結論、以下のような人がデータサイエンティストに向いています。

データサイエンティストは一見華々しいイメージですが、実際は地道な作業が多く、忍耐強さが求められる職種です。

本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴や向いていない人の特徴、仕事内容、必要なスキルや資格などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を詳細に解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人
• 情報収集やデータ分析に興味がある人
• ビジネスの課題について興味がある人
• プログラミングが好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストの職業は、長い時間をかけて模索しつつ作業を行うことが多いので、忍耐力のある人に適しています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を重ね、データの理解やモデルの調整を実施します。

データのクリーニングと前処理では、非常に地道な作業が必要です。

他にもビジネスの課題解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強く責任感がある人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的思考力を活用して、データを解析することが求められます。

モデル構築の際には、その裏側の数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に応用することが必要です。

モデルを評価する時にも、客観的かつ論理的なアプローチが重要です。

このように複雑な課題に直面した時、ロジカルシンキングで解決策を導き出せる人が、データサイエンティストとして活躍できます。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとしての収入を維持するためには、常に新しい知識やスキルを勉強し、追求する姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習の分野は急激に進歩・発展しており、新たな技術やツールが次から次へと出てきています。

新たな技術についての情報を蓄積し、スキルアップしなければ、稼ぎ続けるのは難しくなります。

そのため知的好奇心や探究心がある人や、自発的に学び続けられる人は、データサイエンティストに向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データ分析をする際には、統計的手法や数学的モデルを使用します。

また、予測モデルの構築には、確率論や回帰分析などの統計学的な手法を用います。

このように、数学や統計学の知識を利用して仕事を進めるケースが多いです。

数学や統計学が好きな人や数字に強い人、理系の学部だった方は、それを仕事で使えるため、向いているでしょう。

逆に文系だった人は、新しく学ぶのが大変なため、向いていないかもしれません。

情報収集やデータ分析に興味がある人

データサイエンティストの仕事内容は、データの収集とデータ分析です。

そのためデータを集めること、分析することが好きな人に向いています。

例えば大学で統計学を学んでデータを研究した人や、日頃からマーケティング手法に注目している人は、向いているでしょう。

プライベートでもデータを集めて相関を見ているような人にとって、データサイエンティストはぴったりな仕事です。

ビジネスの課題について興味がある人

データサイエンティストの役割は、ビジネスの課題を解決するために、データを用いて改善策を導き出すことです。

そのためデータをただ分析するのではなく、課題に対しての解像度を高め、課題の原因を突き止めることが重要です。

数学や統計学の知識とは別に、課題を解決するためにはどうアプローチをすればよいかを考えられる力が必要なので、ビジネスの課題に興味がある人は、データサイエンティストに適正があるでしょう。

「この企業の業績が回復したのはなぜだろう？」のような視点を持てる人が企業に貢献できるので、経営課題について興味がある人にはぴったりな仕事です。

プログラミングが好きな人

データサイエンティストにはプログラミングのスキル・知識が必要です。

プログラミング言語だと、Python、R言語、SQLなどの習得が必要になります。

データの収集や解析、モデリングなど多くの場面でプログラミングを行うため、プログラミングが好きな人に向いているでしょう。

働きながら新しいツールやライブラリを学ぶ機会も多いです。プログラミングが好きだと、学び続けるのが苦ではないので、仕事を楽しく続けられるでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

「自分はデータサイエンティストに向いていないのではないか？」と不安に思う人も多いでしょう。

データサイエンティストに不向きな人の特徴は、以下の通りです。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人
• プログラミングにしか興味がない人
• データサイエンティストの華々しいイメージに憧れている人
• 直感や経験を重視して働く人

向いていない人の特徴は何なのか疑問に思う人に向けて、以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストのタスクは1人で完了するものとは違い、顧客やプロジェクトチームとの関係性を築きながら進める必要があります。

また経営陣が直面している課題をしっかりとヒアリングし、期待値の調整や進捗の確認をすることも重要です。

コミュニケーションが苦手だと、要求とは違うアウトプットを提出し、時間やお金を無駄遣いする可能性があります。

コミュニケーション力は絶対に必要なスキルなので、人とのコミュニケーションに参加できない人はデータサイエンティストに適していないかもしれません。

柔軟に考えられない人

さまざまな問題に対して、柔軟な対処する力も重要です。

事実、データサイエンティストという立場で働いていると、予想外の問題に直面することがあります。

例えばデータにエラーが見つかったり、モデルの結果を間違って解釈したりなど、大小様々なトラブルが生じる可能性があります。

このような事情から、トラブルに対して適応する力も、働く上で必要な能力となります。

柔軟な思考力がない人は、働き始めた後に悩む可能性があります。

プログラミングにしか興味がない人

データサイエンティストはプログラミング以外の仕事も多いため、プログラミングにしか興味がない人には向いていません。

データサイエンティストの役割は綺麗なコードを書くことではなく、経営上の課題を解決することです。

そのような理由から、ビジネスの基礎知識や業界知識、事業に関する知識も必要になります。

プログラミングにしか興味がないと、ビジネスに関する学習が苦になってしまい、仕事をつらく感じてしまうかもしれません。

また、レポート作成やプレゼン資料の作成も業務に含まれます。

「できるだけプログラミングだけやっていたい」という人は、データサイエンティストよりエンジニアの方が向いているでしょう。

データサイエンティストの華々しいイメージに憧れている人

データサイエンティストのキラキラしたイメージだけで、データサイエンティストになるのはおすすめできません。

「データを活用してビジネスに貢献する」と聞くと響きはかっこいいですが、実際は泥臭く地道な作業も多いです。

例えばデータの前処理として、欠損値の処理や異常値の検出を行う際には、長時間にわたる地道な作業が必要になります。

それ以外にも、データを解析する際には試行錯誤が必要なので、華々しいイメージだけに憧れている人は、途中で挫折してしまうかもしれません。

忍耐強さが必要になる作業をこなせる自信がない人は、データサイエンティストに向いていないでしょう。

直感や経験を重視して働く人

直感や感覚、経験だけに頼ってしまうと、データに基づいた客観的な分析や予測を行えなくなる可能性があります。

データサイエンティストには、客観的なデータに基づいて解決策を提示することが求められるため、主観的な解釈が入るのは良くないです。

もちろん直感や経験が新たな洞察を生む可能性もありますが、時には間違った結論を出してしまい、企業の業績を落としてしまうリスクもあります。

そのため直感や経験を重視して働きたい人は、あまりデータサイエンティストに向いていないでしょう。

データサイエンティストとは？仕事内容や役割

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を説明します。

データサイエンティストの役割は、「ビジネス上の問題に対し、データを活用して解決策を提案すること」です。

より良い改善策を提出するために、次の手順で作業を進めます。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

まず、データ分析を行う前に、データを集めます。

データベースからデータを抽出したり、スクレイピングを行うなど、目的や目標に合ったデータを収集する作業が求められます。

データの収集が終わったら、使用しやすいようにデータを整理します。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の修正などを実施します。

このように、はじめにデータの収集と整理が必要となります。

データのクリーニングをする

データを整理したら、次にデータのクリーニングを実施します。

データのクリーニングとは、データに混じっているノイズやエラーを消去することを言います。

クリーニングの実行により、異常値の修正、重複データの消去、不要なデータのフィルタリングができます。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルの構築に先立つ重要な作業です。

優れたデータを準備することで、より確実な結果を得ることが可能です。

機械学習モデルの開発と評価をする

データを準備したら、予測や分類を行うモデルを作り、そのパフォーマンスを評価します。

機械学習モデルの開発は、多数のデータからパターンや関連性を見つけ出すために大切です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

モデルの作成は、結果の精度を上げるためにも重要な作業です。

データを可視化して解釈する

次にデータを集計して可視化して、解釈や検証をします。

データをグラフやチャートなど、見て分かりやすい形式に変えることで、データの構成やつながりを直観的に把握できます。

可視化されたデータを調査し、その意味を解読することにより、データの分散やトレンド、パターンの発見が可能になります。

これにより、データの傾向に一貫性を見出したり、ビジネス戦略に影響するデータを発見できたりするため、重要な仕事となります。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを利用して、ビジネスの問題に対する解決策を見つけます。

ここで大切なのが、課題を明確に把握して仮説を立てたうえで、データを活用して解決できる問題を特定することです。

データを検索し、問題解決に有効な情報やパターンを発見することで、より高精度の改善案や施策を提言できます。

データを利用して会社の問題を解消するために、データサイエンティストは数々のプロセスを経てデータ分析を行うのが仕事です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意志決定の補助を行うときには統計学の知識が必要となります。

ある商品の販売データを分析するときに、統計学の方法を適用して需要の予測を行ったり、効果的なマーケティング戦略を設計することができます。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートや支援を行うことで、信頼を得られる確率が上がります。

学術的な知識と並行して、論理的思考力や戦略的思考力も要求されると認識しておきましょう。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語の理解も、データを分析や処理するための必要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

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要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、多様なデータを取り扱います。

中には当然、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析し、結論を導く必要も出てきます。

顧客の移動履歴や購入履歴、気候情報など、過去の大量のデータを活用して、高性能な予測を提示することができます。

未来の予想図を描くスキルがあっても、ビッグデータの操作ができないと、数値を用いた有効な解決策を示すことはできません。

既存のビッグデータだけでなく、どの場所から、どのようなデータを取り込むかという設計段階から関わることができると、重要な存在になれます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムについても網羅的に理解しておきましょう。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

例えば、クライアント企業の売上データを分析する際には、クエリを作成し、必要な情報を取得することが必要です。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの管理・操作がより効率的に行えるようになります。

問題解決能力

データサイエンティストは、与えられた問題に対し適切な手段を見つけ、解決策を示すことが要求されます。そのため、問題解決力は重要な能力です。

問題解決能力を持っていれば、データを分析し、洞察を得るための最適な手法やモデルを判断することができます。

また、データの欠落値の対応や、モデルの評価・改良を行うときも、問題に対応する力が必須です。

課題を適切に理解し、解消するためには以下の知識が役立ちます。

• 企業経営についての知識
• 自社の経営状況についての状況
• 戦略立案のノウハウ

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストやデータアナリストにおすすめの資格は、以下のとおりです。

• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
• G検定（ジェネラリスト検定）
• 統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）
• データ分析実務スキル検定（CBAS）
• Python 3 エンジニア認定基礎試験

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）

DS検定は、データサイエンティスト協会が実施している検定です。

でデータサイエンティスト協会が定める4段階のスキルレベルの中で、一番低いレベルである「アシスタント データサイエンティスト」に相当します。

難関資格ではないため、初心者におすすめの検定です。

まだスキルが浅い人は、まずDS検定から受験してみるのがよいでしょう。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定は、日本ディープラーニング協会が実施している検定です。

出題概要は、ディープラーニングや人工知能に関する基礎知識を問われます。

難易度が比較的低く、AIに関する基礎知識が出題範囲になるので、こちらも初心者におすすめです。

G検定の対策をしたい人は、以下の記事もあわせてご覧ください。

参考：【G検定】試験対策講座・スクールの12社比較！オススメは？評判や口コミも！ ｜株式会社テトラメディア

統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）

DS基礎は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している検定です。

データサイエンスに関する基礎的な内容が出題されます。

高校数学と情報の内容から出題されるため、難易度は比較的低いです。

この検定をクリアしていれば基礎力の証明ができるので、ぜひ挑戦してみてください。

データ分析実務スキル検定（CBAS）

データ分析実務スキル検定（CBAS）は、現場で活きる実践的なスキルを学べる検定です。

CBAS試験には「プロジェクト・マネージャー級（PM級）」と「シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）」の二つがあります。

これからデータサイエンティストを目指している人は、Citizen級の受験がおすすめです。

Citizen級では、Excelによるデータクレンジングのスキルが重点的に出題されるため、データの加工や整形ができるようになります。

PM級はPMを目指している人や、コンサルティングスキルを身につけたい人におすすめです。

他の検定より実務に直結した内容なので、データサイエンティストを目指している人は受けておくとよいでしょう。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

