを身につける
- ポートフォリオを作成する
1.データサイエンティストの仕事内容を理解する
まずは、データサイエンティストの仕事内容を正しく理解しましょう。どんな仕事なのか把握せずに闇雲に勉強を始めても、自分に何が足りないか見えてきません。データサイエンティストの業務にはデータ収集から分析、レポーティングまで多岐にわたるタスクが含まれます。
具体的な職務内容を理解するために、以下のようなアクションがおすすめです。
- 職業情報サイトや書籍を読む
- 現役データサイエンティストの発信を追う
- 関連職種との違いを知る
こうした情報収集を通じて、「データサイエンティストとしてどんな仕事をするのか」「求められるアウトプットは何か」を明確にイメージできるようになります。ゴールが見えて初めて効果的な学習計画が立てられるため、まずは職種理解を徹底して行いましょう。
2.統計学や機械学習の理論知識を理解する
未経験者が誤解しやすいのが、「データサイエンティスト＝高度な数学が必要」というイメージです。実際には、フリーランスとして案件を獲得するうえで必要なのは、数式を解けることではなく「理論を説明できること」です。
また、統計学や機械学習で学ぶべき部分は以下の表を参照ください。
| 統計学 | 平均・中央値・分散・標準偏差といった基本的な指標、相関と因果の違い、正規分布やヒストグラムの見方、仮説検定の考え方といった基礎概念 |
| 機械学習 | 回帰は数値を予測する手法、分類はデータをカテゴリに分ける手法、クラスタリングは似たデータ同士をまとめる手法、というように役割と使いどころを理解する |
このステップのゴールは、数式を使わずに理論を説明できること、なぜその分析手法を選んだのかを自分の言葉で言語化できること、そして分析結果の限界や注意点を理解できることです。
3.Pythonなどプログラミング言語により実装・解析の習得
理論理解の次に身につけるべきなのがPythonを使った実装・解析スキルです。しかし、目的はプログラマーになることではなく、データを読み込み、加工・前処理し、分析・可視化を行い、その結果を他者に説明できる形にまとめる「分析実装力」を習得することです。
そのため学習初期は文法よりも、
- pandasによるデータ加工・集計
- numpyの基礎的な数値処理
- matplotlibやseabornによる可視化
を優先し、写経→条件変更→自分で目的を設定した分析という順で進めましょう。
また、Jupyter Notebook上で前処理やグラフの意図を文章付きで整理することで、実務を想定した分析力とそのままポートフォリオに使える成果物を同時に身につけることができます。
4.生成AI・LLM・RAGを扱えるスキルを身につける
昨今のデータサイエンス分野では、生成AIや大規模言語モデルを活用するケースが増えてきています。例えば、OpenAIのChatGPTに代表されるLLMを業務効率化やデータ分析補助に使ったり、自社データと組み合わせてRAGという手法で高度なQAシステムを構築したりする動きがあります。
RAGとは、データベース等から関連情報を検索し、その情報を元にLLMで応答を生成する仕組みです。これにより最新の社内知識を持ったAIチャットボット等を構築できます。
データサイエンティストとしては、RAGの基礎概念や精度向上の方法について知っておくと、企業からの相談に乗れる幅が広がります。フリーランスのデータサイエンティストとして差別化するには、最新技術への対応力も身につけておきましょう。
RAGの概要、精度向上の施策などについては以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ
5.ポートフォリオを作成する
学習を進めたら、必ず自分のポートフォリオ作品を作りましょう。前述した通り、ポートフォリオは未経験者が自分のスキルを証明するものです。学んだ知識を使って小さくても良いので成果物を形にし、示せるようにすることが重要です。
ポートフォリオを作成する際は、以下のポイントを意識して作成してみてください。
- テーマを設定する
- データ取得→前処理→分析・モデリング→結果可視化・考察まで一通りの流れを含める
- 第三者が見て「この人は何ができるのか」が伝わる工夫をする
小さなものでも良いのでとにかくアウトプットを残すことが大切です。
以下の記事でも未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップを詳しく解説していますので、本記事とあわせてご覧ください。
参照記事：未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップ。実例も交えながら学習方法を解説
未経験からデータサイエンティストのフリーランスを目指す学習方法
上記のステップに沿って学習を進める中で、具体的にどのような手段で学べば良いか迷うこともあるでしょう。ここでは、未経験の方に特におすすめしたい代表的な学習方法を3つ紹介します。
- 書籍で知識をインプットする
- セミナーや勉強会に参加する
- オンライン講座で体系的に学習する
書籍で知識をインプットする
データサイエンス分野の書籍は数多くあり、基礎用語の整理、分析の進め方、統計の考え方などを体系立てて学ぶのに適しています。特に「まずは全体像を知りたい」という段階では、入門書を1～2冊読むことで概要を把握できるでしょう。
書籍で学習する際は、
- 自分のレベルに合った本を読む
- 手を動かしながら読む
- 複数の本を並行して読む
ことが大切です。書籍学習は自分のペースで進められる反面、理解が合っているか確認しづらいという面もあります。疑問点が出たらメモし、後述のセミナーやコミュニティで質問するなどアウトプットと組み合わせると良いでしょう。
