データエンジニアのフリーランス求人案件

データエンジニアのフリーランス求人案件

今回はデータエンジニアの仕事内容や年収、将来性について解説します。この記事では、データエンジニアとして働く会社員がフリーランスに転身した場合の年収や、メリットなどにも触れています。そのため、データエンジニアに興味を持ち、キャリアチェンジしようか悩んでいる方は、この記事を読んでみてください。

「企業でデータドリブン経営が行われる中で、データエンジニアの需要は増えているのだろうか?」「データエンジニアになれば、どれぐらい稼げるのだろうか?」と興味を持っていませんか? そのような方向けに、今回はデータエンジニアについて詳しく解説します。この記事では、データエンジニアの仕事内容や年収、将来性までご紹介しています。そのため、キャリアプランを見直す際にお役立てください。

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データエンジニアとは

データエンジニアとは、データ分析・データ活用に関与する専門職です。 データの収集・整理・調整を行い、データ活用基盤を構築するデータエンジニアリングが主な仕事内容です。AI普及に伴い、AIの教師データを作成する機会もあります。

PCやスマホの普及によりデータ量は増加しましたが、そのままの状態ではデータを活用できません。そのため、データ活用の環境を整える必要があります。データエンジニアはビジネスでデータを利用できる状態にするのが主な仕事です。

データエンジニアリングとは

データエンジニアリングとは、データ分析するためにデータの収集・整理・調整を行い、データ活用基盤を構築、運用してビジネス課題に役立てることをいます。昨今、データドリブン経営が行われるようになり、データエンジニアリングが注目を浴びてきています。

データエンジニアに求められる役割

データエンジニアの役割は、データ活用のためにデータの収集・整理・調整を行うことです。また、データ活用基盤を構築します。 PCやスマホの普及に伴い、膨大な量のデータが収集できるようになりました。しかし、日本企業はデータを上手く活用できていません。

Gartner Japan社の調査では、日本企業におけるデータ活用率は3%と発表されています。日本企業がデータを上手く活用できない理由はデータエンジニアが少なく、データの収集・調整・整理ができていないことが大きな要因です。そのため、データエンジニアが注目を浴びています。

データエンジニアとデータサイエンティストの違い

データエンジニアと混合されやすい職種にデータサイエンティストがあります。データエンジニアとデータサイエンティストの違いは業務範囲です。 データエンジニアはデータ活用のためにデータ基盤を整えることが主な業務となります。一方で、データサイエンティストはデータ活用して社会課題やビジネス課題を解決することが主な業務となります。


データエンジニアの求人案件

データエンジニアの仕事内容

データエンジニアの仕事内容は「データ活用の基盤構築」「データ加工や整理」「教師データの作成」です。

データ活用の基盤構築

データエンジニアはデータ活用の基盤構築を行います。 現代社会には膨大な量のデータが存在しますが、そのままの状態では活用できません。そのため、データの収集・蓄積・加工などの作業が欠かせません。そして、データ活用するための統合システム「データ分析基盤」を構築します。データ分析基盤は3層の構造(データレイク、データウェアハウス、データマート)で成り立っています。 データ分析基盤に分析機能やレポーティング機能を付けて、利用しやすさを追求することも主な仕事です。

データ加工や整理

データエンジニアが、データ分析しやすいように、データを同じ形式で整理したり加工したりしてデータフォーマットを統一します。データ内容が重複している場合は削除、データに欠損値・異常値がある場合は補正します。データを整理・加工したりするためのプログラムを作成するケースも多いです。

教師データの作成

データエンジニアはAIに学習させる教師データの作成も行います。教師データとは「例題」と「正解」がペアになっているデータでAIモデル構築に取り込むものです。 AIは教師データを学習し、例題と回答のパターンやルールを覚えていき回答精度を上げます。教師データの質と量はAIの精度に影響し、精度向上のためには質の高い教師データが重要です。このような教師データを作成することもデータエンジニアの仕事です。


データエンジニアのフリーランス求人動向・案件傾向

データエンジニアのフリーランス求人数は増えており、以下のような案件があります。

  • 大手小売企業向けデータ活用基盤の構築
  • コミュニケーションツールにおけるデータ活用基盤
  • 決済システムのデータ活用基盤
  • ECサイトのデータ活用基盤
  • ヘルステックのデータ活用基盤
データエンジニアはデータ分析基盤の構築が主な仕事のため、フルリモートで勤務することが可能です。フリーランスのデータエンジニアとして活躍するためには、SQLを用いたデータ分析経験、クラウドインフラ設計経験、Webアプリケーション開発経験が求められます。


フリーランスデータエンジニア案件の単価・年収相場

フリーランスデータエンジニア案件の平均単価は80万円/月です。つまり、年収960万円稼ぐことができます。

仕事内容 月単価
大手小売企業向けデータ活用基盤の構築 80万円/月
コミュニケーションツールにおけるデータ活用基盤 85万円/月
決済システムのデータ活用基盤 85万円/月

データエンジニアの今後の需要や将来性

データエンジニアの将来性は高いです。なぜならIT化が進み、膨大な量のデータのやり取りが行われており、ビッグデータを活用して経営課題を発見する動きが出てきているためです。

データサイエンスの需要拡大に伴い、データエンジニアも注目を集めています。 また、日本企業はAIを活用して業務効率化に取り組み始めています。正確にタスクを行えるAIを開発するためには教師データが欠かせません。そのため、教師データを作成するデータエンジニアの活躍フィールドは拡がっています。

