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データサイエンス副業は稼げる?週1-2日、土日稼働、在宅ワーク求人案件の探し方

副業

近年、リモートワークが普及したことから、本業で培ったスキルを副業に活かしたいと考えるデータサイエンティストやエンジニアが増えています。統計解析や機械学習といった分野は専門性が高く、高単価な案件が多いのが魅力です。

しかし、実際に副業を始めるには、案件の探し方、単価の相場、注意点など、知っておくべきことがたくさんあります。

この記事では、データサイエンスの副業で稼ぐための方法や、週1〜2日、土日稼働、在宅といった条件に合う求人案件の探し方、職種別に求められるスキルなどについて解説していきます。

データサイエンス副業におすすめのサービス
レバテックフリーランス
業界最大級の案件数/サポートも充実のエージェント
エクストリームフリーランス
IT系エンジニアからゲーム系クリエイターまで幅広いポジション
ギークスジョブ
独立相談や市場価値診断などのサポート/インボイス制度も安心

自身の働き方に合った副業案件を見つけて、収入アップを目指しましょう。

  1. データサイエンスの副業は稼げる?
    1. ビッグデータの活用
    2. 副業マッチングの仕組み
    3. 収入アップのポイント
  2. データサイエンス副業案件の現状:スキルと単価相場
    1. 業務委託のデータサイエンス案件で求められるスキル
      1. データサイエンティスト
      2. データアナリスト
      3. データエンジニア
      4. AIエンジニア
    2. データサイエンス副業案件の単価相場
  3. データサイエンス副業におすすめのエージェント
    1. レバテックフリーランス
    2. エクストリームフリーランス
    3. ITプロパートナーズ
    4. ギークスジョブ
  4. データサイエンス副業案件の種類
    1. データ分析・統計解析
    2. データ可視化・レポート作成
    3. データ基盤構築・運用
    4. AIモデル開発・運用
    5. コンサルティング
    6. 講師
  5. データサイエンス副業案件の探し方
    1. エージェント
    2. クラウドソーシング
    3. 直接営業
  6. データサイエンス副業求人を探す際のポイント
    1. 週1〜2日などで対応可能か
    2. 平日夜、早朝、土日で稼働できるか
    3. リモートワークで作業できるか
    4. 本業と競合しないか
  7. データサイエンス副業の始め方
    1. データサイエンスの実務経験を積む
    2. スキルシートやポートフォリオを準備する
    3. 副業先の案件を探す
  8. データサイエンスの副業を始める際の注意点
    1. 就業規則を確認し副業の許可を取る
    2. 確定申告を忘れないようにする
    3. 本業とのバランスに注意する

データサイエンスの副業は稼げる?

会社員がデータサイエンスのスキルを活かした副業でお金を稼ぐことはできるのでしょうか。ビッグデータの活用や副業マッチングの仕組み、収入アップのポイントについてみていきましょう。

ビッグデータの活用

ビッグデータ時代において、データの価値は高まり続けています。そのため、データサイエンスのスキルを持つ人材への需要は非常に高まっており、副業市場においても例外ではありません。企業は、保有する大量のデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を引き出すために、データ利活用に長けた人材を求めています。

データ分析、機械学習モデルの開発、データ可視化などのスキルを持つデータサイエンティスト経験者は、副業で収入を得るチャンスが豊富にあります。

AI技術の普及が進むなか、実務での経験を持つ即戦力の人材は、好条件の仕事を獲得しやすい傾向にあります。ビッグデータ関連の副業案件は、現場の課題解決に直接貢献できるため、やりがいも大きく、スキルアップにも繋がります。

副業マッチングの仕組み

副業で業務委託のデータサイエンス案件を探す上で、副業マッチングの活用は非常に有効な手段です。クラウドソーシングやエージェントなどのプラットフォームには、データサイエンティストの副業人材募集について、求めるスキルや経験、案件内容、報酬などが掲載されており、自分に合った案件を効率的に探すことができます。

また、プラットフォームによっては、コミュニケーションを円滑に進めるためのサポート機能や、契約管理機能などが提供されている場合もあり、初めてでも安心して副業に取り組むことができます。

