1.データサイエンティストはリモートワークできる？

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ここでは、データサイエンティストはリモートワークできるのかについて解説します。

データサイエンティストとは、主にビッグデータの分析・解析から導かれた手法を活かして企業に貢献する職業です。

 

具体的には以下のような業務を行います。

 

 

データサイエンティストは業務をリモートワークで対応することは可能なのでしょうか？

結論から申し上げると、対応可能です。

 

データサイエンティストのメインの仕事は収集したデータを分析・解析することです。

それゆえ、分析・解析に必要な数学や統計、機械学習、深層学習(ディープラーニング)、プログラミングに関するスキルや知識などを保持していれば基本的に業務に携わることができます。

 

一見、リモートワークには不向きに見える経営課題の把握と戦略立案業務においても、ZOOMなどのWeb会議サービスを駆使すればリモート対応可能です。

 

 

 

2.データサイエンティストのリモートワーク求人・案件実情

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ここでは、2022年8月時点、約381,000件の案件・求人数を誇る「フリーランススタート」を参考に、データサイエンティストのリモートワーク求人・案件実情について解説します。

 

(※参照：データサイエンティストの常駐案件・リモートワーク求人・案件割合)

 

2022年8月時点、フリーランススタートで募集中の「データサイエンティスト常駐案件・リモートワーク求人・案件割合」を調べるとリモートワーク求人・案件が65件(54.2％)、常駐案件が55件(45.8%)という結果でした。

この結果から、データサイエンティストのフリーランス案件に関しては常駐案件よりもリモートワーク求人・案件の方が多いことがわかります。

 

前年は常駐のフリーランス求人・案件の割合の方が多かったですが今年に逆転していることを考慮すると、今後もデータサイエンティストのリモートワーク求人・案件の割合が増加する可能性があります。

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件を覗いてみる↓

 

 

 

 

3.データサイエンティストの年収

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ここでは、データサイエンティストの年収について解説します。

先ほど、データサイエンティストのリモートワーク求人・案件実情でも参考にした「フリーランススタート」によると、データサイエンティストのフリーランス案件・求人の月額単価は72.7万円、中央値単価は80万円、最高単価は200万円、最低単価は20万円でした。

 

職種名	平均年収	中央値年収	最高年収	最低年収
データサイエンティスト(フリーランス)	872万円	960万円	2,400万円	240万円

(参照：データサイエンティストのフリーランス求人・案件 月額単価相場)

 

ちなみに国税局の令和2年分民間給与実態統計調査結果によると、日本の正規給与所得者の平均年収は496万円でした。

この数値と比較すると、フリーランスのデータサイエンティストの平均年収(872万円)は、平均より約2倍ほど高いことがわかります。

 

しかしフリーランスの場合、企業の待遇や個人が持つスキルやノウハウで、年収に個人差が生まれることに注意が必要です。

 

 

リモートワーク求人・案件だと年収は変化する？

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件は常駐案件に比べ、年収に変化はあるのでしょうか。

ここでも「フリーランススタート」の情報を参考に、データサイエンティストのリモートワーク求人・案件の年収について調べてみました。

 

 

上記の画像は、実際にフリーランススタートに掲載されているデータサイエンティストのリモートワーク求人・案件です。

先程のデータサイエンティストのフリーランス求人・案件の月額相場単価と比較すると、年収に大差はありません。

 

もちろん企業の待遇や個人が持つスキルやノウハウでも、年収に個人差がありますが、リモートワーク求人・案件だから年収が変化することはなさそうです。

 

 

データサイエンティストと機械学習エンジニアの年収の違い

ここではデータサイエンティストと機械学習エンジニアの年収の違いについて解説します。

ここでも「フリーランススタート」を参考に、フリーランスのデータサイエンティストと機械学習エンジニアの平均年収を比較してみました。

 

職種名	平均年収	中央値年収	最高年収	最低年収
データサイエンティスト	872万円	960万円	2,400万円	240万円
機械学習エンジニア	903万円	960万円	2,400万円	240万円

(参照：データサイエンティストのフリーランス求人・案件 月額単価相場)
(参照：機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件 月額単価相場)

 

上記の表をみると、データサイエンティストの平均年収、中央値年収、最高年収は機械学習エンジニアより高いことがわかります。

データサイエンティストは主に企業の経営をサポートするコンサル業に近いです。

 

一方、機械学習エンジニアはデータサイエンティストが立てた経営戦略を実際にシステムに起こす開発がメインです。

それぞれが両方の業務を兼任する場合がありますが、基本的にデータサイエンティストがいないと機械学習エンジニアは成立しません。

 

