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データ分析スキルでフリーランスになろう!必要な能力や報酬を解説

 

データ分析スキルでフリーランスになろう!必要な能力や報酬を解説

ビッグデータを活用したデータ分析は、経営判断やビジネス戦略の立案、課題解決など、さまざまな価値を創出します。データ分析を専門に行う人材の需要は増加の一途にあり、フリーランスでデータ分析を行う事業者も現れています。本記事では、データ分析の分野でフリーランスになる方法やメリット、それに求められるスキルについて解説していきます。

▼更にデータ分析について詳しく知るには?
データ分析とは?分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

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データ分析の概要


データ分析は企業のDX化や新しい価値の創出に大きく役立ちますが、具体的にどんな手法であり、どんなメリットが得られるのでしょうか。以下ではデータ分析の概要と目的を解説します。

データ分析とは

データ分析とは、必要な情報や数値、文字などを集め、収集したデータの中から目的に沿った情報を抽出することです。顧客の属性や各地域における売り上げデータ、従業員の勤怠データ、商品・サービスごとの問い合わせ件数といったデータを整理、解析することで得た有用な判断材料から、新しいアプローチ方法や課題の抽出、改善方法を発見できます。

データ分析の目的と効果

データ分析の目的は主に、蓄積されてきたデータからビジネスとして利用価値の高いデータを吸い上げ、分析することで、新たな知見を得ることにあります。これにより、確度の高い分析と予測、見落としていた問題点や可能性の抽出、迅速な意思決定を可能にし、大きなビジネスチャンスに繋げることができます。

データ分析に属する仕事


データ分析の仕事は、実際にはいくつかの職種があり、研究者や開発者、技術者と非常に多様化しています。その中でも、フリーランスとして働くことができる仕事を二つ紹介します。

データアナリスト

データアナリストは、収集したデータを分析し、結果を事業に生かす仕事です。主に、データ分析アルゴリズムを運用することが多いです。データアナリストは、主にコンサル型とエンジニア型の2つに分かれています。マーケティングや営業に携わりたいならコンサル型、Webメディア運営企業、アドテクノロジー企業や、AI開発などの開発業務に携わりたいならエンジニア型を目指すことが多いです。

データサイエンティスト

AIとビッグデータの活用で必要な存在がデータサイエンティストです。データサイエンティストはデータ分析の知識だけでなく、統計学やプログラミングの高い能力が必要なため、この人材はとても貴重です。戦力として活躍する人材の育成には時間がかかることから、日本では即戦力として力を発揮できるデータサイエンティストが不足している現状があります。

データ分析でフリーランスに求められるスキル


実際にフリーランスでデータ分析を専門に働く場合、どのようなスキルが求められるのでしょうか。以下では、必要なスキルをいくつか紹介します。

BIツールの利用経験

BIツールとは「ビジネスインテリジェンスツール」の略称で、経営に関する意思決定をスムーズにするためのツールを指します。これには、データ分析ツールなども含まれていて、分析の結果を可視化することで経営判断をより正確かつ迅速にできるものです。代表的な製品にはTableau、Power BIなどがあり、これらを一通り使いこなせることは求められるスキルの一つです。

プログラミングスキル

高度なプログラミングスキルは必ずしも必要ではありませんが、PythonやR言語など、データ分析に必要なプログラミング言語は習得しておく必要があります。オープンソースであるPythonは​​統計・機械学習・データ分析などのライブラリが充実していて、データサイエンティストとっては欠かせない言語です。また、R言語も同様にデータ解析・統計プログラミング言語として用いられます。

統計学の知識

統計学への理解も、データサイエンティストには欠かせません。統計学は大別して記述統計学(古典的統計学)、ベイズ統計学、推計統計学の三つに分けることができますが、このうち少なくとも記述統計学は習得しておきましょう。データ分析の手法によって必要な統計学的知識は変わってきますが、専門家として独立するのであれば、統計学への包括的な知識は心強い武器になります。

機械学習の知識

機械学習の知識も必要です。機械学習は、データを反復的に学ばせることで見つけ出した特徴やパターンを新しいデータに当てはめて自動で判断するAIの要素技術です。機械学習を活用することで、ビッグデータから新しい価値を生み出すことができ、データサイエンティストには必須の知識となります。