自分のスキルや実績をアピールするポートフォリオを作成・公開することで、企業からのスカウトを受ける可能性も高まります。

収入アップのポイント

会社員が本業の傍ら副業で収入アップを目指すには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。まず、自身のスキルレベルを常に向上させることが重要です。最新の技術やツールを習得し、専門性を高めることで、より高単価な案件を獲得することができます。

また、実績を積み重ねることも大切です。過去のプロジェクト経験や成果をアピールすることで、クライアントからの信頼を得やすくなります。さらに、コミュニケーション能力も求められます。チーム内で認識のすり合わせを図り、相手のニーズを的確に把握することで、より満足度の高い成果を上げることができます。

これらのポイントを意識し、積極的に行動することで、データサイエンスの副業で安定的な収入を得ることが可能になります。

データサイエンス副業案件の現状:スキルと単価相場

データサイエンスの副業で必要となるスキルと報酬の単価相場についてみていきましょう。

業務委託のデータサイエンス案件で求められるスキル

データサイエンスの副業案件は、業務委託契約であることが一般的です。企業は、特定のプロジェクトや課題に対して、必要なスキルを持つ外部の人材を求めています。そのため、データサイエンスの副業案件では、即戦力として活躍できるプロフェッショナルが求められます。具体的には、統計解析、プログラミング、データ処理、機械学習などが挙げられます。以下で職種毎に必要なスキルを紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、数理統計や機械学習などの専門知識を駆使し、データから有益な情報を導き出す専門家です。業務委託のデータサイエンス案件では、企業が抱える課題をデータに基づいて解決することが求められます。具体的には、データ収集・加工、データ分析、モデル構築、データ可視化、コンサルティングなどが主な業務内容となります。

データサイエンティストとして活躍するためには、数学や統計学の高度な知識に加え、PythonやRなどのプログラミング、機械学習や深層学習のような人工知能(AI)に関する知見も必要です。現場によっては、分析結果を分かりやすく説明するコミュニケーション能力や、課題解決に向けて主体的に動く問題解決能力も重視されます。

データアナリスト

データアナリストは、データ収集、データ加工、データ分析を通じて、企業の意思決定をサポートする役割を担います。業務委託のデータ分析案件では、売上データや顧客データなどの様々なデータを分析し、ビジネス上の課題を特定したり、改善策を提案したりすることが求められます。

データアナリストとして活躍するためには、データ分析の基礎知識に加え、SQLなどのデータベース操作スキルが必須です。また、ExcelやTableau、Power BIなどデータ可視化に用いるBIツールを使いこなすスキルも求められます。さらに、分析結果を分かりやすくレポーティングする能力や、論理的な思考力も重要です。

データエンジニア

データエンジニアは、データサイエンスに必要なデータを収集・加工・蓄積するための基盤を構築・運用する専門家です。業務委託のデータエンジニアリング案件では、データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用、データマート構築などが主な依頼の内容となります。

データエンジニアとして活躍するためには、データベースや、データマネジメント、AWSやGCPなどのクラウド環境に関する知識が必須です。また、Pythonプログラミングや、Redis、MongoDB、Elasticsearchなどに関する知識も求められます。さらに、チームで協力して開発を進めるためのコミュニケーション能力が必要です。

AIエンジニア

AIエンジニアは、人工知能(AI)技術を活用したシステムやサービスを開発する専門家です。業務委託のAI案件では、自然言語処理や画像認識、音声認識などのAIモデル開発、需要予測、異常検知、レコメンドなどAI技術を駆使したシステムの構築・運用などが主な業務内容となります。最近では生成AIの仕事も増加傾向にあります。

AIエンジニアとして活躍するためには、機械学習や深層学習に関する知識に加え、Pythonでの開発スキルが必須です。また、AIモデルの精度向上に関する知識も求められます。さらに、最新の技術動向をキャッチアップし、課題解決に向けて試行錯誤できる能力もあると良いでしょう。

これらの職種に共通して求められるスキルとしては、問題解決能力、論理的思考力、コミュニケーション能力などが挙げられます。また、データサイエンスの分野は常に進化しているため、新しい技術や知識を学び続ける意欲が欠かせません。

