BigQueryのフリーランス求人・案件 月額単価相場
平均単価
83.0万円
中央値単価
80万円
最高単価
207万円
最低単価
20万円
全439件中1-50件を表示中
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BigQueryのフリーランス案件は高単価ですか?
BigQueryのフリーランス案件の最高単価は207万円で、平均単価は83.0万円です。 BigQueryのフリーランス案件に1年参画した場合の年収想定は996~2,484万円となります。 ただし、こちらはあくまで目安の単価となり、個人のBigQueryの経験年数や習熟度、商談時の対応などにより変化します。 まずは一度、気になるBigQueryのフリーランス案件について話を聞いてみることをおすすめします。
BigQueryのフリーランス案件は見つかりやすいですか?
BigQueryの募集中フリーランス案件数は80件、累計掲載案件は439件です。 ご希望される方は案件応募時に非公開のBigQueryのフリーランス案件も興味がある旨をお伝え下さい。
BigQueryのフリーランス案件でリモートワーク・在宅は可能ですか?
BigQueryの募集中リモート案件数は31件、累計掲載案件は201件です。 リモートワークに関しては、商談の中で条件交渉や、案件参画後に一定期間を経て可能になる場合などもございます。 まずは気になるBigQueryのフリーランス案件に応募し、リモートワークに関する詳細をヒアリングすることをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件を保有しているフリーランスエージェントを分析するとフリーランスのミカタが65件、レバテックフリーランスが39件、プロエンジニア(ProEngineer)が29件、TECHBIZが18件、HiPro Tech(ハイプロテック)が15件、Midworksが14件、テクフリが14件、レバテッククリエイターが9件、株式会社WorkXが9件、FLEXY(フレキシー)が6件となっています。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件を豊富に保有しているフリーランスエージェントはフリーランスのミカタ、レバテックフリーランス、プロエンジニア(ProEngineer)であることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画を希望するフリーランスの方はフリーランスのミカタ、レバテックフリーランス、プロエンジニア(ProEngineer)を中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件を先月新規公開したフリーランスエージェントを分析するとフリーランスのミカタが9件、mijicaフリーランスが2件、PE-BANKが1件、レバテッククリエイターが1件、FLEXY(フレキシー)が1件、パーソルクロステクノロジー(フリーランス)が1件となっています。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件を新規公開したフリーランスエージェントはフリーランスのミカタ、mijicaフリーランス、PE-BANKであることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画を希望するフリーランスの方はフリーランスのミカタ、mijicaフリーランス、PE-BANKを中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件のフリーランスエージェント別の月額単価相場を分析するとフリコンが97.5万円、テックリーチが95万円、Midworksが93.2万円、ギークスジョブが92.5万円、レバテックフリーランスが90.3万円、HiPro Tech(ハイプロテック)が88.7万円、フリーランスのミカタが88.5万円、Findy Freelance(ファインディフリーランス)が88万円、エクストリームフリーランスが86.3万円、プロエンジニア(ProEngineer)が85.5万円となっています。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
月額単価の高いBigQueryのフリーランス求人・案件を保有しているフリーランスエージェントはフリコン、テックリーチ、Midworksであることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件のうち、単価の高い案件への参画を希望するフリーランスの方はフリコン、テックリーチ、Midworksを中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件数を分析すると週5日が201件、週4日が63件、週3日が31件、週2日が9件となっています。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件は週5日の稼働が可能なフリーランスエンジニアのニーズが最も高いことがわかります。
稼働日数に関しては、商談時の条件交渉や案件に参画した後に一定期間を経て変更が可能な場合もあるため、まずは気になるBigQueryのフリーランス案件にエントリーを行い、詳細を聞くことをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件数を分析すると東京都が241件、大阪府が5件、千葉県が2件、神奈川県が2件、広島県が1件、福岡県が1件となっています。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件数は東京都、大阪府、千葉県に最も集中している事がわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画するには東京都、大阪府、千葉県あたりが良いでしょう。
BigQueryの募集中のフリーランス求人・案件数を分析すると2025年6月が64件、2025年7月が69件、2025年8月が71件、2025年9月が69件、2025年10月が76件、2025年11月が78件となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件数は前月と比較し、2件増加しており、上昇傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryの募集中のリモートワークのフリーランス求人・案件数を分析すると2025年6月が22件、2025年7月が21件、2025年8月が21件、2025年9月が19件、2025年10月が21件、2025年11月が27件となっています。BigQueryのリモートワークのフリーランス求人・案件数は前月と比較し、6件増加しており、大幅な上昇傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価を分析すると2025年6月が89.9万円、2025年7月が87.6万円、2025年8月が85.7万円、2025年9月が87.6万円、2025年10月が88.4万円、2025年11月が88.2万円となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価は前月と比較し0.2万円下降し、やや下降傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の想定年収を分析すると2025年6月が1079.3万円、2025年7月が1051.4万円、2025年8月が1027.9万円、2025年9月が1050.6万円、2025年10月が1060.9万円、2025年11月が1058.2万円となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件の想定年収は前月と比較し2.7万円下降し、やや下降傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryの募集中のフリーランス求人・案件数のリモートワーク案件・常駐案件の割合を分析するとリモートワーク案件が27件(38%)、常駐案件が44件(62%)となっており、BigQueryフリーランス案件に関しては常駐案件が多いことがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件の業務委託における月額相場単価は、作業時間の目安を週5常駐で月140~180時間とした場合、70~90万円程度です。
BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価は83.0万円、中央値単価は80万円、最高単価は207万円、最低単価は20万円です。(※フリーランススタート調べ/2025年12月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の実務経験年数に応じた単価相場は以下の通りです。
・BigQuery経験1年未満:40万円前後 (年収480万円)
・BigQuery経験1年~2年:48万円前後 (年収576万円)
・BigQuery経験2年~3年:68万円前後 (年収816万円)
・BigQuery経験3年~5年:80万円前後 (年収960万円)
・BigQuery経験5年以上:96万円前後 (年収1152万円)
BigQueryについて
BigQueryは、Google Cloud Platformが提供しているビッグデータ解析サービスです。いわゆる"ビッグデータ解析サービスやソフトウェア"は多数存在しますが、BigQueryは数TB(テラバイト)・PB(ペタバイト)のデータセットに対し、SQLに類似したクエリを実行し、数秒〜数十秒という非常に短い時間で結果を返すというサービスです。処理対象のデータは、RDB(リレーショナルデータベース)と同様にテーブルとしてBigQueryに保持されます。つまり、事前にデータ構造をスキーマとして定義しておき、それに従ったデータが独立したレコードとして登録されます。
BigQueryの特徴は、内部的にカラム指向データ構造を搭載しているという点です。一般的なRDBは、性質の違うカラムを並べ、1件のレコードを1つとして格納するレコード指向データ構造です。しかしBigQueryは、レコードを分解し、カラムごとに格納します。カラム指向データ構造には、性質が同様のデータを束ねることにより圧縮効率が高まる他、クエリに対し必要なカラムにだけアクセスが可能であるため、データアクセスが最小限に抑えられます。
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