データエンジニアがフリーランスになるメリット

会社員のデータエンジニアの方がフリーランスになるメリットは4つあります。

収入アップに繋がる

会社員からフリーランスに転身すれば年収アップに繋げられます。 会社の規模などで年収は異なりますが、会社員のデータエンジニアの平均年収は530万円です。一方で、フリーランスのデータエンジニアの平均年収は960万円となっています。 つまり、会社員からフリーランスになれば430万円ほど収入アップが見込めます。フリーランスデータエンジニアの平均年収が高い理由は、データエンジニア不足で市場価値が高いためです。そのため、会社員のデータエンジニアで年収に不満な方はフリーランスへの転身をおすすめします。

スキルアップに繋がる

フリーランスのデータエンジニアになれば、スキルを磨きやすくなります。なぜなら、データエンジニアの案件は多くあり多種多様な仕事があるためです。例えば、コミュニケーションツールなどのBtoB案件もあれば、決済システムなどのBtoC案件もあります。また、業務範囲も異なりデータ活用基盤構築のメンバー業務もあれば、マネジメント業務もあります。このように、さまざまな仕事があるためスキルアップに繋げやすいです。

人脈を拡大できる

フリーランスのデータエンジニアでさまざまな現場で活躍して信頼されれば、人脈を拡げていくことができます。クライアントの要望を聞き、満足してもらえる提案をすれば、自然と人が集まってきます。高く評価されれば、別のお客様を紹介してもらえることもあるでしょう。 サラリーマンの場合は同じメンバーと過ごすことが多いですが、フリーランスになればさまざまな人と過ごし人脈を拡大できます。

好きな働き方ができる

フリーランスデータエンジニアの案件は数多くあります。そのため、自分の理想の働き方を実現しやすいです。例えば、フルリモート可の仕事を選べば、好きな場所で働けます。また、週5日ではなく週3日働くスタイルも実現できるでしょう。そのため、自分の理想の働き方が実現しやすいです。

データエンジニアに求められるスキルや知識

データエンジニアに求められるスキルや知識は7つあります。

プログラミングのスキル

データエンジニアはプログラミングスキルが求められます。なぜなら、データ活用基盤を構築する際にプログラミングを使用するためです。 例えば、複数のコンピュータで大量のデータを分散処理する場合はJavaで分散プログラムを組み込む必要があります。また、データ分析に使用されるPythonやR言語のスキルがあれば重宝されます。

データベースに関するスキル

データエンジニアはデータベースに関するスキルも必要です。構造化データを格納するRDB、非構造化データを格納するNoSQLなどデータベース設計、運用のスキルも欠かせません。多種多様な種類のデータをサーバーに格納し、目的に合うデータを抽出・分析できるようにデータベースを構築します。そのため、データベースに関するスキルを磨いておきましょう。

インフラやクラウドサービスに関する知識

データエンジニアとインフラエンジニアは異なる仕事で、データエンジニアはインフラ構築は担当しないことが多いです。しかし、データエンジニアでインフラ構築できれば重宝されます。 そのため、サーバーやネットワーク、セキュリティの要件定義や構築、運用保守ができるようになりましょう。

分散処理に関する知識

データエンジニアは分散処理に関する知識が求められます。 分散処理とは、複数のコンピュータで大量のデータを分けて処理することです。 分散処理をすることで、1台のコンピュータにかかる負荷を軽くできます。分散処理をしなければ、処理に時間がかかり、データ分析ができません。高速で処理するためにも分散処理に関する知識を身に付けておきましょう。

フレームワークに関するスキル

膨大な量データの処理は複数のコンピュータで並行して行う必要があります。そのため、複数のコンピュータで並行して 分散処理するためのフレームワークに関するスキルが必要です。 分散処理の代表的なフレームワークには「Hadoop」と「Spark」があります。 Hadoop:分析コストを抑えながら処理できる Spark:膨大なデータの高速処理できる HadoopとSparkは一方を選択するのではなく、適切に使い分けることが大切です。

データ分析の知識

データエンジニアの仕事はデータの収集・整理・調整を行い、データ活用基盤を構築することです。データ分析はデータサイエンティストが行います。しかし、データエンジニアもデータ分析の知識を習得しておくと、どのようにデータを収集・整理・調整すればデータ分析しやすいかわかるようになります。 データサイエンティストと連携するためにも、データ分析の知識を身に付けておきましょう。

データエンジニアのキャリアパス

データエンジニアのキャリアパスには「データサイエンティスト」「AIエンジニア」があります。

データサイエンティスト

データエンジニアはデータサイエンティストと関係が深い職種のため転身できます。データサイエンティストは、データ分析をして社会課題やビジネス課題を発見し解決する仕事です。データ分析やITスキルだけでなく、統計解析やビジネス知識など幅広い知識が求められます。 データドリブンな判断がされる機会が増える中、データサイエンティストの需要も増えています。

AIエンジニア

データエンジニアはAIに読み込ませる教師データを作成するため、AI開発のスキルを磨けばAIエンジニアに転身することも可能です。AI開発に用いられるプログラミング言語Pythonを習得したり、ライブラリのKorasやTensorFlow、PyTorchを把握したりする必要があります。さまざまな企業でAIで業務効率化を図る取り組みがされており、AIエンジニアは需要が増えています。

まとめ

データエンジニアとは、データ分析・データ活用に関与する専門職です。 データの収集・整理・調整を行い、データ活用基盤を構築、運用するデータエンジニアリングが主な仕事内容です。PCやスマホの普及に伴い、膨大な量のデータが収集できるようになり、データエンジニアの需要が増えています。 フリーランスのデータエンジニアの案件数は増えており、多種多様な案件があります。そのため、好きな案件を選べて、理想の働き方を実現しやすいです。

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