さらに、データサイエンティストはシステム開発スキルだけに止まらず、数学や統計、機械学習、深層学習(ディープラーニング)、プログラミングスキルなど豊富なスキルと知識を要します。

業務に必要になる「ノウハウ量とスキルレベル」という観点が、データサイエンティストの方が年収が高い傾向にある1つの理由と推測できます。

 

 

 

 

4.データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得方法

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ここでは、データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得方法について4点解説します。

 

フリーランスエージェントの活用

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得には、フリーランスエージェントの活用が最適です。

フリーランスエージェントに在籍している専任コンサルタントはデータサイエンティストなどフリーランス市場を専門にしています。

 

専門のエージェントに相談することで、自分の希望労働条件を満たした求人・案件を見つけやすくなります。

以下はデータサイエンティストのリモートワーク求人・案件に強いフリーランスエージェントです。

 

ぜひ参考にしてみてください。

 

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件に強いフリーランスエージェント
企業名	特徴
①レバテックフリーランス	・高単価のフリーランス案件や求人が豊富 ・ITやフリーランス業界の知識豊富なコンサルタントが所属 ・フリーランスエンジニアのための福利厚生制度が充実
②techtree(テックツリー)	・直請けの高単価案件や非公開案件が200件以上 ・支払いサイトが翌月3営業日とサポート体制が万全 ・専任のキャリアパートナーによる独自教育やフォロー体制が万全
③フォスターフリーランス	・20年以上の運営実績と登録者数17,000名以上と人気の高いエージェント ・エンド直請けの高単価案件が多く、常駐やリモート問わず多数の求人・案件を保有 ・担当コーディネーターの対応や利用者へのサポート体制が万全

 

 

クラウドソーシングサービスの活用

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得には、クラウドソーシングサービスの活用もおすすめです。

クラウドソーシングサービスとは仕事を任せたい企業と、仕事をしたいワーカーをマッチングさせるサービスです。

 

年齢や経歴は問わず、誰でも簡単に利用することができます。

求人・案件も豊富で、常に募集をかけているので、希望の求人・案件を見つけやすいです。

 

【おすすめの大手有名クラウドソーシングサイト】

 

しかし、クラウドソーシングサービスを利用する際の注意点は、フリーランス求人・案件数がフリーランスエージェントよりも少なく、単価の低い求人・案件が多い点です。

また、報酬から仲介手数料が引かれるため、受け取れる報酬額が予定より少なくなります。

 

クラウドソーシングサービスを活用する際は、これらの点に注意しましょう。

 

 

SNSの活用

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得には、SNSの活用も重要です。

近年、SNSで優秀なデータサイエンティストを探している企業は多いです。

 

また、SNSを通じて企業とマッチングすれば、仲介業者を挟まない直接契約での仕事になるため、中間マージンがなく、報酬や希望のスケジュール交渉がしやすいというメリットがあります。

しかし、求人・案件獲得から実務、請求書のやりとりなど、すべて自分で処理しなければならないため、SNSの活用はベテラン向けの求人・案件獲得方法と言えるでしょう。

 

 

Kaggle・SIGNATEなどコンペ/大会を活用

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得には、Kaggle・SIGNATEなどのコンペや大会の活用も効果的です。

コンペや大会に参加し、スキルやノウハウを証明することで、さまざまな企業からのオファーやスカウトを獲得しやすくなります。

 

コンペによっては賞金があり、総額100万円〜1億円を超えるコンペもあります。

人脈形成の観点からもコンペや大会の活用はおすすめです。

 

【おすすめのデータ分析コンペサイト】

 

 

 

5.データサイエンティストがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキル

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ここでは、データサイエンティストがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキルについて4点解説します。

 

数学、統計、データ分析/解析のスキル/知識

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件に着手する際、数学や統計、データ分析/解析のスキル/知識が必要です。

データサイエンティストの業務では、主にビッグデータを扱います。

 

名前の通り、ビッグデータは通常のデータと比べて容量が多いです。

データの収集、分析、解析するにはビッグデータに適した相応の技術が必要になります。

 

 

機械学習・深層学習(ディープラーニング)のスキル/知識

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件に着手する際、機械学習や深層学習(ディープラーニング)のスキル/知識が必要です。

データサイエンティストのなかでも、高度なアルゴリズムの開発・実装に取り組むクライアントがいます。

 

例えば、機械学習の技術や深層学習(ディープラーニング)をベースとしたAI開発の仕事です。

通常の分析・解析では事前に分析の切り口を考えることで、アルゴリズムを構築することが一般的ですが、深層学習ではAIが切り口そのものを発見できます。

 