この試験はPythonエンジニア向けの試験ですが、データサイエンティストはPythonを使ってプログラミングを行うことが多いため、受けておいて損のない検定です。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しており、Pythonの基礎について出題されます。

難易度はそこまで高くなく、基礎的な内容を学習できるため、Pythonについて学ぶ過程で受けてみるのがよいでしょう。

データサイエンティストのやりがい

ここでは、データサイエンティストのやりがいについて詳しく説明します。

以下のようなやりがいがあるため、データサイエンティストは人気のある仕事です。

• 企業に貢献できた時に達成感がある
• 学習したことが成果に反映されやすい
• 頑張りが給与に反映されやすい

以下で詳しく説明します。

企業に貢献できた時に達成感がある

データを用いてビジネス課題の解答を導き出したデータサイエンティストは、その提案を経営陣に行う可能性があります。

自分が提案した改善策が採用され、その結果業績が向上し、施策が成功した時には、大きな達成感を得ることができます。

データを使用して経営課題に取り組むことは、必ずしも簡単な事ではないです。

しかし、データサイエンティストの能力を利用して、企業に直接貢献できる事例が多いため、困難さがある一方で達成感も大きいです。

学習したことが成果に反映されやすい

データサイエンティストのやりがいは、学んだことを成果に反映させられることです。

学習により仕事の効率が上がったり、業務をスピードよくできるようになったり、効果的な改善案を提唱できるようになったりするでしょう。

成果を出すことで年収が上がったり、フリーランスになったりなどが可能なので、スキルアップすることによって、自分の生活を豊かにできます。

頑張りが給与に反映されやすい

頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT業界では、成果主義の文化があるので、業績や貢献度により給料が上がる傾向にあります。

昇給ペースも早いため、3年間で年収が300万円から500万円まで上がることも多いです。

頑張りが給与に反映されるので、やりがいを感じやすいでしょう。

未経験からデータサイエンティストになる方法

高度なスキルを身につける必要がありますが、しっかりと学習すれば未経験からデータサイエンティストを目指すことも可能です。

データサイエンティストを志望する人は、以下の3つの段階を踏むことをおすすめします。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、R言語やPythonなどのプログラミングの基本を理解することは必須となります。

プログラミングスキル以外だと、転職活動に入る前にしっかりと事前情報を把握しておくことが大切です。

データサイエンティストの仕事で必要とされるスキルを把握していなかった場合、自分が理想とするところとは異なるところに就職してしまう可能性があるためです。

そして、どの業界でも同じことが言えますが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが求められます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度完成させたポートフォリオに満足しないで、転職活動の過程で受けた指摘や意見を素直に受け取り、改良していくことが重要です。

一般的な分析をするのではなく、具体的な案件を扱った状況を想定し、「私ならこのように行動する」「この種のデータがあればこう解釈できる」という独自の視点を提示することで、就活を有利に進められます。

ただし、未経験でデータサイエンティストを採用したいと考えている企業は、現在の市場にあまり多く存在しません。

経験不問の求人には、単なる名ばかりのデータサイエンティストであることもあるのです。

誰もができるタスクを任されることや、募集の詳細とは大幅に異なるタスクを任されることもあるので、現在勤務中の人々の口コミを見て、対策を立てるようにしましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

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『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴や、向いていない人の特徴を解説しました。

以下に当てはまる人は、データサイエンティストに向いているでしょう。

データサイエンティストは将来性のある仕事なので、向いていると思った人はぜひ挑戦してみてください。

データサイエンティストになって自分のライフスタイルに合った働き方ができるかどうかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、希望の働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、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におすすめの転職エージェント12選

The post データサイエンティストに向いている人の特徴7選｜向いていない人の特徴も解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

そこで本記事では、データサイエンティストが「つらい」と言われる理由について解説します。

「データサイエンティストはつらい」と言われる理由は、以下の通りです。

一方で「つらい」と言われつつも、データサイエンティストはやりがいがあることから、人気な職種であることも間違いありません。

本記事では、データサイエンティストはつらい言われる理由や、つらさを解消する方法、データサイエンティストのやりがいなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストが「つらい」と悩む理由

ここでは、データサイエンティストが「つらい」「きつい」と感じる理由について解説します。

以下の理由から「つらい」と感じることが多いです。

• 成果に対する責任が重い
• 粘り強さが必要な地道な作業が多い
• 技術の習得が難しい
• スキルを学び続けなければならない
• 上司の理解を得られにくい
• 数学や統計学が苦手な文系にはつらい
• コミュニケーションスキルが必要
• 悩みを周囲に相談しにくい
• 業務量が多い
• 将来のキャリアをイメージできない

以下で詳しく解説します。

成果に対する責任が重い

データサイエンティストが集めたデータと改善案を用いて、ビジネスに関わる重要な意思決定を行うことがあるため、責任やプレッシャーを感じて「つらい」と思うことが多いです。

業績に寄与できることがやりがいですが、逆に誤った結果を提出すると、それにより大きな赤字を発生させる可能性もあります。

企業の業績に直結する仕事なので、精神的な負担は大きいです。

他にも個人情報や機密情報を含むデータを取り扱うので、責任が伴います。

粘り強さが必要な地道な作業が多い

データサイエンティストがつらいと言われる理由に、地道な作業が多いことが挙げられます。

データ分析をするためには、データの収集や前処理が必要で、このような作業は粘り強さが必要になります。

データの前処理は、欠損値の修正やデータの整理を繰り返し行うため、手間がかかる作業です。

またデータ分析後に可視化してわかりやすくする工程では、細かなレポーティングや説明のための資料作成を行います。

データを分析するだけが仕事と思われがちですが、実際は繰り返し地道な作業を行うことが多いです。

技術の習得が難しい

データサイエンティストが「つらい」と言われる理由に、技術習得が難しいことが挙げられます。

データサイエンティストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得に時間がかかるという理由で、「つらい」と言われることが多いです。

スキルを学び続けなければならない

データサイエンスの分野は急速に発展し続けているため、データサイエンティストとして稼ぎ続けるためには学び続けなければなりません。

一度身につけた知識やスキルだけを使って働くのは難しく、常に最新技術を取り入れながら仕事をする必要があります。

「昨日まで使っていた技術が、新しい技術の登場により使えなくなった」ということもあるので、プラベートの時間を使って学習するのは必須です。

家に帰ってからも勉強する時間を取らなければならないことが多いので、つらいと感じる人も多いでしょう。

上司の理解を得られにくい

上司や上層部がデータサイエンスについてよく知らない場合、仕事内容や成果を理解してもらうのが困難になります。

例えばデータサイエンティストはデータの前処理やモデリング作業に時間を多く使いますが、理解のない上司の場合「成果が出ない業務をずっとやっている」と受け取られてしまう可能性があります。

また上司に報告や説明を行う際、専門用語を避けつつ誰でもわかるように説明する必要があるため、うまくコミュニケーションが取れないと、成果などを理解してもらうのが難しいでしょう。

このようにデータサイエンスに精通していない人が上司の場合、コミュニケーションにつらさを感じる人が多いです。

数学や統計学が苦手な文系にはつらい

データサイエンティストは「文系にはつらい」とよく言われます。

数学や統計学の知識がなければ仕事ができないため、これらを学生時代に学んでいない文系にはハードルが高いです。

理系であれば基礎知識は学生のうちに学んでいますが、文系の人は新しく学ばなければなりません。

もちろん文系でも統計学・数学の知識を学んだり、プログラミングのスキルを習得したりするのは可能ですが、難易度が高く、高度なスキルを求められるため「つらい」と言われています。

コミュニケーションスキルが必要

一人で淡々と作業をしているイメージのデータサイエンティストですが、本来コミュニケーションが求められます。

以下のような場面で、チームメンバーや上司、クライアントとコミュニケーションを取る必要があります。

• どのような結果・洞察が必要でデータの分析をするのか、ステークホルダーや上司とすり合わせる
• データの収集方法やモデリング手法について、現場でチームメンバーに共有する
• データからわかるビジネス課題の改善案を、データサイエンスに詳しくない人向けに説明する

一人で黙々と作業をしたい人は、コミュニケーションを取るのが大変で「つらい」と感じることも多いでしょう。

悩みを周囲に相談しにくい

データサイエンティストは扱う技術が専門的なので、悩みを理解してもらいにくい傾向があります。

社内の人に悩みを相談したい場合には、専門用語をニュアンスが異ならないように分かりやすく説明しなければならないため、ハードルが高いです。

また相談した場合にも、相手が技術的な背景を知らないことが多いため、求めていたアドバイスをもらえないこともあります。

このように相談して解決するのが大変なので、悩みを相談しにくいと感じる人も多いです。

業務量が多い

データサイエンティストの仕事は、以下のように多岐にわたるため、「つらい」とよく言われます。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成
• ビジネスの改善案や企画の提出

データサイエンティストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析が終わった後には、レポート作成のためのデスクワークやビジネス上の問題を解消する提案なども行うため、激務になる傾向があります。

将来のキャリアをイメージできない

近年AIの発達によってデータサイエンスが急速に進歩しているため、将来のキャリアを具体的にイメージできない人が多いです。

将来的にどんな技術や手法が登場するか分からないので、今のスキルのままキャリアを積み重ねられる確証はありません。

またデータサイエンスの分野は幅広く、企業や業務によって求められるスキルや知識が異なります。

全ての技術を習得するのは難しいため、長期的に多くのスキルを習得するイメージが湧きにくいのも、将来のキャリアをイメージできない要因の一つです。

データサイエンティストの「つらい」を解消する方法

ここでは、データサイエンティストが抱える「つらい」という悩みを解決する方法をご紹介します。

以下の方法を試してみるのがおすすめです。

• 自分のキャリアパスを明確にする
• 定期的にキャリアプランについて上司に相談する
• 周りの人とコミュニケーションを多く取る
• 転職を検討する

以下で詳しく解説します。

自分のキャリアパスを明確にする

将来どんなキャリアを歩みたいか明確にすることで、今すべきことが見えてきます。

例えば「将来的にデータサイエンスを活用できるコンサルタントになりたい」と決めると「今はつらいが、クライアント対応を頑張ろう」となるかもしれません。

今つらいと感じていることも将来の糧になるので、キャリアパスを明確にして、業務との向き合い方を変えるのがおすすめです。

定期的にキャリアプランについて上司に相談する

データサイエンティストの悩みとして、キャリアプランが想像できなかったり、上司に相談しにくかったりなどが挙げられます。

これらのつらさを解決するためには、定期的に上司に相談することが大事です。

定期的に時間を作って話すことで、一般の人には伝わりにくい専門知識を含む相談もしやすくなってきます。

またキャリアパスを理想通りに進めるためには、上司の協力も必要です。

将来のために今どんな仕事をしたいか、どんなプロジェクトに携わりたいかなど、定期的に相談するようにしましょう。

周りの人とコミュニケーションを多く取る

データサイエンティストのつらさを解消するためには、周囲の人と日々コミュニケーションを取ることが大切です。

データサイエンティストの仕事では、業務内でチームメンバーやクライアント、上司など、多くの人とコミュニケーションを取る機会があります。

その際に円滑にコミュニケーションを取れず孤立してしまい、つらい気持ちになることがあるため、業務外でもたくさん話して関係性を作っておきましょう。

データサイエンティストの業務内容は専門的なので、他の人に相談するハードルが高いです。しかし日頃からコミュニケーションを取っていれば相談しやすくなり、つらさも緩和されるでしょう。

転職を検討する

どうしてもつらい場合は、転職するのもよいでしょう。

ただし転職に踏み切る前に、つらさの原因が会社によるものなのか、自分によるものなのかを考えるのが重要です。

例えば、人間関係やブラックな職場環境など、自分ではどうすることもできない要因でつらい場合は、転職するのがおすすめです。

一方で自分のスキル不足やコミュニケーションの問題からつらい場合は、転職しても解決されない場合があります。

その場合は、つらさの原因を特定し、スキルアップや人との関わり方を改善していく方がよいでしょう。

以下の記事ではデータサイエンティストにおすすめの転職サイトを紹介しているので、転職を検討する人は、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におすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストのやりがい

