Pythonは、プログラミング言語の中でもサーバサイドエンジニアとしてPython使って副業やフリーランスすることもできるし、
さらに統計やデータサイエンスを学んでDSや機械学習エンジニアも方向性として狙えるので、幅の広い言語だなと。
ただデータサイエンスは本当に難しい…。
— なう@IT系会社員ブロガー (@now_weblife) January 20, 2020
Pythonを学習してフリーランスや副業をしてデータサイエンティストとして独立し稼ぐ手順が知りたいな。どれくらい稼げるんだろうか？データサイエンティストがPythonで独立や副業するにあたっての注意点なども知りたいな。こんな疑問にデータサイエンス人材と日々働く僕が解説します。
| Pythonは、プログラミング言語の中でもサーバサイドエンジニアとしてPython使って副業やフリーランスすることもできるし、 さらに統計やデータサイエンスを学んでDSや機械学習エンジニアも方向性として狙えるので、幅の広い言語だなと。 ただデータサイエンスは本当に難しい…。 |
結論、データサイエンティストとしてPythonを学びフリーランスや副業して独立し稼ぐ手順は、①無料動画あるいは有料だけど安めで質の高いプログラミング教材で学ぶ、②簡単な案件を獲得して副業的に稼ぐ or Pythonエンジニアとして一度就職して経験とスキルアップを積む、③実績と元に高単価なPythonをメインとしたフリーランスエンジニア向けのエージェントに登録し高単価案件を獲得する、ですね。
データサイエンティストの独立は目安として未経験からだと1年〜3年程度はかかるかもしれませんが、その先にはめちゃくちゃ高単価な案件が待っています。AI(人工知能)やデータサイエンスが盛り上がってるので、まさにPythonの需要も上がってきているのでチャンスです。
Pythonを学びデータサイエンティストとして副業で独立し稼ぐ手順
まずは早速、Pythonを学んでデータサイエンティストとして副業で独立し稼ぐ手順を解説します。どこまでの単価を狙うか次第ですが、Pythonは数学や統計など周辺知識も学ぶと時間はかかるけどめちゃ稼げます。
まずはPythonの基礎を学ぶ
まずはPythonの基礎を学ぶところからです。Pythonは特徴上、データ解析や機械学習などどうしても数学的知識が必要な分野もありますが最初は、プログラミング言語としてのPythonを習得するところに集中しましょう。大きく2つの方法があります。
無料動画で学ぶ
1つ目のPythonの基礎を学ぶ方法は、無料動画で学ぶという方法です。本でもいいですけど、せっかく無料でかつ動画で学べるので動画の方がいいかなと思います。
有名どころは、dotinstallでして、Python以外にも様々なプログラミング言語を無料で学べます。PythonのPの字もわからない場合は、まずはdotinstallでいいかなと思います。
ただ本当に基礎の基礎なので、これだけでフリーランスエンジニアとしても副業としても稼ぐには程遠いです。本当に最初の基礎という感じです。
有料だけど安めかつ質の高いサービスで学ぶ
次に実際にフリーランスエンジニアや副業としてPythonで稼ぐために、もう少し実践的な内容を学びます。個人的なおすすめは、PyQという格安の有料サービスです。
プログラミングを学ぶ場合ってどうしてもスクールを使いがちですが、Pythonの場合はこのPyQというオンラインサービスがおすすめでして、めちゃくちゃ安いです。月額3000円程度。
スクールだと何十万円もします。しかもPyQなら、Pythonを使ったデータ解析や機械学習など単価の高いPython案件でキーワードとなるスキルも学べます。とてもおすすめです。
統計解析も学ぶと単価上がります
先ほどの補足ですが、Pythonというプログラミング言語は他のプログラミング言語と違って、機械学習やデータ解析、統計解析など多様な用途に使われます。それが直近の人工知能ブームと重なり、
とても稼ぎやすいプログラミング言語となっているわけです。そのため、将来的にフリーランスとしてあるいは副業としてPythonでガッツリ稼ぎたい方はぜひ統計解析や機械学習、データサイエンスなど数学的部分も学びましょう。
