多くの企業がビッグデータ分析を活用して業務改善やマーケティングに役立てているなか、データ分析の実務を担うデータサイエンティストへの需要が高まっています。そのニーズの高さから、「将来性の高いデータサイエンティストになりたい」「データサイエンティストへのキャリアシフトを機に独立したい」と考えている方も多いはず。そこで本記事では、フリーランスとしてデータサイエンティストになる方法について詳しく紹介をします。データサイエンティストとして独立成功のためのステップを知りたい人は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、大量のデータから有意義な知識やインサイトを引き出し、ビジネスや研究の問題解決に活用する専門家のことを指します。主に統計学や機械学習、情報理論などの数理的な技術を基盤とし、その上にプログラミングスキルやビジネス知識など多面的な技術や知識が求められます。
データサイエンティストの将来性
ビッグデータの利用は今後も増えていくことが予想されるため、データの利用増加に伴い、データを解析してビジネスに活用できるデータサイエンティストはこれからも需要が高まり続ける職種であるといえます。働くフィールドもIT業界だけでなく、医療、製造業、流通、広告などの幅広い分野で活躍することができます。さらに今後AIや機械学習の進化により、より高度なデータ分析が可能となるため、それに対応するデータサイエンティストの役割も拡大していくでしょう。
データサイエンティストの仕事内容
では、データサイエンティストはどんな仕事をしているのでしょうか。具体的に見ていきましょう。
Webスクレイピングによる公開データの収集や、企業の内部データなど、解析したいデータを収集します。データの収集後は欠損データの補完や異常値の除去、データ形式の統一など、より解析に適した形に整えます。このデータの収集と処理のフェーズは最も時間を要する部分で、データサイエンティストとして高度なスキルが問われるフェーズとなります。
統計学的な手法や機械学習のアルゴリズムを用いて、収集したデータから有用な情報を引き出します。解析の方法はデータの種類や目的により異なるため、予測モデリングを用いて未来の予測を行ったり、クラスタリングによってデータのグルーピングを行うなど、さまざまな手法を駆使することが求められます。
解析されたデータから得られた結果を、報告書としてまとめ関係者に共有します。その際に専門家以外の人々でも結果について理解できるよう、グラフやチャートなど可視化ツールを用いて直感的に理解できる形にまとめましょう。
実際に得られた知見をもとに、具体的な改善策や新たな戦略の提案を行います。具体的には、新たなマーケティング戦略の提案や業務改善のためのアクションプランなど。データサイエンティストによる報告・提案をもとに、企業は意思決定を行います。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストとして活躍するためには、事前にどんなスキルを身につけておくべきなのでしょうか。
データサイエンティストにとって、情報から有用なパターンやトレンドを抽出するための基本的なスキルとなる機械学習技術は欠かせません。特に、教師あり学習、教師なし学習、深層学習といった基本的な機械学習のアルゴリズムと、それらの適切な応用方法について理解していることが求められます。
データを操作し、分析するためにはプログラミング能力も必要不可欠です。特にデータの処理や分析を行うPythonやRなどのデータ科学に特化した言語や、データベースから必要なデータを直接引き出せるSQLなどについて理解を深めておくことが大切です。
データ解析を行うためには、統計学の知識があることも重要です。データ内にあるパターンを理解し、それが偶然に起こったものなのか、あるいは重要な意味をもつものなのかを判断するため、確率世界に対する深い理解が求められます。
テクニカルなスキルだけでなく、ビジネス上の目的に基づいた問題解決能力もデータサイエンティストには必須です。データを使ってビジネス上の問題を解決するためには、その業界のビジネスモデルや業務フローについて理解しておかなければなりません。
データサイエンティストは、自身の分析結果を他者に伝える役割も担います。そのため、技術的な詳細を理解しない他の部門のメンバーや経営陣に対して、結果を分かりやすく説明するコミュニケーション能力も必要です。
フリーランスになるにあたって必要な準備
フリーランスとして活躍するためには、データサイエンス技術だけではなく、個人事業主として運営していくための計画や準備も必要です。具体的にどんな準備をしたら良いのでしょうか。
フリーランスとして独立する前に立てるべき最初のステップは、具体的なビジネスプランの策定です。自分のスキルや経験をどのように市場で活かすか、自身が提供するサービスを必要とする可能性が高い顧客は誰か、そして収益を上げるための戦略は何かを明確にし、具体的な行動計画を立てましょう。
フリーランスになると一定の給与がある訳ではなく、収入は不安定になるため財務の管理についても準備が必要です。年間の予算策定から、日々の生活費の管理、緊急時のための貯蓄など、資金管理についてしっかりと計画を立てることが求められます。また、税金の計算方法、申告方法、払い方など税務について理解しておくことも重要です。
顧客の獲得のためには、自身のホームページを作成したり、SNSを有効に使用したりするなどデジタルマーケティングを活用することが重要です。また、名刺の作成やロゴ作りなど自分自身のブランディングを行うことで、自身が提供するサービスの価値向上を実現することができます。
フリーランスとして成功するためにはビジネス上のネットワークを構築することも必要不可欠です。ビジネス関連のネットワーキングイベントに参加したり、SNSを利用して関連性のあるグループに参加するなどの方法で仕事に繋がる人脈を広く築くことで、ビジネスにつながる新たなチャンスを得ることができます。
データサイエンティスト×フリーランス案件の獲得方法
効率的に案件を獲得したい方は、専用のサイトを使うことも効果的です。以下ではフリーランス向けのデータサイエンティスト案件を獲得できるオススメサイトを紹介します。
世界中のデータサイエンティストが集まるコミュニティサイトです。解析コンペティションが主である一方、企業が直接依頼するジョブボードなどもあります。一流のデータサイエンティストが多数参加するため、実績を築くことができればさまざまな案件を獲得できる可能性があります。
フリーランスの仕事を探すための大規模なプラットフォームで、データサイエンティスト向けのプロジェクトや案件も数多く掲載されています。案件の種類はデータ分析、機械学習、AI開発など。個別のプロジェクト入札システムを通じてクライアントと直接コミュニケーションをとりながら、高報酬のプロジェクトに携われます。
高度な専門技術を持つフリーランスのプロフェッショナル向けのマーケットプレイスです。トップ3%のフリーランスのみを採用するという厳しい選抜基準を設けているサイトで、厳しい審査をパスすれば、データサイエンスの専門家として質の高いクライアントとの案件に挑戦することができます。
ビッグデータ時代に希少価値の高いスキルを
世界的にビッグデータの活用が進むなか、まだまだビッグデータを扱えるエンジニアの数は少ないため、データサイエンティストは希少価値が高い職種のひとつです。AIの活用が進んだとしても、データを活用した課題解決の提案まではAIでの代替が難しいため、将来的にさらに需要が伸びることができるでしょう。さらにフリーランスとして独立が出来れば働き方も縛られなくなるため、自身が理想とするキャリアを築けるはずです。
また、案件獲得にはフリーランスキャリアの利用をぜひ検討してみてください。これまでの経験やスキルに応じた案件を紹介させて頂きます。