ここでは、データサイエンティストのやりがいについて解説します。

以下のようなやりがいがあるため、データサイエンティストは人気の職業です。

• 企業に貢献できた時に達成感がある
• 学習したことが成果に反映されやすい
• 頑張りが給与に反映されやすい

以下で詳しく説明します。

企業に貢献できた時に達成感がある

データサイエンティストはデータによって導き出したビジネス課題の解決案を、経営陣に提案する機会があります。

その際に自分の提唱した改善案が採用され、取り入れた結果業績が伸びたなどの場合は、大きな達成感を味わえます。

経営の課題に対してデータを用いアプローチするのは、決して簡単ではないのが事実です。

しかしデータサイエンティストの力で、直接企業に貢献してインパクトを与えて活躍できるケースが多いので、大変な分やりがいも大きいです。

学習したことが成果に反映されやすい

データサイエンティストのやりがいは、学んだ内容を成果に反映させられることです。

学びを深めることで業務の効率が良くなり、スピーディーに仕事を進めたり、企業の課題に貢献できる洞察を導き出せるようになります。

学習したことを成果として反映しやすいので、やりがいを感じながら働けるのが、データサイエンティストの魅力です。

頑張りが給与に反映されやすい

データサイエンティストは、頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT企業では、成果を重視する風土が広く浸透しており、業績や貢献度に応じて給与が増加する可能性が高いです。

昇給ペースも早いため、3年間で年収が300万円から500万円まで上がることも多いです。

頑張りが給与に反映されるので、やりがいを感じやすいでしょう。

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容をご紹介します。

データサイエンティストの役割は、「ビジネス上の問題に対し、データを活用して解決策を提案すること」です。

より良質な改善策を導き出すために、以下のステップで仕事を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

データ分析を始める前に、まずデータを収集します。 データベースから情報を引き出したり、スクレイピングを行ったりなど、必要なデータの収集が必要となります。

データの収集が完了した後、使いやすくするためにデータを整理します。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の修正などを実施します。

このように、まずはデータの収集と整理が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が終わったら、データのクリーニングを開始します。

データのクリーニングとは、データの中に存在するノイズやエラーを取り除く作業のことを指します。

クリーニングを行うことにより、異常値の修正、重複したデータの削除、不要なデータのフィルタリングが可能になります。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを開発する前の重要なプロセスです。

優れたデータを準備することで、より確実な結果を得ることが可能です。

機械学習モデルの開発と評価をする

データが揃ったら、予測や分類をするモデルを作成し、その成果を評価します。

機械学習モデルの開発は、多数のデータからパターンや関連性を見つけ出すために大切です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

モデル構築は、アウトプットの精度を高めるための重要なプロセスです。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、見て分かりやすい形式に変えることで、データの構成やつながりを直観的に把握できます。

データが視覚化されたものを解析し、その意味を解読することで、データの分布や傾向、パターンの見つけ出しができます。

これによって、データのパターンに一貫性を見つけたり、ビジネス戦略に影響を与えるデータを見つけたりすることができるため、重要な作業となります。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを使って、ビジネスの問題に対する解決法を導き出します。

ここで大切なのが、課題を明確に把握したうえで、データを活用して解決できる問題を特定することです。

データの探索を通じて、課題解消に対する有益な情報やパターンを特定することで、より正確な改善策を提案できます。

データを用いて企業の問題を解決するために、データサイエンティストは様々なステップを踏みながらデータを分析します。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を詳細に解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長い時間を必要とする試行錯誤の多い作業をすることが多いので、忍耐強い人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を進行します。

データのクリーニングと前処理では、単純な繰り返しの作業が必要です。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築するときには、その背後にある数学的な原則やアルゴリズムを理解し、適切に活用することが大切です。

モデルを評価する際にも、客観的で論理的なアプローチが不可欠です。

このように複雑な問題に直面した時、効果的な解決策を見つけ出す論理的思考力のある人が、データサイエンティストに向いています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとしての収入を維持するためには、常に学び、追求する姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習は急速に成長しており、新しい技術やツールが立て続けに現れています。

最新の技術についての情報を常に収集し、スキルを進化させないと、継続的な収入を得るのは難しいです。

そのため、学習を困難と感じないで、自ら進んで学び続ける人にはデータサイエンティストが向いているでしょう。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを解析するときは、統計的手法や数学的モデルを利用します。

さらに、予測モデルを構築するときには、確率論や回帰分析といった統計学の手法を利用します。

このように、数学や統計学の知識を用いて業務を実施することが多いです。

数学や統計学が好きな人は、それを仕事で利用できるので、向いているでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

次の2つが、データサイエンティストに向いていない人の特徴です。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストの仕事は1人で達成するものではなく、顧客やプロジェクトのチームメンバーとの協力を通じて進行する必要があります。

経営陣が抱える課題をしっかりと聞き取り、期待値の調整や進捗の管理をすることも大切です。

コミュニケーションスキルが不足していると、期待とは違う結果を出してしまい、時間や費用を無駄にしてしまうリスクがあります。

コミュニケーション力は絶対に必要なスキルなので、コミュニケーションを得意としない人はデータサイエンティストに適していないかもしれません。

柔軟に考えられない人

様々な状況に対して、柔軟に対応する力も大切です。

データサイエンティストの仕事中には、予期せぬ問題に遭遇する可能性があります。

例えばデータにエラーがあったり、モデルの結果を誤認したりなど、大小さまざまな問題が起きる可能性があります。

このような問題に対して、柔軟に対応する力も仕事をするうえで必要です。

柔軟な思考ができない人は、仕事を始めた後で困難に直面するかもしれません。

データサイエンティストの将来性は？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの仕事は、主にビッグデータなどをもとに、企業が抱える課題を解決することです。

現代では、多くの企業が自社システムやレジスターなどから集めた大量のビッグデータを保有していますが、それを効果的に活用する方法を見つけられないでいます。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績を改善できるデータサイエンティスは、今後も需要が高いでしょう。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンサルのスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドの知識を持ったデータサイエンティスなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予測はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが不足していると仕事を得るのが難しくなる可能性があります。 スキルや知識を常にアップデートすることで、自分の市場価値を高めることが大切です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解読や予測、意思決定を行う状況で統計学の知識が必要です。

例えば、ある商品の売上データを分析するとき、統計学の手法を活用して需要予想を立てたり、有効なマーケティング戦略を策定することができます。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートを行うことで、信頼を得られる確率が上がります。 学術的な知識に加え、論理的思考力や戦略的思考力も求められます。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語の理解も、データを分析や処理するための必要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

要望に対応しながらも業務を効率的に進めるためには、上記の言語やフレームワークのスキルを習得しましょう。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、多様なデータを取り扱います。

中にはビッグデータと呼ばれる大量のデータを処理・解析し、結果を導き出す必要性も出てきます。

顧客の移動経歴や購入記録、天候情報など、過去の大量のデータを活用して、質の高い予測を行うことが可能です。

未来を予測するのが得意があっても、ビッグデータを管理できなければ、数値に基づく効果的な解決策を示すことができません。

既存のビッグデータだけでなく、どの位置から、どんなデータを取得するかという設計プロセスから関与できるようになると、大変重宝されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も身につけておくことが大切です。

データベースの知識は、データの取得や更新、クエリの実行を円滑に行うために欠かせない要素です。

例えばクライアント企業のセールスデータを分析する場合には、クエリを設定し、必要なデータを取得することが必須です。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

○○には指定された問題に対して適切な手法を見つけ、解決策を提供することが求められます。したがって、問題解決力は重要なスキルとなります。

問題解決力を持つことで、データを分析して洞察を得るための最適な手法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行う際にも、問題解決能力が求められます。

課題をきちんと理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストになる方法

難しさはあるものの、きちんと勉強すれば未経験からでもデータサイエンティストになることができます。

データサイエンティストになるためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. ○○としての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

データサイエンティストとしてビッグデータを扱う上で、R言語やPythonといったプログラミングの基礎知識は必要です。

プログラミング以外で大切なこととして、転職活動に取り組む前に必要な情報をきちんと確認しておくことが挙げられます。

データサイエンティストに要求されるスキルを把握していない場合、自分の望むところとは違う就職先に行ってしまう可能性があるからです。

そして、どの分野でも共通していえることですが、優れた条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを見て、以下の内容を確認しています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作成したポートフォリオに満足しないで、転職活動中に得た指摘やフィードバックを素直に受け入れ、改善していくことが大切です。

一般的な分析や結果が明らかなものではなく、実際の案件を想定して、「私ならこう対応する」「このデータがあればこう解読できる」というオリジナルな視点を持つことが重要です。

しかし一般的には、未経験のデータサイエンティストを雇用したいと考える企業は、非常にまれです。

未経験可の求人は、形だけのデータサイエンティストである場合もあります。

誰もが行うことのできる仕事を割り当てられたり、求人情報とは全く異なる仕事を割り当てられることもあります。そのため、現在働いている人の口コミをチェックして、対応策を考えましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

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『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

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ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

DAI

「ワークポート」は未経験からエンジニアへの転職を目指す方にとって特におすすめのエージェントです。登録は無料なので、ぜひ登録して実際の求人を見てみましょう！

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ユニゾンキャリア

ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

DAI

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まとめ

本記事では、データサイエンティストはつらいと言われる理由や、つらさの解消方法、データサイエンティストのやりがいなどについて解説しました。

データサイエンティストは、つらさを感じる側面はありつつも、やりがいを感じながら働ける人気の職種です。

データサイエンティストが働きやすい環境を探す場合は、会社選びを妥協しないことが重要です。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、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におすすめの転職エージェント12選

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結論、AIが進歩した現在でもデータサイエンティストの需要は高いため、将来性がある職種だといえます。

将来性があると言える理由は以下の通りです。

「将来なくなる」と言われつつも、データサイエンティストは需要が高く、注目されている職業です。

そこで本記事では、データサイエンティストの将来性はあると言われる理由や、将来なくなると言われている理由、データサイエンティストとして成功するためのスキルなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

DAI

データサイエンティストとして就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、将来稼ぎ続けられるスキルを身につけられる企業があるか探してみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介しています。
関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストの将来性は高い？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、大量のビッグデータを自社のシステムに持っている多くの企業が、その有益な利用方法を見つけ出せずにいる状況です。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータサイエンティストは、今後もニーズが続くでしょう。

また近年の動向として、フリーランスのデータサイエンティストやデータアナリストの需要も高まってきているため、コンサルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドのノウハウを持ったデータサイエンティストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても需要はなくならない

「AIの影響でデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予想はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが低いと仕事を獲得するのが困難になり得ます。 基盤となるスキルや知識を刷新し、市場価値を上げることが重要となります。

データサイエンティストが将来なくなると言われている理由

ここでは「データサイエンティストが将来なくなる」と言われている理由について解説します。

このように言われる理由は、以下のとおりです。

• AIの進歩で自動化が進んでいるため
• スキル習得の難易度が高いため
• 「つらい」「やめとけ」と言われているため

以下で詳しく解説します。

AIの進歩で自動化が進んでいるため

現代はAIの進歩により、データ解析やモデリングの一部が自動化されたツールが普及しています。

それによりデータ処理や、モデルの開発にかかる手動の作業が減少していることから「データサイエンティストは将来なくなる」と言われるようになりました。

ただしデータをどのように見て、どのようにビジネスの課題を解決するかなど判断することはAIにできないため、データサイエンティストがなくなることはないでしょう。

スキル習得の難易度が高いため

データサイエンティストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、レベルが高いです。

スキルをインプットする難易度が高く、データサイエンティストの人数が需要に対して少ないことが「データサイエンティストは将来なくなる」と言われる理由の一つになっています。

ただし現代においてもデータサイエンティストの需要は高いため、将来的になくなることはないでしょう。

「つらい」「やめとけ」と言われているため

データサイエンティストは「つらい」「やめとけ」と言われることが多いです。

そのことが、将来なくなると言われる理由の一つになっています。

データの解析には粘り強く試行錯誤する必要があり、企業の意思決定に関与する役回りを担うため「つらい」という声があるのは事実です。

しかし、その分給与が他の職種に比べて高く、企業に直接貢献できてやりがいがあることから、現在でも人気な職種となっています。

「将来なくなる」と言われることもありますが、現状人材不足でデータサイエンティストの仕事は需要が高いため、なくなることはないでしょう。

データサイエンティストとして成功するために必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意思決定をする際には統計学の知識が不可欠となります。

