データサイエンティストとして就業中の方や、データサイエンティストを目指している方の中には、将来的に独立したいと考えている方も多いのではないでしょうか。
データサイエンティストとして独立することにはさまざまなメリットがある一方、いくつかのデメリットもあるため、相応の検討と準備が大切です。
この記事では、データサイエンティストとして独立するメリット・デメリットをはじめ、独立を目指す上で必要とされるスキルについてわかりやすく解説します。データサイエンティストとして独立するまでのステップもご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストは独立に向いている仕事
データサイエンティストは、独立してフリーランスとして働くのに適した仕事です。ビッグデータを活用したビジネスの市場規模が拡大している中、データ分析はビジネスに欠かせない業務のひとつとなっています。データ分析の専門家であるデータサイエンティストには、高いニーズがあります。
一方で、データサイエンティストを社員として目標人数を採用できている企業は少なく、フリーのデータサイエンティストに仕事を依頼するケースが多いのが実情です。こうした状況は今後も続くと考えられるため、データサイエンティストは独立に向いている仕事といえるでしょう。
データサイエンティストとして独立するメリット
データサイエンティストとして独立することには、さまざまなメリットがあります。主なメリットとして挙げられるのは、下記の3点です。
年収アップを見込める
データサイエンティストとして独立すると、年収アップを見込めます。厚生労働省が2024年3月に発表した「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査事業報告書」によれば、データサイエンティストの年収は420万～1,200万円です。スキルの度合いや役職などによって、幅広い年収帯となっていることが見てとれます。
データサイエンティストを目指す過程では、「データエンジニア」「データアナリスト」などの職種を準備として経験することが少なくありません。ゆくゆくはデータサイエンティストになることを見越して、そうした職種の社員をデータサイエンティストと呼ぶケースがありますが、こうしたケースではデータサイエンティストよりも年収が低く設定されている傾向があります。
データサイエンティストとして独立し、ビジネス課題の解決や事業成長の支援を実績として積み重ねれば、1,200万円以上の年収を目指すことも可能です。
場所や時間に縛られずに働ける
場所や時間に縛られずに働けることも、データサイエンティストとして独立するメリットです。これは、データサイエンティストに限らず、フリーランス全般に共通するメリットですが、働く場所や時間を自分で決められると、仕事に対する満足度は高くなるでしょう。
ただし、データサイエンティストとして活躍するには、関係者に積極的に会い、綿密なコミュニケーションをとることが大切です。ビジネスの課題をデータにもとづいて正確に把握し、解決につなげていくには、関係者へのヒアリングや意見調整が欠かせません。課題解決に前のめりになり、ビジネスの現場に足を向ける行動力が重要です。 このような事情もあり、フリーランスのデータサイエンティストは、契約している企業に出社して仕事をする割合が増えています。
自己成長につながる案件を選べる
フリーランスのデータサイエンティストになると、案件を引き受けるかどうかを自分で選べるようになります。得意分野の案件や、成長につながる案件を優先的に受注できるでしょう。 計画的に実績を積み重ねていきたい方や、得意分野を活かして活躍したい方にとって大きなメリットといえます。
データサイエンティストとして独立するデメリット
データサイエンティストとして独立することには、デメリットもあります。主なデメリットは下記のとおりです。
セルフマネジメント力が必要
これはデータサイエンティストだけにいえることではありませんが、フリーランスとして活動するには、セルフマネジメント力が不可欠です。スケジュールや体調なども含め、しっかりと自己管理できないと、仕事を納期までに終わらせるのが難しくなります。
フリーランスのデータサイエンティストとして活躍し続けるには、自分をしっかりと律する習慣が必要です。
営業や事務作業も自分で行う必要がある
データサイエンティストとして独立すると、データ分析などのコア業務以外の、営業や事務作業もすべて自分で行わなくてはなりません。
データサイエンティストは、人口に占める割合が低いこともあり、需要がない・仕事が見つからないといったリスクは比較的低いでしょう。
一方で、会社員として働く場合と比べると、本業以外の負担が増すのは否めません。営業活動や事務作業は、できるだけ効率化するといった工夫が重要です。
データサイエンティストとして独立するために必要なスキル
データサイエンティストで独立を目指すにあたって、必要とされるスキルをまとめました。フリーランスとして活躍していくには、下記のスキルをバランス良く培っていくことが大切です。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストとして独立するには、コミュニケーションスキルが必要です。データサイエンティストは、データ分析によって得られた結果を、具体的なアクションに役立てる必要があります。そのためには、現場の関係者へのヒアリングや、アクションの方向性のすり合わせなどが欠かせません。