そのため、データサイエンティストの業務には機械学習や深層学習(ディープラーニング)のスキル/知識が必須と言えます。

 

 

ビジネススキル/知識

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件に着手する際、ビジネススキル/知識が必要です。

データサイエンティストは、データ分析・解析をするだけでなく、分析・解析したデータをどう活用すればクライアントに貢献できるのかを提案します。

 

企業の課題を知ることは、どのデータを使えば問題解決につながるのか、ビジネスがどのような仕組みで成り立っているのかを理解する必要があります。

データサイエンティストの業務にもある「経営課題の把握と戦略立案」を的確かつ正確にこなすためにも、データサイエンティストにとってビジネスに関するスキル/知識は必須です。

 

 

プログラミングスキル/知識

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件に着手する際、プログラミングスキル/知識が必要です。

データの形式を統一したり、データ収集をするときのバッチ処理、BIツールへ表示させる処理などでプログラミングが必要になります。

 

データサイエンティストが主に使用するプログラミング言語は以下の2つです。

 

プログラミング言語	特徴
Python	・構文がシンプルかつ少ないコードでプログラミングできる ・コードを簡略化するためのライブラリが数万もある
R言語	・オープンソースやフリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語 ・データを扱うための便利なライブラリがあるため、効率的にデータ解析が可能

 

どちらの言語もデータサイエンティストにとって大切です。

自分が携わりたい業務に応じて習得しましょう。

 

 

 

6.リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点

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ここでは、リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点について3点解説します。

 

評価基準が成果物だけとなる

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件に参画すると、業務の評価基準が成果物だけになりがちです。

リモートワークでは基本的に勤務態度が見えません。

 

そのため、対面でのコミュニケーションが取りにくく、オフィス勤務の評価制度で基準とされる業務プロセスや勤務態度など確認できません。

しかし、評価基準が成果物のみの場合定性的な評価ができるため、成果物が業務評価に直結しやすいデータサイエンティストにとっては、良いのかもしれません。

 

 

長時間労働になりやすい

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件に参画した際、企業の目の届かない場所で仕事を行うため、仕事とプライベートとの境界線が明確にありません。

そのため、労働時間の管理が難しく、長時間労働になりやすい傾向にあります。

 

リモートワークにおける長時間労働を防ぐ手法として、厚生労働省が発表している「テレワークにおける適切な労務管理のためのガイドライン」において以下の4点をあげています。

 

【長時間労働への対策】

 

長時間労働で必要以上に疲弊しないためにも、リモートワーク求人・案件に参画した際は各自で対策を心がけましょう。

 

 

情報漏洩に注意

リモートワーク求人・案件に参画する際は、情報漏洩に厳重な注意が必要です。

リモートワークは働く場所を選びません。

 

そのため、カフェや公共施設で企業の機密情報や重要情報が漏れて問題になる可能性があります。

情報漏洩には、外的要因や内的要因があります。

 

それぞれ、該当しそうな状況を予測し、各自対策を心がけましょう。

 

外的要因	内的要因
・外部からのコンピュータウイルス感染 →重要情報が抜きとられる危険性   ・端末の盗難 →PCのハードディスクを抜き取られる危険性   ・不正アクセス →重要情報が閲覧される	・端末の紛失 →PCやUSBから情報が漏洩する危険性   ・危険なネットワークへのアクセス →第三者によって情報が抜き取られる危険性   ・身内からの情報漏洩 →自分の認識外から情報拡散の危険性

 

 

 

7.まとめ

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今回はリモートワークや在宅ワーク案件、副業案件を希望あるいは検討しているフリーランスのデータサイエンティストに向けて、データサイエンティストのリモートワーク実情について詳しく解説してきました。

 

 

現状、ビッグデータ市場やAI市場の拡大をきっかけに、データサイエンティストの需要が高まっています。

それゆえ、データサイエンティストの高単価リモートワーク求人・案件は多いです。

 

リモートワークや在宅ワーク求人・案件、副業求人・案件を希望あるいは検討しているフリーランスのデータサイエンティストは、ぜひリモートワーク求人・案件にチャレンジしてみてください。

フリーランスエンジニア専門の求人・案件一括検索サイト「フリーランススタート」に少しでも興味がある方は是非ご登録ください。

 

なお、フリーランススタートはiOSアプリ版やAndroid版をリリースしています。

通勤しているエンジニア・デザイナーでちょっとしたスキマ時間で手軽にフリーランス求人・案件を検索したい、開発言語の単価が知りたい、フリーランスを将来的に検討している方などは是非インストールしてみてください。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。