難易度は高いですが、Pythonの高単価案件を獲得するには必須になります。じゃないと、Pythonを選んだ意味がないかもしれないくらいです。その意味でPyQはおすすめです。
参考：AIを学べるプログラミングスクールのおすすめ【比較してみた】
独立目指してPythonでの副業実績を作る
PyQでPythonの学習を進めてある程度スキルアップできたら、徐々に簡単目な案件で稼ぎつつ独立目指して実績とスキルアップを狙っていくのが2段回目です。ここでも2つ方法があります。
簡単なPython案件で稼ぐ
1つはあくまでフリーランスエンジニアとしてやっていきたい方向けですが、クラウドワークスなど簡単目な副業案件が揃っているサイトでPythonの案件を獲得しましょう。
記事後半にも紹介しますが、Pythonで簡単目な案件というと、スクレイピング系の案件とあるいはバックエンドエンジニアとしてPythonを使うような副業・フリーランス案件ですね。
スクレイピングは比較的初心者でもとっつきやすい内容ですし、バックエンド系の案件であればデータ解析のような統計とか数学的知識を必要としないため簡単ではあります。副業としては、ITプロパートナーズなどで案件を紹介してもらうのがリモートや週2案件などがあり良いと思います。
一度データサイエンティストとして就職する
2つ目の方法は、一度データサイエンティストとして就職する、という方法です。これがフリーランスのデータサイエンティストになりたいけど、安定するまでは会社員でもいい、という方向けですね。
会社員もメリットはあって、安定してお金をもらいながら仕事をやりながらスキルアップと経験値を積めること、何よりも先輩エンジニアに教えてもらえること、が最大のメリットです。
目安として1年、長くて3年もあれば会社員から独立してデータサイエンティストになれると思います。会社員のうちは、本業をこなしながら副業でPythonのスキルアップをすればいいですね。
実績を元に高単価案件を獲得し独立する
そして最後ですが、今までの実績を元に高単価案件を獲得し独立します。ここのポイントは、自分のスキルを一番高値で買ってくれるデータサイエンスや機械学習などAI専門のフリーランスエージェントを見つけることです。
ビッグデータナビ
その観点で言うと、Pythonエンジニアあるいは機械学習エンジニア、データサイエンティストに一番おすすめなフリーランスエージェントは、ビッグデータナビです。独立するなら圧倒的に単価高いです。
ビッグデータナビは、文字通りで主にPythonのスキルのある機械学習エンジニアあるいはデータサイエンティスト向けな専門のフリーランスエージェントです。専門なだけあって高単価です。
ビッグデータナビは以下の画像のようにめちゃくちゃ時給レベルが高いんですが、一般的なPythonのフリーランスや副業案件の単価相場は時給3000円とかなので、1.5倍〜2倍くらい狙えます。絶対にビッグデータナビに登録すべきレベルです。
midworks
ただビッグデータナビの場合は、どうしてもプログラミング言語としてのPythonだけでなくて、統計スキルやデーア解析スキル、機械学習などデータサイエンススキルも必要です。
ここは割とハードルが高いため、そう言ったスキルはまだないと言うPythonエンジニアの方は、midworksのような一般的なフリーランスエンジニア向けのエージェントが良いですね。
midworksとかも単価としては高めですし、案件の特徴も正社員のような安定感や福利厚生の充実さとフリーランスの自由な働き方の両方取りなのでおすすめです。
独立したいデータサイエンティスト向けのPythonの副業案件の単価相場や内容
次に、独立したいデータサイエンティスト向けのPythonを使った案件では具体的にどう言ったフリーランス・副業案件があるか解説します。一例ですがざっと全体像は分かると思います。
スクレイピング
1つ目は冒頭で紹介したスクレイピングです。スクレイピングって言うのは、HTMLタグを解析して指定のタグの前後にある文字を抜き取ると言うテクニックです。
主にPythonでそう言ったことを実現できます。例えば万単位の大量の情報をとあるwebページから抜き取りたいとかの場合に活用できます。自動化されるためたまに副業案件として出てきます。