データサイエンティストの仕事は、こうしたコミュニケーションの連続です。データサイエンティストとして独立するには、コミュニケーションスキルを高める努力が必要でしょう。
AI・機械学習に関する知識
AIや機械学習に関する知識も、データサイエンティストとして独立する際に必要となります。具体的には、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの手法を使い分ける知識・スキルが不可欠です。
ディープラーニング（深層学習）や自然言語処理（NLP）にもふれておくと、応用範囲がさらに広がるでしょう。
数学・統計学の知識
数学・統計学の知識も、データサイエンティストとして独立するために必要です。データ分析を正確に行うには、統計的な手法や確率論の知見が欠かせません。具体的には、仮説検定、回帰分析、ベイズ統計といった手法への理解が大切です。また、機械学習モデルを活用するには、線形代数や微分積分の知識も求められます。
Pythonなどのプログラミングスキル
データサイエンティストとして独立するには、Pythonをはじめとするプログラミングスキルも必須です。データの収集・加工・分析には、PythonやRといったプログラミング言語が使われているため、これらを理解し、適切に扱えるスキルが欠かせません。
中でも、実務で活用される頻度が高いPythonの主要ライブラリのPandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchを扱えると、データサイエンティストとしての評価が高まります。
データベースに関する知識
データサイエンティストとして独立するには、データベースに関する知識も必要です。データの取得や整理といった作業は、データベースを操作する言語であるSQLのほか、データベースの設計・運用の基礎を理解していると、スムーズに行えます。 また、MongoDBやCassandraといったNoSQL（非リレーショナルデータベース）の知識を備えていると、データサイエンティストとしての業務の幅を広げられるでしょう。
データサイエンティストとして独立するまでのステップ
続いては、データサイエンティストとして独立するまでのステップを解説します。ただし、下記のステップ以外にもデータサイエンティストとして独立する方法はあるため、あくまで一般的な傾向として参考にしてください。
1. データサイエンティストの基礎知識とスキルを身に付ける
データサイエンティストとして独立するには、当然ながらデータサイエンティストに必要な基礎知識とスキルを身に付ける必要があります。前述したスキルを学校などでできるだけ多く身に付け、独立に備えることをおすすめします。
2. 企業に勤めて経験を積む
データサイエンティストに必要な知識とスキルを身に付けたら、企業に勤めてデータ分析などの経験を積むといいでしょう。また、基礎知識やスキルがない状態で企業に入社して、そこから学び始めることも可能です。
なお、データサイエンティストになるには、データの活用環境を整える専門職である「データエンジニア」や、ビジネス部門とデータの橋渡しを担う「データスチュワード」といった職種を経験することをおすすめします。これを踏まえると、最低でも3年は企業での実務の経験が必要です。
3. 独立に向けて準備を整える
企業に勤めて一定の経験を積んだら、独立に向けて準備を整えます。データサイエンティストとして独立するには、知識・スキルや経験のほか、開業資金、人脈なども必要です。資金は計画を立てて貯蓄し、人脈は副業などを通じて築いていくといいでしょう。副業をすると、人脈と資金を同時に作っていくことができるので、効率的です。
フリーランスのデータサイエンティストとして働く際のポイント
フリーランスのデータサイエンティストとして働く際には、いくつか押さえておきたいポイントがあります。主なポイントは下記のとおりです。
実績を積んで高難度の案件を受ける
フリーランスのデータサイエンティストとして働くなら、実績を積み、高難度の案件を受ける意識で取り組むことが大切です。
フリーランスとしてステップアップしていくには、経験と実績が欠かせません。高難度の案件や専門性の高い案件を遂行した実績があると信頼性が高まり、単価アップを見込めます。
マネジメントスキルを身に付けて大きな案件を受ける
マネジメントスキルを身に付けて大きな案件を受けることも、フリーランスのデータサイエンティストとして働く際に大切なポイントです。
プロジェクトマネージャーとなり、責任者として案件に関わって成果を出すと、データサイエンティストとしての市場価値が上がります。すると、さらに大きな案件を依頼されるきっかけとなり、収入アップも見込めるでしょう。
データサイエンティストとして独立するには、スキルと経験が必要
近年、IT人材のニーズは高まり続けており、人材不足の状況が続いています。中でも、データ分析とビジネスの課題解決の専門家であるデータサイエンティストには、高い需要があります。
データサイエンティストとして必要なスキルを身に付け、経験と実績を積めば、独立も夢ではありません。また、努力次第では、高収入を得ることもできるでしょう。
分析屋では、顧客に寄り添う、真のプロフェッショナルなデータサイエンティストを育てることを大切にしています。データ分析を効率的に行うだけでなく、顧客の本質的なニーズに応える力を培っていける環境を整備しているため、ビジネスの理解力とコミュニケーション力をバランス良く磨き、市場価値の向上や年収アップを目指すことが可能です。
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