データサイエンス副業案件の単価相場

データサイエンスの副業案件で得られる報酬の単価は、案件の内容や必要なスキル、経験によって大きく異なります。一般的には、時間単価で4000円〜1万円程度が相場です。高度なスキルや経験を持つ人材であれば、より高単価な案件を獲得できる可能性が高まります。また、プロジェクト単位で報酬が支払われるケースもあります。

この場合、プロジェクトの規模や期間、難易度によって報酬額が決定されます。副業でデータサイエンスの案件に携わる場合、自身のスキルレベルや希望する働き方に合わせて、適切な仕事を選ぶことが重要です。

近年、データサイエンスの需要の高まりとともに、副業求人も増加傾向にあります。クラウドソーシングや副業エージェントなどを活用することで、すぐに案件を見つけることができます。これらのプラットフォームでは、サイト上に案件概要や報酬額、必要なスキルなどが掲載されているため、比較検討しやすくなっています。

副業でデータ関連プロジェクトに関わることは、収入アップに繋がるだけでなく、多様な経験を積む良い機会でもあります。本業で培ったスキルを副業で活かすことで、更なる成長を目指せるでしょう。また、副業を通じて新たな人脈を築くことも可能です。

データサイエンス副業におすすめのエージェント

データサイエンスの副業探しにおすすめのエージェントを紹介します。

レバテックフリーランス

レバテックフリーランス』は、IT/Web業界の業務委託案件を豊富に抱えるエージェントです。データサイエンスの案件も多く保有しており、高単価な案件やリモートワーク可能な仕事も充実しています。

同社の強みは、案件の質の高さにあります。企業からの直請け案件が多いため、マージンが少なく、よい条件の仕事を獲得しやすいのが特徴です。また、専任のカウンセラーがスキルや希望条件を丁寧にヒアリングし、最適な案件を紹介してくれるため、ミスマッチを防ぐことができます。さらに、参画後も手厚いサポートを受けることができるため、安心して副業に取り組むことができます。

エクストリームフリーランス

エクストリームフリーランス』は、ITエンジニア・クリエイター向けの案件紹介サービスであり、データサイエンス関連の案件も多数扱っています。リモートワーク案件など、業務委託の求人が豊富に揃っているのが特徴です。

同社では、専任コーディネーターが、スキルや希望に合った案件を提案してくれるだけでなく、キャリアプランや単価交渉などの相談にも応じてくれます。参画中のサポートも充実しており、安心して副業に取り組める環境が整っています。また、案件の幅が広いため、様々なプロジェクトに携わりたい方にも適しています。

ITプロパートナーズ

ITプロパートナーズ』は、週2・3日から働ける仕事をたくさん揃えているエージェントです。データサイエンスの案件も多くあり、リモートワーク可能な求人や高単価なプロジェクトも豊富です。

同社の強みは、柔軟な働き方を支援する体制が整っていることです。週1〜2日稼働の案件もあるため、本業とのバランスを取りながら副業に取り組むことができます。また、専任の担当者がつき、案件の紹介から契約交渉、参画後のサポートまで丁寧に行ってくれるため、安心して副業を始めることができます。

ギークスジョブ

ギークスジョブ』は、フリーランスエンジニア向けの案件を幅広く扱うエージェントです。データサイエンスの案件も豊富で、高単価な案件やリモートワーク可能な仕事も多数あります。

同社の強みは、案件の種類の豊富さにあります。データ分析、機械学習、AI開発など、様々な分野の求人を取り扱っているため、自分のスキルや経験に合った案件を見つけやすいのが特徴です。また、専任の担当者がつき、案件の紹介から契約交渉、参画後のサポートまで丁寧に行ってくれるため、安心して副業に取り組むことができます。

これら『レバテックフリーランス』、『エクストリームフリーランス』、『ITプロパートナーズ』、『ギークスジョブ』などのエージェントは、それぞれ特徴が異なります。自分のスキルや経験、希望条件にあったエージェントを選ぶことが重要です。また、複数のサービスに登録し、比較検討することもおすすめです。