例えば、ある商品の売上データを分析する際、統計学のアプローチを用いて需要の見通しを立てたり、有効なマーケティング戦略を定義することが可能です。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を利用してデータを解析し、意思決定のサポート、支援や予測モデルの構築などを行うことで、信頼を得られやすくなります。 学術的な知識と並行して、論理的思考力や戦略的思考力も要求されると認識しておきましょう！

PythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語、PHPといったプログラミング言語の扱えるスキルも、データ分析に必須のスキルです。

PythonやR言語を使用することで、データを可視化したり、統計分析を行ったり、機械学習を実装したりなどをすることができます。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データの分析をし、セグメンテーションを行ってマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストの業務では、多くのデータを取り扱います。

中には、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを取り扱い、分析し、結論を導き出す必要も出てきます。

顧客の移動パターンや購入の履歴、気候データなど、過去の多量のデータを利用して、高度な予測を提供することができます。

どんなに未来予測が得意でも、ビッグデータの扱いができなければ、数値ベースの有効な解決策を提案することはできません。 既存のビッグデータだけではなく、どこから、どんなデータを取るかという設計段階から関与できるようになると、重要なポジションだと評価されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も覚えておくべきです。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

たとえば、クライアント企業の販売データを分析する場合、クエリを作成して必要なデータを取得することが求められます。

さらに、データベースのパフォーマンスを向上させるためには、適切なインデックスの設定が必要です。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

データサイエンティストは事業の課題に対して適切なアプローチを見つけ、解決策を示すことが求められます。それゆえ、問題解決力は大事なスキルです。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行うときにも、問題を解消する能力が非常に必要です。

問題を正確に理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を紹介します。

データサイエンティストのミッションは「経営上の課題に対して、データを用いて改善策を提示すること」です。

より質の高い改善策を出すために、以下のようなステップで業務を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

まずデータ分析をするにあたり、データを収集します。

SQLを使ってデータベースからデータを抽出したり、スクレイピングしたりなど、使用したいデータを集める作業が必要です。

データの収集が完了したら、データを使いやすくするために整理や加工をします。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の処理などを実施します。

このように、まずはデータを集めて整理する作業が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が完了したら、データのクリーニングを実施します。

データのクリーニングとは、データに含まれるノイズやエラーを除去することです。

クリーニングを実施することで、異常値の修正や、重複データの削除、不要なデータのフィルタリングを行えます。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを構築する前段階として重要な作業です。

良質なデータを用意することで、より信頼性の高い結果を導き出せます。

機械学習モデルの開発と評価をする

データを用意できたら、予測や分類を行うモデルを構築し、性能を評価します。

機械学習モデルの開発は、膨大なデータからパターンや関係性を抽出するために重要です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

アウトプットの精度を上げるためにも、モデル構築は重要な作業です。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、視覚的に分かる形式に変換することで、データの構造や関係性を直感的に理解することが可能です。

可視化されたデータを分析し、意味を解釈することで、データの分布や傾向、パターンの発見などができます。

これにより、データの傾向に規則性があることを発見できたり、経営戦略につながるデータを発見できたりするので、とても重要な作業です。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを活用して、ビジネスの課題に対する解決策を導き出します。

ここで重要なのが、課題を曖昧にせず明確にしたうえで、データによって解決できる問題を特定することです。

データを探索し、課題解決に役立つ情報やパターンを見つけることで、より精度の高い改善案を出せます。

このようにデータを活用して企業の課題を解決するために、多くのステップを踏んでデータ分析を行うのがデータサイエンティストの仕事内容です。

データサイエンティストになるには？

難易度は高いですが、きちんと学習すれば未経験でも転職を目指すことができます。

データサイエンティストへの就職を目指すためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、プログラミングの基本、特にR言語やPythonの習得は絶対条件です。

他にも機械学習やディープラーニングについて学んでおきましょう。

プログラミングスキル以外で大事なことは、転職活動を始める前に十分な情報を得ておくことです。

データサイエンティストに必要なスキルを把握しないと、自身の理想とは異なるところに就職してしまう可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どの業務範囲を一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足しないで、転職活動中に受けたアドバイスや意見を素直に受け入れ改善したり、代替案を用意するのが大切です。

通常の分析や結果が一目で理解できるものではなく、実際のプロジェクトを想定して、「私ならこうするだろう」「このようなデータがあれば、こう読み取れる」という独自の意見を持つことがポイントです。

ちなみに「資格取得するべき？」と悩む未経験者もいるでしょう。

就職には資格より実務経験やポートフォリオのほうが重視され、資格はほとんど見られない企業が多いので、検定や試験を受ける必要はありません。

基本的に未経験者のデータサイエンティストを採用したいと考える企業は、極めて稀なケースです。

未経験OKの募集には、名ばかりのデータサイエンティストの募集であることもあります。

全員ができるような業務を任されたり、募集の内容とは異なる業務を任されることもあるので、現時点で働いている人の評価を見て、それに対応するための対策を立てましょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を説明します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人
• コミュニケーション能力がある人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長時間試行錯誤を繰り返す作業が頻繁にあるため、忍耐力を持つ人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を行います。

データのクリーニングと前処理では、単純で反復的な作業が必要となります。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築の過程では、その背後にある数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に適用することが重要です。

モデルの評価に際しても、客観的で論理的なアプローチが必要です。

このように複雑な課題に直面した時、有効な解決策を探し出せる論理的な思考力を持つ人が、データサイエンティストに適しています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとして収入を得続けるためには、日々学習を続けることが重要です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進化しており、最新技術やツールが次々と生まれています。

新たな技術についての情報を常に蓄積し、知識が不足しないようになければ、稼ぎ続けるのは難しくなります。

そのため、学習を苦痛と感じず、積極的に学習を続けることができる人にデータサイエンティストに向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを分析する時には、統計的手法や数学的モデルを使用します。

また、予測モデルを構築する際には、確率論や回帰分析といった統計学の手法を活用します。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や統計学が好きな人や、大学で理系の学部にいた人は、それを職業に活かせるので、適していると言えます。

コミュニケーション能力がある人

データサイエンティストの仕事は一人でできるものではなく、顧客や社内のチームメンバーとの交流を持ちながら行う必要があります。

コミュニケーション能力が不十分だと、要望と一致しない結果を出し、時間や金を無駄にする可能性があります。

コミュニケーション能力は絶対必要なスキルなので、コミュニケーション能力がある人に向いています。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• データサイエンスプロフェッショナル
• データエンジニア
• データビジネスストラテジスト
• グロースハッカー
• プロジェクトマネージャー
• コンサルタント
• フリーランスのデータサイエンティスト

データ処理システムの設計に重点を置いて働きたい人は、データエンジニアの道に進むのがおすすめです。

戦略やビジネスへの価値提供に重点を置いて働きたい人は、データサイエンスプロフェッショナルやデータビジネスストラテジスト、グロースハッカー、コンサルタントが向いています。

マネジメントや育成、教育、進捗管理に興味がある人は、プロジェクトマネージャーやコンサルティングが向いているでしょう。

ワークライフバランスを重視したい人は、フリーランスとして独立するのもおすすめです。

データサイエンティストは多くのキャリアパスがあるので、自分の性格やライフスタイルに合った働き方を目指せます。

データサイエンティストが活躍する業界

ここでは、データサイエンティストが活躍する業界について紹介します。

データサイエンティストが活躍している業界は、以下のとおりです。

• IT・テクノロジー業界
• 金融業界
• 小売業界
• 製造業界
• ヘルスケア業界
• エネルギー業界
• マーケティング・広告業界
• 交通・物流業界

以下で、どのような目的でデータサイエンスが利用されているかを解説します。

IT・テクノロジー業界

IT・テクノロジー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• SNSでの顧客の行動分析
• 製品の改善
• セキュリティの強化
• マーケティング施策の効果測定

金融業界

銀行、保険、証券会社などの金融業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• リスク管理
• 詐欺検出
• 顧客の分析
• 投資戦略の策定

小売業界

小売業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客の購買行動分析
• 在庫管理
• 商品価格の最適化
• 顧客体験の向上

製造業界

製造業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 製品の品質管理
• 生産プロセスの最適化
• 需要予測
• サプライチェーン管理

ヘルスケア業界

ヘルスケア業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 患者データの分析
• 疾病の早期発見
• 治療方法の改善
• 医薬品開発

エネルギー業界

エネルギー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 消費パターンの分析
• エネルギー効率の最適化
• 再生可能エネルギーの利用拡大

マーケティング・広告業界

マーケティング・広告業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客セグメンテーション
• キャンペーンの効果測定
• 顧客ロイヤルティの向上

交通・物流業界

交通・物流業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• ルート最適化
• 需要予測
• 輸送コストの削減

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

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ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

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ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストの将来性はある理由や、将来なくなると言われている理由を解説しました。

AIの進歩により「将来性がない」「需要がなくなる」と言われることが多いですが、データサイエンティストは現代でも需要が高く、人気な職業です。

以下の理由から、将来性があると言えます。

データサイエンティストになって将来稼ぎ続けられるスキルを身につけられるかどうかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、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におすすめの転職エージェント12選

The post データサイエンティストの将来性は？なくなると言われる理由や需要を解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

結論、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由は、以下の4つです。

「やめとけ」と言われる一方、データサイエンティストは給与の高さや企業への貢献度から、人気な職業であることも間違いありません。

そこで本記事では、データサイエンティストはやめとけと言われる理由や、それでも人気が高い理由、平均年収、将来性などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

DAI

データサイエンティストになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介しています。
関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストはやめとけと言われる理由

ここではデータサイエンティストが「やめとけ」「きつい」と言われる理由を解説します。

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は、以下のとおりです。

• 業務量が多い
• 業務の難易度が高い
• 技術習得が難しい
• 責任が重い

以下で詳しく解説します。

業務量が多い

データサイエンティストの業務内容は、以下のように多いため「やめとけ」と言われることが多いです。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成やプレゼンテーション
• ビジネスの改善案や企画の提出

データサイエンティストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析後にはレポートを作成したり、ビジネスにおける課題を解決するための提案なども行うため、業務量が多くなる傾向にあります。

業務の難易度が高い

データサイエンティストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、高度なスキルが求められます。

ただデータを分析すればよいだけではなく、抱えている課題を明確にして、改善案を出すための分析を行う必要があります。

以下のように考えながら作業するため、分析力だけでなく、論理的思考力や問題解決力が必要です。

• 課題を解決するためには、どのようなデータが必要か
• どのような解析手法を用いれば、効率的に欲しいデータを得られるか

企業の課題解決に直接貢献する業務なので、難易度が高く「やめとけ」と言われることが多いです。

技術習得が難しい

データサイエンティストがやめとけと言われる理由に、技術習得が非常に難しいことが挙げられます。

データサイエンティストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得には時間がかかるため「やめとけ」と言われることが多いです。