実装方法もそこまで難しくないですし、統計解析スキルなども不要なので初心者にはスクレイピングからがおすすめですね。あとは、スクレイピングの案件は単価として高くはないですが経験にはなりますね。まあこれだけだと独立は難しいですが。
バックエンド開発
2つ目は、バックエンド開発です。要するに、webサービスの開発のためにPythonをバックエンド言語として使う類の案件です。なので、RubyとかPHPと同じ位置付けですね。
この場合も同様に、統計解析スキルとか機械学習スキルは不要なので、基本的なPythonの実装方法がわかれば稼ぐことが可能です。
ただ単価はそこまで高いわけでもなくフルタイムで月90万円くらいが単価相場ですが、統計解析とかはやはり苦手だと言うフリーランスPythonエンジニアの落ち着きどころかと思います。ここまでできるとPythonを使えるデータサイエンティストとして独立が見えてきます。
データ解析(人工知能・データサイエンス系)
最後が超単価の高いデータ解析系スキルが必要なデータサイエンティスト向けのPythonの副業案件です。統計解析、機械学習、人工知能、データサイエンス、これらのワードが絶対に関係してきます。
例えば売り上げ予測モデルだとか、広告費の最適化モデリングなど、ビジネス課題をデータサイエンスやPythonで解決する系が多いです。ビジネスインパクトが大きいため、
その分単価も超高く、週1の稼働で副業収入40万円とかめちゃくちゃ高値でスキルをうれます。Pythonを使えるデータサイエンティストになるならここまで最終的に狙いたい副業単価のレベル感です。このレベルまでいくと独立は余裕ですね。
Pythonを使えるデータサイエンティストは会社員×副業かフリーランスとして独立しましょう
最後ですが、Pythonを使えるデータサイエンティストで特にデータサイエンス系のスキル(統計解析、機械学習、人工知能)があれば正直会社員よりもフリーランスとして独立した方が稼げますね。会社員でありたい場合は副業をやってみるとめちゃ年収増えますよ。
フリーランスとして独立するのが稼げます
現実としてそうかなと思っており、理由としては会社員である以上は会社の給料テーブルというか給料の考え方にそう必要がありますし、それはある意味出せる成果に必ずしも見合わない場合があるってことです。
つまり他のエンジニアやデータサイエンティストとも平等になるように給料が設計されているわけですよね。でもフリーランスとして独立であればそれは関係なくなりますから、クライアントである企業が見合う単価を出してくれます。それがビッグデータナビのような超高単価案件なわけです。
しかもフリーランスだと個人事業主申請して節税もできるため会社員のように税金でめちゃくちゃ抜かれることもないです。なので、僕はPythonができるならフリーランスのデータサイエンティストになった方がいいなとしか思いませんね。
会社員なら副業もぜひやりましょう
とはいえ何らかの事情で全員のデータサイエンティストがフリーランスとして独立できるわけでもないのも事実だと思います。その場合は、会社員をしながら副業としてPythonを活用して稼いじゃいましょう。
今はIT業界を中心に副業OKな企業が増えているのでチャンスです。会社員の場合だと週1や週2の稼働が現実的だと思いますが、その場合はITプロパートナーズのような働きやすい案件を揃えているエージェントがおすすめですね。
僕の知り合いでも、データサイエンス系のスクールで講師をしている人とかいますけど、やはりがっぽり稼いでいるようですよ。皆さんも乗り遅れないようにしましょうね。ちなみにビッグデータナビでも副業としての案件もあるため両方登録しておくと損しませんね。
まとめ
ということで、Pythonを学んで副業やデータサイエンティストとして独立し稼いでいく手順、どんな案件があるのかなどを解説しました。しばらくはPythonブームが続くかなと思います。
人気：【副業エージェントのおすすめ4選】IT副業を1年やった体験談で解説
人気：フリーランスの求人サイト・エージェントのおすすめと選び方【採用担当が解説】