データサイエンス副業案件の種類

データサイエンスの副業で獲得できる案件の種類についてみていきましょう。

データ分析・統計解析

データ分析・統計解析は、データサイエンスの中核をなす業務であり、副業案件としても非常に多く存在します。企業が保有する様々なデータを分析し、課題の発見や解決に繋がる示唆を提供することが主な業務内容です。具体的には、顧客データ、売上データ、在庫データ、マーケティングデータ、アクセスログなどを用いて、数理統計、データマイニング、機械学習などの手法を活用します。

データ分析・統計解析の副業案件では、分析結果を分かりやすく報告する能力も求められます。そのため、データ可視化やプレゼンテーション資料を用意するためのドキュメント作成スキルも必要となる場合があります。

データ可視化・レポート作成

データ可視化・レポート作成は、データ分析の結果を分かりやすく伝え、関係者の理解を深めるために重要な業務です。副業案件としては、データ分析の結果をグラフや図で可視化したり、分析結果をまとめたレポートを作成したりするものがあります。

データ可視化では、TableauやPower BIなどのツールを用いて、ダッシュボード上にデータを分かりやすく表現することが求められます。レポート作成では、分析結果を論理的にまとめ、関係者に伝わるように記述する能力が必要です。

データ基盤構築・運用

データ基盤構築・運用は、データ分析やAI開発に必要なデータを収集・加工・蓄積するための基盤となるインフラを構築・運用する業務です。副業案件としては、ETL(Extract、Transform、Load)処理の開発や、データウェアハウスの設計・運用、データレイクの構築などが挙げられます。

データ基盤構築・運用には、データベースに関する知識や、クラウド構築の知識が求められます。また、プログラミングや、大規模データを扱うための分散処理技術に関する知識も必要となる場合があります。

AIモデル開発・運用

AIモデル開発・運用は、機械学習や深層学習などのAI技術を用いて、様々な課題を解決するためのモデルを開発・運用する業務です。副業案件としては、「購入確率の高い顧客の予測」「画像認識による異常検知」「自然言語処理による文章生成」などが挙げられます。

AIモデルの作成では、目的を明確にし、適切なデータを集め、前処理することから始まります。次に、目的に合ったアルゴリズムを選び学習させます。学習済みモデルを評価し、必要であれば改善します。最後に、モデルをシステムに組み込み運用を開始します。

コンサルティング

データサイエンスに関するコンサルティングは、企業がデータ活用を進める上で、戦略策定や課題解決を支援する業務です。副業案件としては、データ分析基盤の構築や、AI導入に関するアドバイスなどが挙げられます。

コンサルティングには、データ利活用に関する専門知識に加え、企業の課題を的確に把握する能力や、解決策を提案する能力が求められます。また、コミュニケーションやプレゼンテーションなどビジネススキルも重要です。

講師

データサイエンスに関する講師業務は、企業や教育機関で、受講者に対してデータサイエンスに関する知識やスキルを教える副業です。具体的な案件としては、データ分析の基礎や、機械学習、AIシステム実装などを教える仕事があります。

講師には、データサイエンスに関する専門知識に加え、物事を分かりやすく説明する能力や、受講者の理解を深めるための工夫をする能力が求められます。また、プレゼン能力や、質疑応答のスキルも重要です。

データサイエンス副業案件の探し方

週1日、平日夜間、土日、フルリモートなど副業に向いたデータサイエンス案件を探す方法を紹介します。

エージェント

業務委託のデータサイエンス案件を獲得するのに手軽な方法はエージェントを利用することです。エージェントは、企業に営業して副業の求人を確保することで、専門知識やスキルを持つ人材と企業を結びつける役割を担っています。登録すると、希望条件をヒアリングして、適切な案件を紹介してくれます。また、案件の紹介だけでなく、契約交渉や参画後のサポートも行ってくれるため、初めてでも安心して副業に取り組むことができます。

エージェントを利用するメリットとしては、非公開案件を紹介してもらえる可能性があることや、企業との交渉を代行してくれることが挙げられます。また、エージェントによっては、スキルアップのための研修やセミナーを提供している場合もあります。

クラウドソーシング

クラウドソーシングは、インターネットを通じて発注者と受注者を仲介するプラットフォームです。サイト上には、データサイエンスの依頼も掲載されており、状況に応じて自由に応募することができます。クラウドソーシングのメリットとしては、単発の仕事が多く週1日や週2日など作業時間の都合に合わせて受注できることや、時間や場所にとらわれずに働けるため、土日や平日夜間などの仕事を獲得しやすい点が挙げられます。

