フリーランスのデータサイエンティストは単価がバグってます

フリーランスのデータサイエンティストってどんな働き方なのかな?会社員より稼げるのかな?実際の事例を知りたいな。こんな疑問にフリーランスのデータサイエンティストにインタビューしたのでその内容をお届けします。

 

結論、フリーランスのデータサイエンティストはその会社の業務構造など知らずともやりやすいデータがあればできるような需要予測やテキスト解析などの業務が多く、レバレッジもかけやすいのでとても稼げるみたいですね。

 

また高単価で稼ぐためには、データサイエンティストであれば専門サイトで案件を獲得した方が圧倒的に高い単価で働けるとのことです。

 

ビッグデータナビ > フリーランスデータサイエンティスト専門の高単価が多いサイト

 

なぜフリーランスのデータサイエンティストになったのか

 

まずなぜ会社員からフリーランスのデータサイエンティストになるに至ったのかから紹介します。もともとは大手企業のデータサイエンス部署の管理職だった方です。

 

尊敬するデータサイエンティストと働きたかった

1つは尊敬するデータサイエンティストの方と一緒に働きたかったというのがあるとのことでした。データサイエンティストや機械学習エンジニアとかって、よくイベントとかあるいは本を出版している人も多いので著名な人が多いみたいです。

 

会社員のままだとそのデータサイエンティストが転職すると、また転職になるというのもあり自由に働きやすいフリーランスという働き方を選んだというのがまずあるようですね。

 

マネジメントより分析したい

次に、その方は大企業のデータサイエンティスト系の組織の管理職だったので、徐々に分析業務よりもマネジメント業務の比率が増えたというのもフリーランスに転身した理由の1つとのことでした。

 

データサイエンティストは職種的に、管理業務よりも分析業務やるほうが楽しいですし、その専門性の高さもあがるのでプレイヤーのキャリアのほうが魅力度は高いとのこと。

 

働きながら大学院に通うデータサイエンティストも多いですし、そのスキルはやはり管理職としてよりフリーランスとしてでもプレイヤーとして発揮したほうが面白いのは事実そうですね。

 

データサイエンティストはフリーランスのほうが高単価で稼げる

あと、データサイエンティストは会社員よりもフリーランスのほうが稼ぎやすいです。というのも、ビッグデータを活用した施策はレバレッジがとても出るためですね。例えば広告宣伝費の最適化などは億単位でのコストカットも可能です。

 

なので高い単価を出してでも依頼したいクライアントは多いです。会社員だと給料も限界が公平性の観点でありますが、フリーランスではあまりないので稼げるんですよね。

 

フリーランスのデータサイエンティストの仕事事情

 

続いてフリーランスのデータサイエンティストの市議と事情についてです。在宅と常駐でやれる案件の種類が変わるみたいですね。

 

在宅はデータあれば済む仕事が多い

在宅のフリーランスなデータサイエンティストは、データとその分析で完結しやすい案件がおおいみたいですね。

 

理由として、在宅なだけにあまり打合せは潤沢にできないので、データをセットして分析手法をすり合わせて分析して納品する、こういった案件がメインになるみたいです。いくつか事例を紹介します。

 

需要予測

1つは需要予測系の案件は、フリーランスのデータサイエンティストとして需要の多い案件見たいですね。ECサイトの商品別の需要だったり、何かの売り上げ予測だったりと、

 

割とデータサイエンティストとして定番的な仕事でやりやすく、打合せもあまり必要ないので在宅フリーランスのデータサイエンティストとして働きたい場合にはおすすめなようです。

 

在宅もデメリットがある

フリーランスにとって在宅って、フリーランスならではの働き方ですし、通勤時間が無駄にならないので好む人も多いですが、聞いていると

 

案件の全体像が分かりづらい、実行部分まで携われないので効果振り返りなどがあまりない、というやって終わりな働き方がデータサイエンティストにとってはデメリットになりうるということでした。

 

単純にフリーランスのデータサイエンティストとしてとして稼ぐという意味枝れば、いいわけですが、キャリアとして考えたときに実行部分をノータッチになるとその後のフリーランスとしての成果も語りづらいですし、そこはバランスと見極めが必要ということですね。

 

常駐は実行レベルまで携わる

常駐の場合はフリーランスといえども、業務プロセスや振り返りなど詳細に一緒に業務ができます。やはり実行レベルまで踏み込めるほうが仕事としては楽しいですし、データでの振り返りもできるので振り返りもできてPDCAを回せます。

 

また何かとトラブルも防ぎやすいというか、在宅だとデータサイエンスへの理解がないクライアントだとやりにくいですが常駐ならそういった時の相談もできるので常駐のほうが何かとおすすめです。

 

データサイエンティストがフリーランスとして高単価で稼ぐために

 

今までを総括してどうデータサイエンティストのフリーランスとして、高単価で稼ぐのがどうしたらいいのかをヒアリング内容から考えていきます。

 

専門サイトで高単価案件を獲得する

まず重要なのは、データサイエンティストは専門性が高く需要もいま上がっている職種なので専門サイトで高単価案件を獲得するのが非常に重要ということです。

 

その違いを見るために、フリーランスのデータサイエンティスト専門サイトと非専門サイトとで単価がどれだけ違うか見ていきましょう。

 

非フリーランスデータサイエンティスト専門サイトの単価

まずは非データサイエンティストというか専門サイトでない案件のケースです。例えばシューマツワーカーだと、データサイエンティストという非常に専門性の高い職種であるのに単価が低いです。

 

 

時給単価2500円ですからね。これは低いです。データサイエンティストって高学歴な人が多いですし、かなり専門性高いので流石に時給単価2500円は低いですよね..。

 

フリーランスデータサイエンティスト専門サイトの単価

次はフリーランスのデータサイエンティスト専門の案件サイトの場合です。専門なだけあって面白い内容の案件ばかりですし、何よりも単価が高いです。例えば、以下の画像を見ると分かる通りで単価の高さがバグってます。

 

 

普通のフリーランスってこんな時給高くないのでいかにフリーランスのデータサイエンティストは専門サイトで案件を探したほうがいいかが分かりますよね。上記の画像のフリーランスのデータサイエンティスト専門サイトは、ビッグデータナビというところです。

 

これ以外にフリーランスのデータサイエンティスト向け専門サイトは見たことがないので(あるかもしれないですが)、ひとまず登録しておいて損はないでしょう。

 

人脈と発信力をつける

あとは、フリーランスは個人として案件を受注できるとマージンが発生しないので何かと個人での発信力や集客力をつけられると稼ぎ方の幅も稼ぎやすさも変わります。

 

データサイエンティストで発信力が高い人といえば、フリーランスではないですが、TJOさんが有名ですよね。

 

 

こんな感じでTwitterやブログでの発信を継続していれば、おのずと個人での発信力もつくのでぜひです。直接案件を受注できればマージンもかからないのでさらに単価が実質があげられますね。

 

まとめ

 

ということで、フリーランスのデータサイエンティストとしてどう稼いでいくかについて書いてみました。データサイエンティストはレバレッジがきく仕事なので、会社員よりもフリーランスのほうが稼げます。ぜひです。

 

参考:データサイエンティストの将来性と仕事内容【シンプルに凄い】

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