責任が重い

データサイエンティストの集めたデータと改善案によって、ビジネスにかかわる大きな意思決定を行うことが多いため、責任が重いと感じる人が多いです。

業績に大きく貢献できるのがやりがいですが、逆に誤った結果を提出してしまうと、それによって大きな赤字出してしまうこともあり得ます。

企業の業績を左右する仕事なので、精神的にかかる負担は大きいです。

他にもデータは個人情報や機密情報を多く含むので、データを適切に取り扱うプレッシャーもあります。

データサイエンティストがそれでも人気な理由は？メリットを紹介

ここではデータサイエンティストとして働くメリットを紹介します。

以下のメリットがあるため、データサイエンティストは人気な職業です。

• 企業の課題解決に直接貢献できる
• 他の職種より平均年収が高い
• リモートで働ける職場が多い
• さまざまなキャリアパスがある

以下で詳しく説明します。

企業の課題解決に直接貢献できる

データサイエンティストは企業の課題解決のためにデータの分析を行います。

自分の集めたデータによって重要な意思決定をすることが多く、企業の業績に大きく関わる立ち回りを担います。

時にはデータに基づいた提案によって、業績が大きく改善することもあるでしょう。

このように企業の課題解決に直接貢献でき、やりがいを感じられるのが、データサイエンティストとして働くメリットです。

他の職種より平均年収が高い

データサイエンティストは他の職種と比較して平均年収が高いです。

求人ボックス給料ナビによると、データサイエンティストの平均年収は647万円、データアナリストの平均年収は696万円でした。

一方で令和４年分民間給与実態統計調査によると、全体の平均年収は458万円なので、データサイエンティストの方が年収が高いことがわかります。

必要とされる技術のレベルは高いですが、それに伴ってもらえる給料も高いのが魅力です。

リモートで働ける職場が多い

パソコンがあれば作業できる業務が多いため、リモートワークを導入している企業が多いです。

そのため「週3日は自宅で働き、週2日は出勤する」など、比較的フレキシブルに働けます。

通勤せずに働ける企業が多いのが、データサイエンティストの人気のポイントです。

さまざまなキャリアパスがある

データサイエンティストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• コンサルタントになる
• データエンジニアになる
• データサイエンスプロフェッショナルになる
• フリーランスのデータサイエンティストになる
• 他の職種のエンジニアになる

専門性をより高めて年収を上げたり、マネジメントスキルを活かして年収を上げたりなど、自分に合ったキャリアパスを選択できます。

将来を考えるうえで多くの選択肢があるのが、人気の理由です。

データサイエンティストの平均年収は？

正社員データサイエンティストの平均年収と月収は、以下の通りです。

引用：求人ボックス給料ナビ

データサイエンティストは、幅広い知識やスキルが必要になる場面が多くあります。必要とされる技術力が高くなる分、平均年収も高いです。

40代以降となるとマネジメントなどの業務に携わる機会も増えるため、より年収が上がる機会があります。

しかし、専門知識やスキルを習得している人と、していない人では年収に大きく差が開いてしまいます。

DAI

より高い年収を望む場合は、業務で必要とされる資格や技術を身につけましょう。

データサイエンティストの将来性は？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由から、今後も需要はなくならないでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、自社のシステムやレジスターから集めた大量のビッグデータを所有している多くの企業が、その有効な利用法を見つけることができていない状況にあります。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータサイエンティストは、今後も需要が続くでしょう。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンテルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドの知識を持ったデータサイエンティストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIは確かにデータに基づく予測が可能ですが、その分析結果を基に結論を出したり、新たな理論を提案することは不可能です。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

とはいえ、スキルが足りないと仕事を手に入れるのが難しくなることもあります。 スキルや知識を絶えずアップデートし、自分自身の市場価値を高めることが大事です。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは長時間にわたって試行錯誤しながら作業をすることが多いため、粘り強い人に向いています。

例えば解析やモデリングは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの開発を行います。

データのクリーニングと前処理では、単調で繰り返しの作業が必要です。

他にもビジネス課題の解決のため、長い時間をかけて解決策を模索することも多いため、データサイエンティストは粘り強い人に向いているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析で成果を出すためには、論理的思考力を活かしてデータを解析することが必須です。

モデル構築の過程では、背後にある数学的理論やアルゴリズムを把握し、適切に活用することが大切です。

モデルを評価する際にも、客観的で論理的なアプローチが不可欠です。

このように複雑な課題に直面した時、有効な解決策を探し出せる論理的な思考力を持つ人が、データサイエンティストに適しています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとして稼ぎ続けるためには、常に学び続ける姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進化しており、新しい技術やツールが次々と出ます。

最新技術の手法について情報を常に収集し、スキルアップしないと稼ぎ続けるのが難しいです。

そのため勉強が苦にならず、自発的に学び続けられる人にデータサイエンティストは向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを解析するときは、統計的手法や数学的モデルを利用します。

さらに、予測モデルを構築する際には、確率論や回帰分析といった統計学の手法を利用します。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や統計学に興味がある人は、それを仕事に活かせるので、活躍できるでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

データサイエンティストに向いていない人の特徴は、以下の2つです。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストの作業は1人でコツコツやるイメージがありますが、実際は顧客やプロジェクトメンバーと関わりながら作業する必要があります。

また経営陣が抱える課題をしっかりとヒアリングし、期待値の調整や、進捗の管理をすることも重要です。

もしコミュニケーション能力が低いと、要望と異なったアウトプットを出してしまい、時間やお金を無駄にしてしまう可能性があります。

コミュニーケーション能力は必須のスキルなので、コミュニケーションが苦手な人はデータサイエンティストに向いていないでしょう。

柔軟に考えられない人

さまざまな物事に対して、柔軟に対応できる力も重要です。

データサイエンティストとして働いていると、突発的なトラブルに巻き込まれることがあります。

例えばデータにエラーが判明したり、モデルの結果を誤解したりなど、大小さまざまなトラブルが起こる可能性があります。

このようなトラブルに対して、柔軟に対応できる力も働くうえで必要な力です。

柔軟に考えられない人は、働き始めてから苦労する可能性があります。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意志決定を行うときには統計学の知識が必要となります。

ある商品の販売データを分析するときに、統計学の方法を適用して需要の予測を行ったり、効果的なマーケティング戦略を設計することができます。

以下の知識やスキルを習得しておくべきです。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を利用してデータを解析し、意思決定のサポートや予測モデルの構築などを行うことで、信頼を得られやすくなります。 学術的な知識と一緒に、論理的思考力や戦略的思考力も求められます！

PythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語、PHPといったプログラミング言語の扱えるスキルも、データ分析に必須のスキルです。

PythonやR言語を使用すると、データの可視化や統計分析、機械学習の実装などができます。

具体的にはPythonを用いて顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

上記の言語やフレームワークのスキルを身に着けることで、要望に応えつつも業務を効率良く進めることができます。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストの仕事は、多種多様なデータを取り扱います。

中にはビッグデータと呼ばれる大量のデータを処理・解析し、結果を導き出す必要性も出てきます。

顧客の移動履歴や購入経歴、気象情報など、過去の大量のデータを用いて、高い質の予測を提供することができます。

未来の予想図を描くのが得意でも、ビッグデータの取り扱いが不得意なら、数値に基づいた効果的な解決策を提供することはできません。 既存のビッグデータだけでなく、どの位置から、どんなデータを取得するかという設計プロセスから関与できるようになると、大変重宝されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムに関する知識も持っておきましょう。

データの取得や更新、そしてクエリの実行を効率よく行うために、データベースの知識が必要です。

たとえば、クライアント企業の販売データを分析する場合、クエリを作成して必要なデータを取得することが求められます。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの管理・操作がより効率的に行えるようになります。

問題解決能力

データサイエンティストは問題に対する適切な対応方法を見つけ、解決策を提出することが必要なため、問題解決能力も大切なスキルとなります。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行うときにも、問題を解消する能力が必要です。

問題点を的確に把握し、克服するためには以下のスキルが重要です。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

未経験でもデータサイエンティストになれる？

難易度は高いですが、しっかりと学習すれば未経験から転職を目指すことも可能です。

データサイエンティストへの就職を目指すためには、以下の3つの段階を踏むことをおすすめします。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、プログラミングの基本、特にR言語やPythonの習得は絶対条件です。

プログラミングスキル以外だと、転職活動に入る前にしっかりと事前情報を把握しておくことが大切です。 データサイエンティストに必要なスキルを把握しないと、自分の理想とは異なるところで働くことになり、後悔する可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを見て、以下の要素をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足せず、転職活動中に受けたアドバイスやフィードバックを素直に取り入れ、改良していくことが重要です。

一般的な分析をするのではなく、具体的な案件を扱った状況を想定し、「私ならこのように行動する」「この種のデータがあればこう解釈できる」という独自の視点を提示することが重要です。

ただし、基本的に未経験のデータサイエンティストを採用したいと考える企業は、稀です。

未経験可の求人には、形だけのデータサイエンティストであるケースもあります。

全員ができるような業務を任されたり、募集の内容とは異なる業務を任されることもあるので、現在働いている人の評価を見て、それに対応するための対策を立てましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

DAI

『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

おすすめサービス

【レバテックキャリア】IT・Web業界志望の方におすすめ

✓キャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。

レバテックキャリア公式ページを見る

ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

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「ワークポート」は未経験からエンジニアへの転職を目指す方にとって特におすすめのエージェントです。登録は無料なので、ぜひ登録して実際の求人を見てみましょう！

おすすめサービス

【ワークポート】IT・Web業界志望の方におすすめ

✓キャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。

ワークポート公式ページを見る

ユニゾンキャリア

ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

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ユニゾンキャリアも未経験からエンジニアへ転職を目指す方におすすめの転職エージェントです。

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まとめ

本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由について解説しました。

データサイエンティストは業務の難易度が高いことや、責任が重いことから「やめとけ」と言われることも多い職種です。

一方で以下のようなメリットから、人気な職業であることも間違いありません。

データサイエンティストになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、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におすすめの転職エージェント12選

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データサイエンティストの副業に関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• データサイエンティストの副業案件の単価相場は約72万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• 副業案件で求められるスキルは、PythonやSQLを用いたデータ分析、機械学習モデルの構築、クラウド（AWS/GCP）経験など。即戦力が求められるため、実務経験ベースでの参画が基本。
• 週1日や土日のみの案件は存在するが数が少なく、週2〜3日稼働が一般的。
• リモート案件も多いが、データの機密性によりセキュリティ要件は厳しめ。

結論からお伝えすると、データサイエンティストの副業はDX推進やAI活用の需要増加に伴い、実務経験があれば高単価（約72万円）で十分に稼げます。ただし、未経験からいきなり副業案件を獲得するのはハードルが高く、PythonやSQLの実践的なスキルが必須です。

本記事では、データサイエンティストが副業で収入を増やすために押さえるべき相場観、効率的な案件探しのコツ、契約前に確認すべき注意点までわかりやすく解説します。

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サービス名	レバテックフリーランス	FLEXY(フレキシー)	HiPro Tech（ハイプロテック）
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支払サイト	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月末日払い
案件特徴	ほぼ全てのエンジニア職種案件あり ※副業は経験年数3年以上目安	技術顧問/PdMなどの上流案件豊富 ※副業は経験年数3年以上目安	Web系以外にもレガシー系案件やゲーム系案件もあり ※副業は経験年数3年以上目安
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データサイエンティストは副業できる？未経験でも可能？

結論から言うと、データサイエンティストの副業は可能です。

実際に、フリーランスエージェントなどでは、データサイエンティスト向けの週2~週3副業案件が募集されています。

ただし、副業案件を獲得するには、一定レベル以上のスキルや経験が求められることが多いです。以下のようなスキルが要求される傾向にあります。

• プログラミングスキル: Python（Pandas, Numpy, Scikit-Learnなど）やRを用いたデータ分析・モデル構築経験、SQLによるデータ抽出・操作スキルは多くの案件で必須とされています。
• データ分析・機械学習スキル: 統計学の知識に加え、機械学習（時系列データ、自然言語処理など）や深層学習の経験、予測モデルの構築・評価経験が求められます。
• 基盤構築・運用スキル: AWS（SageMaker, RedShiftなど）やGCPといったクラウド環境での開発・運用経験、データパイプラインやETL/ELTの実装経験が求められる案件もあります。
• ビジネス・コミュニケーションスキル: クライアントとの折衝経験、課題解決能力、分析結果を分かりやすく説明する能力、プロジェクトマネジメント経験なども重視されます。マーケティングやSEOに関する知識が役立つ場面もあります

未経験からいきなり副業案件を獲得するのは難しいかもしれませんが、実務経験を積み、上記のようなスキルを磨くことで、データサイエンティストとして副業で活躍する道は十分に開かれています。