クラウドソーシングサイトとしては、『クラウドワークス』、『ココナラ』などが有名です。これらのサイトに登録し、プロフィールを作成したり、案件を検索したりすることで、自分に合った副業案件を見つけることができます。

クラウドソーシングを利用する際は、報酬額だけでなく、案件内容やクライアントの評価なども確認するとよいでしょう。また、契約内容や納期なども事前にしっかりと確認しておきましょう。

直接営業

直接営業は、企業に直接アプローチして副業案件を獲得する方法です。自分のスキルや経験をアピールし、企業のニーズに合った提案を行うことで、副業案件を獲得できる可能性があります。直接営業のメリットとしては、高単価な案件を獲得できる可能性があることや、企業との信頼関係を築きやすいことが挙げられます。

直接営業を行う際は、企業の情報収集をしっかりと行い、企業の課題やニーズを把握することが重要です。また、自分のスキルや経験をアピールできるポートフォリオを作成しておくことも有効です。

直接営業の方法としては、企業のWebサイトのお問い合わせフォームから連絡したり、SNSで担当者に直接メッセージを送ったりすることが考えられます。また、データサイエンス関連のイベントやセミナーに参加し、企業担当者と直接会って話すことも有効です。

データサイエンス副業求人を探す際のポイント

初心者がデータサイエンスの副業で求人を探す際のポイントを紹介します。

週1〜2日などで対応可能か

データサイエンスの副業案件を探す際、まず確認すべきは稼働日数です。本業に支障が出ないよう、週1〜2日など、自分のライフスタイルに合った働き方ができる仕事を選びましょう。

多くの企業は、データサイエンティストに対して高いスキルを求めていますが、同時に柔軟な働き方を許容する傾向にあります。週1日の稼働でも、高度な専門知識や実務経験があれば、十分に活躍できる案件を見つけることができるでしょう。

求人情報を確認する際は、「低稼働」「週1日」といったキーワードに注目して、確認していきましょう。

平日夜、早朝、土日で稼働できるか

データサイエンスの副業案件を探す際は、稼働時間帯も重要なポイントです。本業の合間を縫って副業を行う場合、平日の夜や早朝、週末の土日で稼働できる案件を選ぶ必要があります。

企業によっては、フレックスタイム制や時短勤務を導入しており、柔軟な時間帯での稼働が可能な場合があります。求人情報を確認する際は、稼働する時間帯に指定がない仕事を探したり、直接問い合わせて確認したりすることが重要です。

また、開発プロジェクトでは、成果物納品型で、時間や場所にとらわれずに働けるものもあります。このような案件であれば、自分のペースで副業を進めることができます。

リモートワークで作業できるか

近年、在宅勤務が普及しており、データサイエンスの副業案件でもリモートワーク可能なものが増えています。リモートワークであれば、通勤時間を削減でき、自宅で作業することができます。

リモートワーク可能な案件を探す際は、「フルリモート」「在宅可」といったキーワードに注目したり、企業に直接問い合わせて確認したりすることが重要です。

また、企業によっては、プロジェクトに参画中リモートワークに必要な設備やツールを提供してくれる場合があります。

本業と競合しないか

データサイエンスの副業案件を探す際は、本業と競合しないかどうかも重要なポイントです。同業他社からの案件を受ける場合や、本業で扱う内容と同じアプローチでデータを扱う案件を受ける場合は、競業となる可能性があります。

競業となる案件を受けてしまうと、本業に悪影響を及ぼすだけでなく、企業との信頼関係を損なう可能性もあります。副業を始める前に、本業の就業規則を確認し、競業に該当しないかどうかを確認することが重要です。

また、事前に本業の会社に確認して、副業先が競業に該当しないかどうかを確認することも大切です。

これらのポイントを踏まえ、自分に合ったデータサイエンスの副業案件を見つけてください。

データサイエンス副業の始め方

未経験からデータサイエンスの実務経験を積み、副業を開始する方法についてみていきましょう。

データサイエンスの実務経験を積む

データサイエンスの副業を始めるにあたって、最も重要なのは実務経験です。正社員として就職して2、3年働くことが近道です。企業は即戦力となる人材を求めているため、実務経験があることは大きなアドバンテージとなります。もし実務経験が少ない場合は、まずは実績作りから始めましょう。