コミュニケーション能力

軽視されがちですが、コミュニケーション能力も大切です。ここでいうコミュニケーション能力とは、業務に必要な情報をクライアントに齟齬なく伝える能力のことを指します。データサイエンティストとして、データ分析だけでなく企業へのコンサルも行いたい場合、内容説明や実際の運用について正確に伝える能力は必要不可欠です。

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データ分析のプロとしてフリーランスになるメリット


現在では、フリーのデータサイエンティストやアナリストとして活躍する方が段々と増えてきていますが、その働き方はどの点が優れているのでしょうか。データ分析のプロとしてフリーランスになることのメリットには、次のような点が挙げられます。

スキルが高ければ高収入が見込める

フリーランスになることのメリットは、自身のスキルに応じた収入が見込める点です。高いスキルを持っていることが評価されれば、それに見合った報酬を受け取ることが可能ですが、一方で実績を得る前は相場にあった金額やそれ以下になることもあるでしょう。また、案件の難易度によっても報酬は変化します。

案件を自分の得意分野に合わせて選びやすい

自分の得意分野に合わせて案件を選べる点もメリットの一つです。データ分析にはさまざまな領域があるため、専門家の中でも得意不得意は分野ごとに異なります。しかし、フリーランスであれば自身の得意分野に特化して働くことができます。

働く時間や場所が自由

データサイエンティストやアナリストは、その業務の特性から働く場所や時間の制約をあまり受けません。​​在宅OKの案件を選べば自宅にいながら仕事ができますし、その特性を利用して副業にしているフリーランサーもいます。

データ分析専門のフリーランスの働き方


ここでは、データ分析を専門とするフリーランスの働き方や、受注の仕方などをご紹介していきます。

企業に常駐して案件を受注する

企業に常駐し、企業内で案件に取り組むケースです。イメージとしては派遣社員のような働き方です。常に企業にいる必要があるので、リモートで働くことはできませんが、クライアントとのコミュニケーションはスムーズです。

在宅で案件を受注する

次は在宅で案件を受注する働き方です。ここ数年では、社会情勢の関係でこのスタイルで働くフリーランスは圧倒的に増えました。クライアントとリモートでデータを送り合って連携を取るため、どこでも働くことができます。

スポット的に案件を受注する

データ分析の仕事を副業として始める方や、始めたばかりの方にはこの働き方もおすすめです。クラウドソーシング系のサイトには単発・短時間でできる案件も多く掲載されているため、それらをスポット的に受注することも可能です。

フリーランス向けの受発注サイトを利用する

先にも触れたような、クラウドソーシングなどフリーランス向けの受発注サイトを利用するのも一つの方法です。しかし、通常の求人サイトだとデータ分析に関連した案件は見つけにくいため、それに特化したサイトの利用をおすすめします。

データ分析の仕事を受注する際の報酬目安

データ分析のように、比較的専門性と需要が高い仕事のメリットは高額な報酬が得られる点です。もちろん、全てのフリーランスが高い報酬を得られるわけではありませんが、データサイエンティストの報酬の相場は、月額40万円程度から始まり、経験を積むことで月100万円に届くこともあります。

仕事の規模が大きくなるならUMWELTを利用してみよう

専門的な技術や知識を必要とするデータ分析は、必然的に一人で大量の案件を処理することが難しくなります。必要なスキルや知識を持つスタッフや外注先の確保が難しい場合は、ツールの活用がおすすめです。TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」なら、プログラミング不要でAIによるデータ分析を誰でもかんたんに実施することができます。需要予測や在庫生産管理の最適化で高いパフォーマンスを発揮しています。

まとめ

国内外を問わず、データサイエンティスト人材の需要は非常に高まっており、今後もその傾向は変わらないことが予想されています。現在では多くの企業がデータ分析を導入しており、外部のスタッフやツールの力を求めています。データ分析を武器に、フリーランスとしての独立を考えている方は、ぜひこの記事で紹介したポイントを参考にしてください。

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