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データサイエンティスト向け副業案件の単価相場

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サービス名	レバテックフリーランス	FLEXY(フレキシー)	HiPro Tech（ハイプロテック）
稼働率	週3〜5	週1〜5	週3〜5
特徴	求人数10万件以上 リモートでの参画率91％以上	98%がリモート案件	事業会社案件約7割 企業と直接契約のためマージンなし
支払サイト	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月末日払い
案件特徴	ほぼ全てのエンジニア職種案件あり ※副業は経験年数3年以上目安	技術顧問/PdMなどの上流案件豊富 ※副業は経験年数3年以上目安	Web系以外にもレガシー系案件やゲーム系案件もあり ※副業は経験年数3年以上目安
おすすめ	初めてフリーランスでエージェントを利用する方	フレキシブル（早朝/平日夜/土日OK）案件を探している方	フレキシブル（早朝/平日夜/土日OK）案件を探している方
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データサイエンティストの副業案件例

データサイエンティストが働ける案件を紹介しています。案件のスキル感や単価相場などを参考にしてください。

DAI

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データサイエンティストの副業案件探しにおすすめのエージェント

基本的には副業案件自体がどのエージェントでも少ないため、「求人数が多い」レバテックフリーランスに1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、よりよい副業求人に出会うことができます。

	特徴
レバテックフリーランス	ほぼ全ての案件がエンド直のため、単価が高い 週3～5日OKのフレキシブルな案件が多い フルリモート案件も豊富 支払サイトが短い 公式: https://freelance.levtech.jp
クラウドワークステック	上場企業のクラウドワークスが運営。 リモート案件数が97% 週3〜5以上の案件にも対応 公式: https://crowdtech.jp/
Flexy	PKSHA Technologyグループが運営 週3日から稼働OK 90%以上がフルリモート案件 公式: https://flexy.jp

DAI

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特徴	求人数10万件以上 リモートでの参画率91％以上	98%がリモート案件	事業会社案件約7割 企業と直接契約のためマージンなし
支払サイト	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月15日払い	月末締め・翌月末日払い
案件特徴	ほぼ全てのエンジニア職種案件あり ※副業は経験年数3年以上目安	技術顧問/PdMなどの上流案件豊富 ※副業は経験年数3年以上目安	Web系以外にもレガシー系案件やゲーム系案件もあり ※副業は経験年数3年以上目安
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データサイエンティストが副業案件を探す5つの方法

データサイエンティストが副業案件を探す方法は、主に以下の3つです。

• 知り合い経由で案件を獲得する
• 直接営業で受注する
• エージェントサイトで探す

それぞれ見ていきましょう。

知り合い経由で案件を獲得する

在宅案件を探す際、友人から紹介を受ける方法があります。

しかし、友人からの紹介であっても契約や報酬面での妥協は避けましょう。

友人価格で仕事を請け負ったり無茶な納期を設定したりすると、のちにトラブルになることもあるので注意が必要です。

直接営業で受注する

データサイエンティストの仕事を扱っている企業に、直接営業をする方法もあります。

エージェントやクラウドソーシングを利用しないため、中間マージンを取られず、高い報酬を得られる可能性が高いです。

その反面、交渉から契約に関する内容などを、すべて自分自身で進める必要があります。

エージェントサイトで探す

知り合いからの紹介が難しい人や、直接営業する手間を省きたい人には、エージェントサイトの利用がおすすめです。

エージェントサイトを利用すると、自分の希望にあった案件をコンサルタントから紹介してもらえます。

以下のようなメリットがあるため、副業を探している人におすすめです。

• 週1〜2日/土日稼働など、理想の働き方ができる案件を紹介してくれる
  →本業との両立がしやすい
• 案件探しや単価交渉をすベてエージェントが代行してくれる
  →余計な時間や手間がかからない
• 契約関係のサポートをしてくれる
  →初めての副業で不安な契約関係の手続きを、1人で悩まなくていい
• 現在のスキル感をエージェントが客観的に見てくれる
  →自分の市場価値を知れる
• 職務経歴書の添削や、面談対策をしてくれる
  →自信を持って企業と面談できる

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データサイエンティストが副業をやるべき理由

データサイエンティストが副業をやるべき理由は、主に以下の4つです。

• 色々な立場を経験することで視野を広げられる
• 収入が上がる
• 自分の市場価値がわかる
• 今後のキャリアについて考えるきっかけになる

色々な立場を経験することで視野を広げられる

副業をすると、ビジネスシーンでの視野が広がります。

業界を変えるか、商流を変えることで、今の自分とは異なった視点が生まれるのが副業をするメリットです。

例えば「普段は上流の業務をやっているが、副業ではプレイヤーとして稼働している」という場合、違う立場からデータを見られるので、多くの視点を持てるようになります。

さらに本業とは違うデータを扱う案件に参画し、スキルアップを目指すことも可能です。

普段の業務範囲から少し外に出ることで、本業だけでは決して手に入らない経験と情報を得られます。

収入が上がる

副業をすれば、収入が上がります。

収入が増えれば心が豊かになる上に、本業が立ち行かなくなったとしても安心です。

特に会社員として働いている場合、大幅な給与アップは難しい傾向にあります。

自身のリスクを最小限に抑えるためには、本業以外の収入源を用意しておくことも大切です。

自分の市場価値がわかる

副業をすることで、自分にどれほどの市場価値があるのかわかります。

会社員として働いていると、自分の市場価値がわからず、将来に漠然とした不安を感じることが多いのではないでしょうか。

そんな人はフリーランスエージェントを利用して副業を探すことで、客観的に市場価値を判断してもらえます。

エージェントのコーディネーターがあなたのスキルを見て、どれくらい市場価値があるのかを教えてくれるので、自分のスキル感を知りたい人におすすめです。

以下のフリーランスエージェントがおすすめです。

• 高単価な常駐・週4〜案件を探すなら「レバテックフリーランス」
• 週1・2日〜の案件を希望し、働きやすさを重視するなら「クラウドワークステック」
• リモート案件数が多く、サポート体制を重視するなら「HiPro Tech」
  ※どのサービスもリモート可能の案件を保有しています。

今後のキャリアについて考えるきっかけになる

副業は将来のキャリアプランに悩んでいる人にとっても、足掛かりとなります。

自分が現在どの程度のスキルを持っているのか、案件ではどんなレベルを求められるのかなど、副業によって様々な体験ができるためです。

転職やフリーランスへの転向を考えている人にも、その1歩目としておすすめします。

「今の職場を離れたいと考えているが、転職しようにも自信がない……」という人は、ぜひ副業を始めてみてください。

フリーランスのデータサイエンティストに関して以下の記事で解説しているので、ご覧ください。
データサイエンティストのフリーランスになるには？必要なスキルや単価相場などを解説

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データサイエンティストの副業に関するよくある質問

Q1.週1〜2日・土日・リモートで働ける副業案件はある？

週1〜2日・土日・リモートで働ける案件はあります。

しかし週1日の案件は数が少なく人気も高いため、案件獲得は難しいのが現状です。

希望条件に合った案件を獲得するためには、複数のエージェントに登録をして見つけた際にはすぐに応募しましょう。

以下のエージェントに複数登録しておくのがおすすめです。

• 高単価な常駐・週4〜案件を探すなら「レバテックフリーランス」
• 週1・2日〜の案件を希望し、働きやすさを重視するなら「クラウドワークステック」
• リモート案件数が多く、サポート体制を重視するなら「HiPro Tech」
  ※どのサービスもリモート可能の案件を保有しています。

Q2.副業未経験でも案件を獲得できる？

副業未経験でも案件を獲得できます。

初めての副業で不安な人は、エージェントを利用して以下のようなサポートを受けましょう。

• 案件探し
• 単価交渉
• 契約関係のサポート
• 職務経歴書の添削
• 面談対策

Q3.副業しているデータサイエンティストはどれくらいいる？

株式会社SIGNATEがデータサイエンティスト約60,000人に調査した「データサイエンティストの副業意識調査」によると、副業経験があると答えた人は全体の23％ほどでした。（PR TIMESより引用）

また、副業の担当領域は「データ分析・レポーティング領域」が最も多いです。

PR TIMESより引用

Q4.事前に聞いていた業務内容と実際の業務内容が違うことはある？

業務内容の齟齬は、主に契約書の記述が曖昧な場合に発生します。 想定外の業務を任されないよう、契約段階で担当領域を明確にしておくことが重要です。

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まとめ

さまざまな業種で役立つ知識と経験を持つデータサイエンティストには、視野を広げるための副業がおすすめです。

今は「Kaggle」などのコンペもたくさんあるので、賞金付きのものに応募してみるのもいいでしょう。

ただコンペで好成績を狙うのはなかなか大変なので、実務経験のある方はエージェントに登録して案件を紹介してもらうのがおすすめです。

DAI

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The post データサイエンティストは副業できる？週1-3案件の探し方とおすすめの求人サイトを紹介 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

データサイエンティストのフリーランスに関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• データサイエンティストのフリーランスの単価相場は約87万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• データサイエンティストのフリーランスに求められるスキルは、統計解析（Python/R/SQL）、機械学習・AIモデル開発、クラウド（AWS/GCP）活用スキルなど。実務経験は2年以上が目安。
• 分析・開発業務は場所を選ばないため、フルリモート案件が非常に豊富。

結論からお伝えすると、データサイエンティストのフリーランスはAIやビッグデータ活用の需要急増により、実務経験があれば高単価（約87万円）で十分に稼げます。

データサイエンティストのフリーランスで収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、契約前の注意点までわかりやすく解説します。

データサイエンティストのフリーランスはできる？未経験からも可能？

データサイエンティストのフリーランスは十分可能です。未経験からでもスキルを学べば求人が見つかるでしょう。

ただし、機械学習アルゴリズムやビッグデータ処理への深い理解が必須となります。

求められる人材像として、Python・Rによる統計解析、SQLでのデータベース操作、scikit-learnやTensorFlowを用いた予測モデル構築スキルが基本要件です。

特にディープラーニングやNLP（自然言語処理）、時系列分析などの専門領域を持つエンジニアは市場価値が高く評価されますよ。

案件獲得においては、レバテックフリーランスやテクフリなどの専門エージェントを活用することがおすすめ。機械学習エンジニアやデータアナリスト案件が豊富に掲載されており、案件紹介や単価交渉といったサポートを受けられます。

未経験者の場合、まずPythonとSQL基礎を習得し、統計学・線形代数の理論学習を並行して進めましょう。

次にKaggle Learn等の無料教材で探索的データ解析や特徴量エンジニアリングを実践し、実際のデータセットを用いた分析プロジェクトを3-5件完成させることで実務レベルのスキル証明が可能になります。

データサイエンティスト案件の単価相場

インディバースフリーランスが提携しているエージェントの全求人データをもとに抽出した結果ですが、平均単価相場/月は約87万円でした。

高単価の案件を探している人は、高単価案件が豊富なレバテックフリーランスで案件を探すのがおすすめです。

データサイエンティストのフリーランス案件例

ここでは、実際に募集されている、データサイエンティストのフリーランス案件の例をご紹介します。

データサイエンティストのフリーランス案件探しにおすすめのエージェント

データサイエンティストが案件を探す場合は、求人数が多い「レバテックフリーランス」に1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、より良い求人に出会うことができるのでおすすめです。

	特徴
インディバースフリーランス	複数のフリーランスエージェントの求人を一括で見れるサービス 案件が多いため、さまざまな条件の案件（フルリモート/週3OK）も多数あり フリーランス案件の求人管理を効率化したいなら、まずは登録したい案件サイト。 公式： https://freelance.indieverse.co.jp
レバテックフリーランス	とにかく案件数が多い 大企業の高単価案件やフルリモート案件も多数取扱あり フリーランスとして案件受注を検討するならまず登録したいエージェント公式： 公式：https://freelance.levtech.jp/
Flexy	90%がフルリモート案件と、フルリモート比率ではピカイチのエージェント。 プライム案件が豊富で、高単価案件が豊富なエージェント Web系の案件が中心 公式：https://flexy.jp/

データサイエンティストフリーランスが身につけたいスキル3選

インディバースフリーランスの求人データを元に、データサイエンティストフリーランスとして必須要件として特に求められるスキルを3つご紹介します。

スキル1: データ分析・統計解析スキル (Python/R/SQL)

データサイエンティストのコアスキルであり、最も多くの案件で求められます。PythonやRを用いたデータの収集、前処理、可視化、統計モデリング、機械学習モデルの実装・評価スキルは必須です。また、データベースからデータを抽出・加工するためのSQLスキルも同様に重要視されます。これらのスキルを駆使して、ビジネス課題に対する洞察を提供できる能力が求められます。