具体的な方法としては、Kaggleなどのデータ分析コンペに参加したり、オープンデータを用いた自主プロジェクトに取り組んだりすることが挙げられます。これらの活動を通じて、データ分析スキルを向上させるとともに、ポートフォリオに掲載できる成果物を作成することができます。

また、インターンシップやボランティアなど、実務経験を積むための機会があれば積極的に活用しましょう。たとえ無償であっても、実務経験は副業を始める上で非常に有効なものとなります。

スキルシートやポートフォリオを準備する

副業案件に応募する際には、スキルシートやポートフォリオが必須となります。スキルシートには、これまでの職務経歴やスキル、実績などを記載します。ポートフォリオには、過去のプロジェクトで作成した成果物や、データ分析コンペでの実績などを掲載します。

スキルシートを作成する際は、企業が求めるスキルを意識し、自分の強みを具体的にアピールすることが重要です。ポートフォリオは、自分のスキルレベルを客観的に示すことができるため、積極的に作成しましょう。

スキルシートやポートフォリオは、クラウドソーシングサイトや副業マッチングプラットフォームに登録する際にも必要となります。これらのプラットフォームでは、自分のスキルや経験をアピールすることで、企業からスカウトが来る可能性もあります。

副業先の案件を探す

スキルシートやポートフォリオを準備したら、いよいよ副業先の案件探しです。

クラウドソーシングや副業マッチングのプラットフォームなどで、多くの企業がデータサイエンスの副業案件を掲載しているため、積極的に活用しましょう。これらのプラットフォームでは、案件の内容や報酬額、必要なスキルなどを比較検討することができます。

また、エージェントに登録することも有効な手段です。エージェントは、あなたのスキルや希望条件に合った案件を紹介してくれるだけでなく、企業との交渉や契約手続きなどもサポートしてくれます。

副業案件を探す際は、自分のスキルレベルや希望する働き方に合った案件を選ぶことが重要です。また、契約内容や納期なども事前にしっかりと確認しておきましょう。

データサイエンスの副業を始める際の注意点

会社員がデータサイエンスの副業を始める際に注意すべき点を紹介します。

就業規則を確認し副業の許可を取る

データサイエンスの副業を始める上で、最も重要なのは本業の就業規則を確認することです。多くの企業では、従業員の副業を制限または禁止しています。もし就業規則に違反して副業を行った場合、懲戒処分を受ける可能性もあります。

就業規則を確認し、副業が許可されているかどうか、許可されている場合はどのような条件があるのかを把握しましょう。副業が許可されている場合でも、事前に会社に申請が必要な場合があります。申請が必要な場合は、正直に副業の内容を伝え、許可を得るようにしましょう。

また、競業避止義務についても確認が必要です。競業避止義務とは、従業員が在職中に、または退職後一定期間、競合他社で働いたり、競合事業を行ったりすることを禁止する義務です。競業避止義務に違反すると、損害賠償請求をされる可能性もあります。

確定申告を忘れないようにする

副業で収入を得た場合は、確定申告が必要になります。副業による収入は、雑所得として扱われます。雑所得が20万円を超える場合は、確定申告が必要です。

確定申告を忘れたり、虚偽の申告をしたりすると、追徴課税や加算税が課せられる可能性があります。忘れずに確定申告を行いましょう。

確定申告の方法が分からない場合は、税理士に相談したり、税務署の窓口で相談したりすることをおすすめします。

本業とのバランスに注意する

副業に熱中するあまり、本業に支障が出てしまうケースがあります。睡眠不足や体調不良、集中力低下などが原因で、本業のパフォーマンスが下がる可能性があります。

副業を始める際は、無理のない範囲で稼働時間を設定し、本業とのバランスを保つようにしましょう。また、休日や休憩時間はしっかりと確保し、心身ともにリフレッシュすることが大切です。

副業によって本業に支障が出ていると感じたら、副業の稼働時間を見直すなど、調整するようにしましょう。

これらの注意点を守り、本業と副業の両立を目指しましょう。

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