フリーランス求人を探すデータ分析スキルでフリーランスになるには？必要な能力や報酬を解説
ビッグデータを活用したデータ分析は、経営判断やビジネス戦略の立案、課題解決など、さまざまな価値を創出します。 データ分析のニーズの高まりと共に、フリーランスで活動する方も見られるようになりました。専門性の高い職種のため人材が少なく、フリーランスとして独立しても将来性があります。
本記事では、データ分析の分野でフリーランスになる方法やメリット、それに求められるスキルについて解説していきます。
目次
データ分析の概要
企業のDX化が進む中で注目されているデータ分析ですが、どのようなものなのか理解できていない人もいるでしょう。ここからは、データ分析の概要について詳しく解説します。
データ分析とは
データ分析というのは、情報や文字、数値など様々なデータを集めて分析することです。適切にデータ分析を行うと、企業が抱える課題や問題、新たなチャンスに気づくことができます。例えば、顧客の属性や売上データを集めて分析をすれば、新しい商品のアプローチ方法などを見出すことが可能です。SNSなどが普及し企業と顧客の接点が増えたため、取り扱うデータの量も多くなりました。これらのデータを適切に分析することで、問題の原因を究明をしたり、売上がどの程度伸びるか将来的な予測をしたりできるようになります。
データ分析の目的と効果
データ分析の主な目的は新たな知見を得ることです。企業が保有する顧客データなどの中から、利用価値の高いものを集め分析することで、見落としていた問題点や可能性などを発見できます。これによって、迅速な意思決定ができるようになるだけではなく、新しいビジネスチャンスも生まれます。他には、意思決定の精度を高める、問題を素早く解決するなどの目的で、データ分析を行うケースも多いです。
データ分析に属する仕事
開発者や技術者など、データ分析に属する仕事は多様化が進んでいます。ここからは、色々な職種がある中で、フリーランスとしても働くことができる人気の職種を紹介します。
データアナリスト
データアナリストは、クライアントの悩みを解決するために、様々な情報を集め分析するデータ分析のプロフェッショナルです。サービスや商品を利用するユーザーのニーズや行動などを予測・解析し、事業をスムーズに進めるためのサポートを行います。データ分析にもいくつか種類がありますが、データ分析アルゴリズムを運用するのが一般的です。データアナリストは、主にコンサル型とエンジニア型の2種類あります。
コンサル型はマーケティングや営業、エンジニア型はWebメディアの運営やAI開発に関わることが多いです。コンサル型とエンジニア型は明確に分けられているわけではなく、場合によっては両方の業務を担当することもあります。データ分析の結果を基に、課題解決のためのコンサルティングを行ったり、自らシステムの実装に携わったり、様々な業務を行います。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビッグデータやAIを活用し、企業の経営に役立つ情報を抽出する職種です。ビッグデータというのは、画像データやSNSのライフログなど、整理されていない膨大な情報のことで、市場分析をする際によく利用されています。膨大な情報を収集し的確に分析するためには、プログラミングや統計学など専門的な能力が必要になるため、データサイエンティストは貴重な人材とされています。
データ分析でフリーランスに必要なスキル
データ分析の仕事をする時には様々なスキルが必要になります。ここからは、フリーランスでデータ分析の仕事をしたいと考えている人が、身につけておくべきスキルについて詳しく解説します。
BIツールの利用経験
BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、企業が保有するデータを分析し可視化するツールで、迅速かつ精度の高い意思決定を行うために欠かせないものです。データ分析を行うツールもBIツールに含まれており、よく利用されています。データアナリストなど、データ分析を行う仕事をしたいのであれば、Power BIやTableauといった代表的なBIツールの利用経験を積んでおくとよいでしょう。
プログラミングスキル
データ分析を行う際に、必ずしも高度なプログラミングスキルが必要になるわけではありません。しかし、PythonやR言語など、基本的なプログラミング言語に関する知識やスキルは身につけておいたほうがよいです。Pythonはオープンソースのプログラミング言語で、データ分析や機械学習、統計など様々なライブラリが充実しています。データ分析をする際によく使われるプログラミング言語なので、データサイエンティストを目指すのであれば習得しておくべきでしょう。R言語も、データ解析や統計プログラミングを行う際に必要になるプログラミング言語です。
統計学の知識
統計学は大量のデータが持つ性質を調べたり、保有するデータの中にある未知のデータを推測したりするための学問です。データを分析する手法の中には、統計学を用いるものもあるため、しっかり学んでおきましょう。統計学は、記述統計学と推計統計学、ベイズ統計学の3つの種類がありますが、データ分析を行うのであれば最低でも記述統計学は習得しておいたほうがよいです。フリーランスとして仕事をする場合は、色々な業務に対応できるようにしておくと案件を獲得しやすくなるので、統計学に関する幅広い知識を身につけておくようにしましょう。
機械学習の知識
機械学習は、様々なデータをコンピュータに読み込ませて、パターンを学習させるデータ解析技術です。AI開発に欠かせない技術で、機械学習を行うことで自動的にデータの収集や解析を行うAIを作り上げることができます。データ分析を行う際、AIを用いればビッグデータから価値のある情報を抽出する作業も容易になります。データ分析の精度を高める、効率的に作業をするためにも、機械学習の知識は必要です。
コミュニケーション能力