スキル2: 機械学習・AIモデル開発経験

単なるデータ分析に留まらず、予測モデルや分類モデル、レコメンデーションエンジンなどの機械学習・AIモデルを開発・実装した経験は、高単価案件を獲得する上で重要です。特に、特定のアルゴリズム（回帰、決定木、SVM、クラスタリング、深層学習など）に関する深い理解と実務経験、モデルの精度評価や改善の経験があると高く評価されます。生成AIや大規模言語モデル（LLM）に関する知見も近年注目されています。

スキル3: クラウドプラットフォーム活用スキル (AWS/GCP/Azure)

現代のデータ分析基盤はクラウド上に構築されることが一般的です。そのため、AWS (SageMaker, Redshift, EMRなど)、GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Storageなど)、Azure (Azure Machine Learning, Synapse Analyticsなど) といった主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験や、データパイプラインの設計・実装経験は、多くの案件で求められる重要なスキルとなっています。

フリーランスエンジニアと会社員エンジニアとの違い

正社員としてデータサイエンティストで働く場合のメリットは言うまでもありません。

• 安定した収入／ボーナス
• 企業によって充実する福利厚生
• 研修制度や学習支援など

常に安定して仕事と収入があるため、自分から案件を探しにいく労力がかかりません。

一方で、フリーランスのデータサイエンティストとして働く場合、メリットは以下のようになります。

• 報酬交渉ができる
• 受注する案件を自分で選べる
• 働き方を自分でマネジメントできる

フリーランスのメリットは言うまでもなく自由度の高さにあります。

フリーランスのデメリットも改めて確認しておきましょう。

• 収入が不安定
• 常に能動的に案件を探す必要がある
• 社会保険などは全て自分で払う必要がある
• 営業や経理など、分析業務以外の雑務が増える
• 確定申告などの税務業務を自分で行う必要がある

フリーランスのデータサイエンティストとして働くならば、自由度が高い分、案件の受注から時間の管理など全てを自分で責任を持って行う必要があります。

これらのデメリットへの対処法として、フリーランスエージェントの活用が挙げられます。エージェントは案件紹介だけでなく、契約交渉、税務サポート、福利厚生の提供など、フリーランス活動を多方面から支援してくれます。

データサイエンティストの将来性は？

データサイエンティストの需要は、今後も高まり続けると予想されます。ビッグデータの活用はあらゆる業界で重要性を増しており、データを分析しビジネス価値を創出できる専門家のニーズは尽きません。

特に、AI技術の進化に伴い、機械学習モデルの構築や運用、データに基づいた意思決定支援など、データサイエンティストが活躍する場面はますます広がっています。

一方で、求められるスキルセットは常に変化しており、最新技術のキャッチアップやビジネス理解力の向上が不可欠です。クラウド技術、特定の分析ツール、ドメイン知識などを継続的に学習し、自身の市場価値を高めていく努力が求められます。

データサイエンティストのフリーランスに関するよくある質問

Q1. 実務未経験でもフリーランスになれますか？

基本的には難しいです。即戦力が求められるため、最低でも1〜2年の実務経験を積んでからの独立が一般的です。

Q2. フルリモートや在宅ワークの案件はありますか？

非常に豊富にあります。データ分析業務は場所を選ばないため、多くの案件がリモートワークに対応しています。

Q3. 年収1,000万円以上は目指せますか？

十分目指せます。専門性が高く人材不足のため単価相場が高く、スキル次第で高収入が実現可能です。

Q4. 週2〜3日の副業的な稼働は可能ですか？

可能です。ただし週5日案件に比べると数は少ないため、エージェントを活用して探すのが効率的です。

Q5. エージェントは利用すべきですか？

利用を強くおすすめします。営業の手間が省けるほか、契約・税務のサポートや福利厚生が受けられるメリットがあります。

フリーランスデータサイエンティストまとめ

今回は、データサイエンティスト向けの案件獲得方法や、スキル、年収について解説しました。

フリーランスが案件を探すなら、フリーランスエージェントを活用するのがおすすめです。

エージェントによって特色が異なるので、ぜひ自分に合ったエージェントを探してみてください。

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データサイエンティストの業務委託に関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• データサイエンティストの業務委託の単価相場は約85万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• データサイエンティストの業務委託に求められるスキルは、Python/SQLによる分析・実装、機械学習、クラウド（AWS/GCP）など。実務経験は2〜3年以上が目安。
• クラウド環境での開発・分析作業が主流のため、フルリモート可能な案件が非常に多い。

結論からお伝えすると、データサイエンティストの業務委託はAI・ビッグデータ活用の需要増加により、実務経験とプラスアルファのスキルがあれば高単価（約85万円）で十分に稼げます。

データサイエンティストの業務委託で収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、契約前の注意点までわかりやすく解説します。

データサイエンティストの業務委託案件例と単価相場は？

データサイエンティストの業務委託案件にはどんな案件があって、報酬の相場がどれくらいなのかを確認していきます。

indieverse-freelance MCPサーバーで取得した週5日稼働の案件データを分析すると、データサイエンティスト案件の月額単価は、求められる経験年数やスキルセット、担当工程によって大きく変動しますが、取得できた案件の報酬範囲は最大で月額190万円程度でした。

ここでは、実際に募集されている、データサイエンティストのフリーランス案件の例を5つご紹介します。

データサイエンティストの案件をお探しの方は、フリーランス向けマッチングサービスおすすめ17選を是非参考にしてみてください。

データサイエンティストの業務委託案件を探す基準

まず、データサイエンティストが業務委託案件を探す基準を以下の流れで3つ紹介します。

• 自分のスキルに合った案件が多いか
• フルリモート可能な案件があるか
• 高単価な案件が多いか

ここから、業務委託案件を探す基準について1つずつ確認していきましょう。

自分のスキルに合った案件が多いか

データサイエンティストの業務委託案件は、ご自身のスキルに合わせて案件を探すことが大切です。

例えば、ハイレベルなスキルを求められる案件を受託した場合、仕事をこなすために必要以上の時間と労力を費やすことになります。

一方、簡易的な作業をこなす案件を受託した場合は、ご自身のスキルアップに繋がりにくく、物足りなく感じてしまうでしょう。ご自身が持ち合わせているスキルに応じて案件を探し、やりがいある働き方を目指しましょう。

下記の記事で、データサイエンティストが使用するR言語の業務委託について解説しています。案件開拓の参考にしてみてください。

フルリモート可能な案件があるか

データサイエンティストとして受託する案件が、フルリモートの稼働に対応しているかを確認しましょう。

特に、会社員やパート、アルバイトと並行した稼働を検討している方は、仕事に支障をきたさない範囲で稼働する必要があります。フルリモートなら通勤中や退勤後、土日祝日など時間の制約なく稼働できますよ。

また、カフェやコワーキングスペースなど、ネット環境が整っていれば場所を気にせず稼働できるのも嬉しいポイントですね。

ぜひ、フルリモート稼働が可能な案件を検討してみてください。

高単価な案件が多いか

利用するエージェントサービスについては、高単価案件が豊富に取り揃っているところを利用しましょう。

案件の中でも、クラウドソーシングサイト経由より相場が高い「直請け案件」を狙うことがポイントです。

直請け案件なら単価が高いことに加えて、仲介手数料が発生しないメリットもあります。スキルを身につけながら、効率よく報酬アップを狙いましょう。

データサイエンティストの業務委託案件探しにおすすめのエージェント

DAI

基本的には副業案件自体がどのエージェントでも少ないため、「求人数が多い」レバテックフリーランスに1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、よりよい副業求人に出会うことができます。

	特徴
インディバースフリーランス	複数のフリーランスエージェントの求人を一括で見れるサービス 案件が多いため、さまざまな条件の案件（フルリモート/週3OK）も多数あり フリーランス案件の求人管理を効率化したいなら、まずは登録したい案件サイト。 公式： https://freelance.indieverse.co.jp
レバテックフリーランス	とにかく案件数が多い 大企業の高単価案件やフルリモート案件も多数取扱あり フリーランスとして案件受注を検討するならまず登録したいエージェント公式： 公式：https://freelance.levtech.jp/
Flexy	90%がフルリモート案件と、フルリモート比率ではピカイチのエージェント。 プライム案件が豊富で、高単価案件が豊富なエージェント Web系の案件が中心 公式：https://flexy.jp/