どの書籍を選べばいいかわからないという方は、「ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識」がおすすめ。データサイエンスをビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。
セミナーや勉強会に参加する
セミナーや勉強会への参加も、未経験者に活用してほしい学習方法です。
オンライン・オフライン問わずデータサイエンス関連の勉強会は開催されており、現役のデータサイエンティストや企業の分析担当者から直接話を聞ける機会になります。
最初は聞いても難しい内容が多いかもしれませんが、雰囲気に慣れること自体が大切です。イベント情報はConnpassやDoorkeeperなどで「データサイエンス」「機械学習」等で検索すれば見つかるので、積極的に参加してみてください。
オンライン講座で体系的に学習する
より体系立った学習を効率よく進めたい方には、オンライン講座やデータサイエンス系スクールを利用する方法もあります。
近年、未経験者でも基礎から学べるよう設計された講座やスクールが数多く登場しており、独学ではつまずきやすいポイントもスムーズに理解できる工夫がされています。
オンライン講座を選ぶ際は、
- 自分の目標に合致しているか
- 講義内容が最新のトピックをカバーしているか
- 受講生のレビュー評価が高いか
などをチェックして選びましょう。無料体験や説明会を実施しているスクールもありますので、気になる場合は積極的に情報収集すると安心です。
どの講座を受講していいかわからない場合は、Craft Collegeの受講を検討しましょう。Craft Collegeは完全1on1指導なので、一人ひとりに合わせたペースで学習が可能です。以下のリンクから詳細をチェックできますので、まずは無料カウンセリングに気軽にお申し込みください。
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データサイエンティストのおすすめ案件サイト
フリーランスのデータサイエンティストとして仕事を得るには、案件情報を収集することも重要です。どんな案件があるのか知っておくだけでも目標設定の参考になります。
- クラウドワークス
- BIGDATA NAVI
- レバテックフリーランス
- エンジニアスタイル
クラウドワークス
出典：クラウドワークス
クラウドワークスは日本最大級のクラウドソーシングサイトです。IT・デザインから事務作業まで幅広い案件が掲載されており、データ分析・AI開発に関する仕事も見つかります。
特に単発や副業レベルの小規模案件が多いため、未経験者が実績を積む場として活用しやすいでしょう。報酬相場は比較的低めですが、簡単なデータ集計やレポート作成などから始めて経験を積むことができます。
まずは「データ分析」等のキーワードで検索し、自分でもできそうなタスクに応募してみるのも一つの手です。
BIGDATA NAVI
出典：BIGDATA NABI
BIGDATA NAVIは、AI・データ分析領域に特化したフリーランス案件エージェントサービスです。大手からベンチャーまで様々な企業のデータサイエンス案件が掲載されており、その数は業界最大級と言われます。
案件内容も高度な分析コンサルや機械学習エンジニアリングなど多岐にわたり、月額単価も50～100万円以上の高報酬案件が中心。
未経験者にはハードルが高いですが、将来的に目指すべき案件像をつかむのに役立ちます。登録すると非公開案件の紹介やエージェントからの支援も受けられるので、経験を積んだ後は活用してみましょう。
レバテックフリーランス
出典：レバテックフリーランス
レバテックフリーランスはITエンジニア・クリエイター向けの大手エージェントサービスです。データサイエンティスト案件も豊富に扱っており、AI開発プロジェクトのデータ分析担当や機械学習エンジニア案件などが見られます。
レバテックの強みは、専任コンサルタントの手厚いサポートと企業との太いパイプです。高単価・長期案件が多く、本格的にフリーランスとしてやっていきたい人には心強い味方となるでしょう。未経験の場合はまず登録して市場価値の評価を受け、足りないスキルなどを教えてもらうのも有益です。
スキルマッチすれば正社員採用含めて提案してくれることもあります。
エンジニアスタイル
出典：エンジニアスタイル
エンジニアスタイルはITフリーランス案件の求人情報を横断検索できるプラットフォームです。複数のエージェントやサイトから案件情報を集約しており、「最高月単価〇〇万円」など条件でソートして探すこともできます。
データサイエンティスト案件に限定した一覧もあり、業界動向を俯瞰するのに便利です。国内最大級の掲載数を誇り、単価上位には月額200万円超えの案件が並ぶこともあります。
自分のスキルで応募可能な案件があるかチェックする場としても活用できます。なお案件応募自体は掲載元の各サービスで行う形になります。
データサイエンティストのフリーランス独立を目指すなら「Craft College」
データサイエンティストのフリーランスを目指すのであれば、重要なのは「いきなり独立すること」をゴールにするのではなく、スキルを積み上げ、自分がどのレベルで何ができるのかを客観的に示せる状態を作ることです。
データ活用・AI市場は拡大を続けており、データサイエンティストの需要は今後も高まる一方ですが、その分「即戦力」や「課題解決力」が強く求められます。本記事を参考にデータサイエンティストフリーランスを目指してみましょう。
また、フリーランスとして活躍できるスキルを体系的に身につけたい方は、Craft Collegeがおすすめです。
Craft Collegeでは、データ活用のプロ育成に特化したスクールで、フリーランス志向の受講者にも最適なカリキュラムとサポートを提供しています。
また、Craft Collegeは、
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