データ分析は、企業が抱える悩みや課題を解決するために活用されています。データアナリストやデータサイエンティストは、クライアントから依頼を受けてデータ分析を行うため、まずはどのような悩みを抱えているのかヒアリングをしなければなりません。そのため、専門的なことをクライアントに分かりやすく伝えたり、相手の要望や意図をしっかりと汲み取ったりできるように、コミュニケーション能力を身につけておくことが大切です。
データ分析のプロとしてフリーランスになるメリット
会社に勤めるのではなく、フリーランスでデータ分析の仕事をしている人も多くいますが、なぜなのでしょうか。ここからは、データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットについて、詳しく見ていきましょう。
スキルが高ければ高収入が見込める
データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットの1つが、高収入が見込めるということです。フリーランスは、取り組む案件やクライアントとの交渉によって報酬が大きく変わってきます。スキルが高ければ高単価の案件を任されるようになりますし、クライアントからの評価が高まれば報酬もアップします。
自分のスキル次第で、大きく稼げるチャンスがあるというのは、フリーランスとして働く大きなメリットです。しかし、フリーランスになったばかりで実績がない場合、相場程度の報酬、もしくはそれ以下で案件をこなさなければならないこともあります。フリーランスが高収入を得るためには、スキルを磨き実績を積むことが大切です。
案件を自分の得意分野に合わせて選びやすい
データ分析といっても様々な領域があるので、自分が得意なものと不得意なものに分かれるでしょう。実績のあるデータアナリストでも、得意不得意があるものです。会社員の場合は任された仕事をこなすしかありませんが、フリーランスはどのような案件を受けるか自分で決めることができます。自分が苦手な案件は受けずに、得意な案件だけをこなすということも可能です。
働く時間や場所にとらわれない
データアナリストやデータサイエンティストなど、データ分析を行う仕事は在宅で可能なものも多くあります。特にフリーランスであれば、在宅OKの案件も見つかるため、働く時間や場所にとらわれることはありません。毎日決められた時間に出社して仕事をするというスタイルが合わず、フリーランスになる人も多いです。自分が好きな時間、好きな場所で自由に仕事がしたいと考えている人には、データ分析のプロとしてフリーランスになるメリットは大きいでしょう。
データ分析専門のフリーランスの案件のとりかた
フリーランスとして活躍するために重要になるのが、いかにして案件を獲得するかです。ここからは、データ分析専門のフリーランスの案件のとりかたを詳しく解説していきます。
クラウドソーシングサイトで探す
クラウドソーシングは、仕事を探している人と仕事を発注するクライアントをマッチングしてくれるサービスです。様々なクラウドソーシングサイトがありますが、様々な案件が募集されているということで、フリーランスや副業をしている人がよく利用しています。クラウドソーシングサイトの魅力は、ジャンルを問わず様々な案件が見つかることです。
データ分析に関する案件も多く、専門的な知識が必要になるものから、初心者でも取り組みやすいものまで充実しているので、自分のレベルに合わせて選ぶことができます。高単価の案件も見つかりますが、単価が低めの案件が多い傾向にあるので、フリーランスになりたての人が実績を積むために利用するとよいでしょう。
フリーランス専門のエージェントで探す
営業が苦手な人や、仕事を探している時間がないという人は、フリーランス専門のエージェントを利用してみるのもよいでしょう。エージェントサービスは、プロが自分に合った案件を紹介してくれるサービスです。仕事内容や報酬などの希望を伝えると、マッチする案件を提案してくれるので、自分で探す手間が省けます。
また、大手企業の案件を抱えているエージェントサービスに登録すれば、個人ではなかなか見つけることができない案件も紹介してもらえます。慣れていない人には難しい、事務手続きや税務手続きのサポートをしてもらえるのも魅力です。無料で登録できるエージェントサービスが多いので、なかなか案件が見つからないと悩んでいる人は、登録しておいて損はないでしょう。
友人や知人から紹介を受け仕事を得る
友人や知人に、データアナリストやデータサイエンティストのスキルを必要としている人がいれば、その人から仕事を紹介してもらうのも1つの方法です。すでに信頼関係がある人からの依頼であれば、知らない人と仕事をするよりも安心できます。しかし、親しい関係だと報酬をどうするかなど、条件があやふやなまま話が進んでしまうこともあります。
後々トラブルにならないように、契約内容は事前にはっきりさせておくようにしましょう。フリーランスになる前に働いていた会社の同僚や取引先の相手など、人脈がある場合はそれを利用するのもおすすめです。独立する前にしっかり営業をしておけば、後々仕事に繋がることもあります。
データ分析の仕事を受注する際の単価目安
データアナリストやデータサイエンティストなど、データ分析を行う仕事は専門性が高いため、高額な報酬の案件も見つかりやすいです。単価目安としては月額40万円程度となっていますが、案件によっては月額100万円に届くようなものもあります。案件の難易度、求められるスキルなどによって単価は変わってくるので、クラウドソーシングサイトやエージェントサービスなどで、色々な案件を比較してみるとよいでしょう。
まとめ
データ分析を導入する企業が増えていますが、日本ではデータアナリストやデータサイエンティストの人材が不足しています。様々な分野でデータ分析を行える人材が求められているので、フリーランス向けの案件も多く見つかります。自由な働き方をしたいと考えている人は、必要なスキルを身につけた上で、データ分析のプロとしてフリーランスを目指してみるのもよいでしょう。
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