業務委託契約の主な種類

ここからは、業務委託契約3種類を紹介します。内容は以下の通りです。

• 準委任契約
• 請負契約
• 委任契約

各契約のメリット・デメリットもあわせて解説します。

ここから、各契約の内容について詳しく紹介します。

準委任契約

準委任契約とは、事実行為を委託する際に結ぶ契約です。民法第656条で定められています。

なお、法律(委任契約)と無関係な業務を委託する契約のほとんどが、準委任契約に該当します。

メリット

準委任契約は、収入が安定しやすいメリットがあります。成果物の有無にかかわらず報酬が発生するからです。

稼働時間に対して報酬を支払われるケースが多いため、契約期間が長ければ長いほど継続して収入を得られる魅力があります。

デメリット

準委任契約は、定期的な報告義務による時間の制約が発生するデメリットがあります。

クライアントは、働き方の自由度が高い受託側に、いつ解約されてもおかしくないリスクを背負っているからです。

契約の締結が信頼関係の基盤になることを念頭に置いて業務を遂行しましょう。

請負契約

請負契約とは、仕事の成果物の完成・納品に対して報酬が発生する契約です。主に、フリーランスエンジニアの業務委託で締結されます。

職種の例としては「Webサイト制作」や「システム開発」などが該当します。

メリット

請負契約は、自由な時間管理が可能なことが魅力です。

仕事のゴールが「成果物の納品」と定められているため、作業の進め方に対しての制約は比較的自由といえます。

納期の2週間前から仕事に取り組むのも、1週間前から取り組むのも、クライアントが満足する成果物を納品できれば問題ありません。

報酬が大きく変動するリスクもないため、自由度が高い契約といえるでしょう。

デメリット

請負契約は、クライアントが満足できなければ報酬をもらえません。

成果物の完成を前提で契約を交わしているため、どんなに時間と労力を費やしたとしてもクライアントの要求が満たされていなければ、報酬を獲得できないのです。

成果物の定義や仕様については、事前にクライアントと確認しておく必要があります。

委任契約

委任契約とは、法律に基づく一定の事務処理を約束する契約を意味します。

例としては「弁護士への訴訟行為代理の依頼」や「税理士への所得税の確定申告の依頼」などが契約の対象となります。

つまり、司法書士や公認会計士などの法律に関わる専門家が行う事務処理が該当しています。

フリーランスの働き方は契約対象ではないといえますね。

データサイエンティストの業務委託で働くメリット

続いて、データサイエンティストの業務委託で働くメリットを4つ紹介します。内容は以下の通りです。

• 自分の好きな仕事に集中できる
• 努力次第で収入アップが可能
• 自分で業務時間を決められる
• 人間関係のストレスから解放される

ここから4つのメリットについて、順番に詳しく説明します。

自分の好きな仕事に集中できる

データサイエンティストの業務委託は、ご自身の好みに合わせて仕事を受託し、集中して取り組めるメリットがあります。

「本当は引き受けたくない」「やらざるを得ない」など、気持ちを押し殺して仕事に取り組むことなく、得意分野や伸ばしたい分野をとことん追求して働けるのです。

DAI

業務に対して前向きな姿勢で取り組めるため、仕事のパフォーマンスにも良い影響を与えられますよ。

好みの仕事を受託して、効率よく報酬やスキルをアップしながら業務に専念しましょう。

努力次第で収入アップが可能

データサイエンティストの業務委託は、努力すれば収入アップを見込める魅力があります。

会社員が昇給するためには、資格の取得や仕事の実績作り、上司や人事へのアピールなどが挙げられます。

つまり、数千円の固定給アップのためには、時間と労力を費やす必要があるのです。

会社の業績が悪ければ、努力しても昇給に繋がらない可能性があるため、効率が悪いといえるでしょう。

データサイエンティストの業務委託なら、仕事に費やした時間や労力が報酬として反映されやすくなります。

その時々で「収入の良さに振り切った仕事」や「効率の良い仕事」を委託することも可能です。

自分で業務時間を決められる

データサイエンティストに限らず、業務委託案件の働き方なら、業務時間を調整しやすいことが魅力です。

会社員なら、会社のタイムスケジュールに合わせて出社し、担当の業務をこなす場合がほとんどだと思われます。

決められた時間内でお昼休憩をとり、仮眠も設けずに退勤まで仕事をすることでしょう。「自分のスケジュール調整は後回し」とする方も多い傾向があります。

ただ、データサイエンティストとして業務委託を受ける場合は、案件の納期に合わせて作業や休息のタイミングを調整できます。

ハイペースで稼ぐのも、地道に稼ぐのも自分次第です。ご自身の生活スタイルに合わせて柔軟な働き方を実現できるでしょう。

人間関係のストレスから解放される

データサイエンティストの業務委託は、会社員よりも人間関係で悩む場面が少ない魅力もあります。

クライアントとのやり取りを完全に断つことは不可能ですが、人間関係のトラブルに巻き込まれることはほとんどなくなるでしょう。

 飲み会や歓迎会などに強制的に参加したり、社員の悪口、ハラスメントに悩まされたりすることもありません。

業務委託は、人間関係を狭く限定した環境で仕事に没頭したい方におすすめの働き方です。

データサイエンティストの業務委託で働くデメリット

データサイエンティストの業務委託で働くデメリット3つを紹介します。内容は以下の通りです。

• 労働基準法が適用されなくなる
• 福利厚生が受けられない
• 仕事のトラブルはすべて自己責任

ここから、各デメリットについて順番に確認しましょう。

労働基準法が適用されなくなる

データサイエンティストの業務委託は、労働基準法の対象外となります。

理由としては、労働基準法が労働者を対象にした法律であるためです。

特に労働基準法第9条で定められている「労働者」とは「職種を問わず、事業や事務所に使用されて賃金を払われる人」を意味します。

業務委託は、雇用契約を結んで仕事していないため、労働基準法の保護を受けらません。

正社員から業務委託に切り替える方は、保障の有無を念頭に置いて、今後の働き方を検討しましょう。

福利厚生が受けられない

データサイエンティストの業務委託の働き方は福利厚生が受けられません。

福利厚生は会社員が受けられる権利です。福利厚生の例として「健康保険料の全額負担」や「公的年金の受給減額」が挙げられます。

業務委託では、これらの補助を受けられないのです。

また、業務委託は有給休暇制度も適用外となります。

仕事を休めば、その分収入も減少しやすくなってしまいます。

業務委託をご検討中の方は、会社員以上にヘルスケアに力を入れましょう。

仕事のトラブルはすべて自己責任

データサイエンティストの業務委託で生計を立てる際は、仕事のトラブルが自己責任になることを念頭に置いておきましょう。

体調を崩して仕事ができなくなったり、クライアントとの契約を絶たれたりしても、ご自身で解決しなければなりません。

仕事中のトラブルをフォローしてくれる上司や同僚がいない分、会社員よりも自己管理を徹底して働くことを意識しましょう。

業務委託契約を結ぶには業務委託契約書が必要

ここからは、業務委託契約をクライアントと結ぶ際に必要な「業務委託契約書」について解説します。内容は以下の通りです。

• 業務委託契約書が必要な理由
• 業務委託契約で起きやすいトラブルとは？
• 秘密保持契約を結ぶ場合は秘密保持契約書を取り交わす

ここから、業務委託契約書について詳しく紹介します。

業務委託契約書が必要な理由

業務委託契約書を交わす理由は、以下の2つがあります。

• トラブルを未然に防ぐ
• 万が一の場面で証拠として提示できる

業務委託は、契約書を交わさずに契約することも可能ですが、トラブルに対しての証拠が残らない欠点があります。

中でも「言った言わない」のトラブルに発展した場合は、受託した側が不利になってしまうでしょう。

業務委託で案件を受託する際は、契約内が明確に記載された業務委託契約書を交わして、 クライアントとのトラブル発生を防ぎましょう。

業務委託契約で起きやすいトラブルとは？

業務委託契約を通して起きやすいトラブルとして「時給の減額」があります。

例えば、成果物に対してクライアントから何度も修正を求めらた場合、納品を完了した時点で修正分の報酬の発生がなければ時給は下がってしまいます。

加えて、クライアントから契約内容以外の業務を求められた場合、納品後に働いた分の報酬が受け取れなければ、時給に見合った報酬を受け取れていないといえます。

このようなトラブルを防ぐためにも、業務委託契約書の取り交わしは行うようにしましょう。

秘密保持契約を結ぶ場合は秘密保持契約書を取り交わす

秘密保持契約を結ぶ際は「秘密保持契約書（NDA）」を取り交わしましょう。

秘密保持契約（NDA）とは、‪クライアントの機密情報や個人情報などを第三者に流出しない約束を意味します。

秘密保持契約を結ぶ目的は、情報のやり取りを安全かつ円滑に行うことです。

特許の申請や、不正競争・不正使用の防止などにも繋がっているため、重要な契約書といえます。

業務委託契約締結の主な流れ

次に、業務委託契約締結の主な流れを紹介します。流れは以下の4ステップとなります。

1. 契約内容の詳細について話し合う
2. 業務委託契約書を作成する
3. 契約書の内容を共有し、認識の相違を確認し合う
4. 業務委託契約書を取り交わし、契約完了

ここから、各段階ごとに詳しく解説していきます。

①契約内容の詳細について話し合う

まずは、契約内容の詳細について、クライアントと以下の内容を話し合います。

• 報酬額はいくらになるのか
• どのくらいの期間の契約なのか
• どのくらいの範囲で業務を担当するか

②業務委託契約書を作成する

次に、契約内容の詳細に基づいてクライアントが業務委託契約書の作成を始めます。

上述したように、業務委託契約書があることで、業務委託中のトラブル解消に繋がります。

③契約書の内容を共有し、認識の相違を確認し合う

続いて、クライアントが作成した業務委託契約書の内容チェックを行います。

少しでも疑問や不安がある方は、このタイミングでクライアントに相談して解決しましょう。

④業務委託契約書を取り交わし、契約完了

さいごに、業務委託契約書の内容について共に納得したうえで契約完了となります。

近年では、クラウド上で締結する電子契約が主流になってきています。契約書への押印は電子捺印で対応することになるでしょう。

業務委託契約の締結前に確認すべき条件

最後に、業務委託契約を結ぶ前に確認する条件紹介します。内容は以下の10項目です。

• 契約形態は何か
• 業務内容は何か
• 報酬についての記載はあるか
• 報酬以外に経費の支払いはあるか
• 稼働時間はどのくらいか
• 稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについての記載はあるか
• 報酬の支払日はいつか
• 契約期間、更新の有無について
• 損害賠償の記載はあるか
• 不利な内容は記載されていないか

契約内容の入念なチェックは、業務中のトラブル解消に繋がります。ここで入念にチェックしておきましょう。

契約形態は何か

業務委託契約を結ぶ際は、どんな契約形態なのかを確認してください。

特に「契約形態が準委任契約なのか、請負契約なのか」を確認することがポイントです。

業務内容は何か

業務委託契約を結ぶ際は、業務内容の把握が大切です。

特に、報酬の計算方法は「時間単価なのか、プロジェクト単位なのか」を確認しましょう。仕事量と報酬のギャップに悩むリスクを防ぐことに繋がります。

報酬についての記載はあるか

業務委託契約書の中に、報酬について記載があるかを確認しましょう。

例えば、報酬額や支払い方法、支払いが実行される日程などがあります。

「期日になっても報酬が振り込まれない」「契約内容に記載された金額より報酬が少ない」などのトラブル防止にも繋がりますよ。

報酬以外に経費の支払いはあるか

業務委託契約を交わす際は、報酬以外の経費の有無も確認する必要があります。

例えば、通信費や電気代、プリンターに使用するインクや印刷用紙などの消耗品が経費として該当します。

わずかな出費の度重なりによって、結果的に損しないためにも確認しておきましょう。

稼働時間はどのくらいか

受託する業務に対して、どのくらいの稼働時間が必要かを把握しておきましょう。

時間制の計算方法で報酬が発生する業務では、クライアント側で稼働時間や精算幅が決められている場合があります。

DAI

例えば、「週最低〇日の稼働」「100時間を基準に、90〜110時間の精算幅で〇〇円」などの計算方法です。

稼働時間を基準に業務スケジュールを組むため、よく確認しておきましょう。

稼働時間精算幅外の控除・超過支払いについての記載はあるか

業務に対して精算幅が決まっている場合、契約内容に報酬の控除や、超過支払いについて記載があるか確認しましょう。

DAI

稼働時間が精算幅より少なければ報酬が引かれ、多ければ加算されるなどの仕組みのことです。

「業務時間に見合った報酬が払われていない」という事態の発生を防いで、円滑に業務を進めることに繋がります。

報酬の支払日はいつか

報酬が支払われる日程がいつなのか、必ず確認しましょう。

契約を結ぶクライアントによって規定が異なるため、混乱を生じる可能性が高くなります。

DAI

検収が締め日を過ぎてしまった場合は、報酬の支払いが翌月に延期となってしまうでしょう。

収入の受け取りが私生活にも支障をきたす場合もあるため、納品から検収までの期間はチェックしておきましょう。

契約期間、更新の有無について

業務委託契約がいつまでか、契約終了後の更新の有無も、確認するべき内容です。

DAI

契約期間に限りがあれば、新たに案件を獲得する必要があります。

また、契約解除申請がない場合、自動更新が適用されるクライアントもいますので注意が必要です。

損害賠償の記載はあるか

損害賠償問題は、業務委託契約を結ぶうえで注意したい項目の1つです。なぜなら、以下のような違反を引き起こす可能性があるからです。

• 情報漏洩
• 著作権侵害
• 秘密保持契約違反

違反が発覚した場合は、クライアントから損害賠償を請求されます。

DAI

金額が数百万円に及ぶケースもあるようです。

契約書の損害賠償に関する記載は、期間や条件について確認することが大切です。

不利な内容は記載されていないか

業務委託契約書の文面に、受託する側が不利になる条件の記載がないかを確認しましょう。

特に「報酬の振込に対する手数料全額負担」や「業務中に発生したトラブルは全責任を負う」などの記載は要注意です。

もしも記載が発覚した場合は、クライアントへ内容の修正をお願いしましょう。

データサイエンティストの業務委託に関するよくある質問

1.実務未経験でもデータサイエンティストの業務委託案件は受注できる？

実務未経験での受注は非常にハードルが高いのが現状です。

業務委託は「即戦力」を求められるため、最低でも1〜2年程度の実務経験が応募条件となるケースがほとんどです。

2.本業がある場合、土日などの副業として稼働できる？

土日や平日の夜間に稼働できる案件であれば可能です。

ただし、データ分析業務はクライアントとの密な連携が必要な場合も多いため、平日日中に連絡が取れるかどうかが重視されることもあります。

3.高単価な案件を獲得するために必要なスキルは？

PythonやSQLなどの技術力に加え、ビジネス課題を解決する提案力が重要です。

単にデータを分析するだけでなく、「その分析結果からどのような施策が打てるか」まで提案できるデータサイエンティストは市場価値が高く、月額100万円を超える高単価案件を獲得しやすくなります。

4.案件に応募する際、ポートフォリオは必要？

スキルの証明として非常に有効なため、ポートフォリオの作成を強くおすすめします。

GitHubでコードを公開したり、自身で分析したレポートをまとめたりすることで、職務経歴書だけでは伝わらない技術力をアピールできます。

まとめ

本記事では、データサイエンティストの業務委託におすすめのエージェントサイト4つと、業務委託契約を結ぶ際のポイントや注意点、確認事項について紹介しました。

DAI

おすすめサイトの特徴ついて、もう1度確認しておきましょう。

データサイエンティストの業務委託案件に応募する方は、本記事の内容を参考にして、最適なエージェントサイトの選択からはじめてみてください。

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