データ分析の副業で稼ぐには?案件を獲得する方法と必要なスキルとは

コラムCOLUMN

データ分析の副業で稼ぐには?案件を獲得する方法と必要なスキルとは

2021/11/05

インターネット上でのサービスの広がりに伴い、ビッグデータ分析などのデータ分析に関連する仕事のニーズが高まっています。

現状、データ分析はビジネスとして確立されているとは言い難いですが、将来的には非常に期待できる分野です。

ここでは、このようなデータ分析を副業とする場合に必要となるスキルや具体的な仕事の内容、データ分析を副業として仕事を探す方法について解説していきます。

データサイエンティストなど、データに関する本業に就いている人にとっては、特におすすめの働き方です。

ぜひ参考にしてみてください。

データ分析の副業で必要なスキル

まず、副業でデータ分析をする際に求められるスキルを紹介します。

統計学

確率・統計、線形代数、微分積分の知識が必要で、特に統計学の知識を重点的に深める必要があります。

収集した各種データを分析し、その中から一定の傾向やルール、法則性などを導き出すことにより課題解決の提案に繋げていきます。

統計に関する知識レベルをはかるためには、統計の知識を活用して課題解決力を評価する全国統一の検定試験「統計検定」があります。

データを分析する知識やスキルはデータ分析を副業とする上で必要なスキルであるため、取得しておくと良いでしょう。

機械学習

機械学習とは、コンピューターにデータを入力して学習させることにより、一定の傾向や法則性を導き出すことを指します。

対象となるデータは企業の場合、一般的にビッグデータです。

データ分析を行う場合には、この機械学習の仕組みを利用して、課題解決を行うことができるスキルが求められます。

ITスキル

各種課題を解決するために収集したデータを分析するアプローチとして、機械学習を使います。

機械学習を活用するためには、プログラミングなどのITスキルが必要です。

AIによる機械学習やディープラーニングに利用されるPythonや、データ解析や統計用として利用されるR言語などを使いこなすためのスキルが必要です。

Pythonはデータ分析を行う場合に他のシステムと連携することが多く、この場合にとても使いやすいという利点があります。

R言語の場合は、高度なグラフやレポートをとても容易に作成することができるという利点があります。

また、これらの言語の知識に加え、データベースを扱うSQLなども使いこなせるようにしておくことが必要です。

実務経験

副業において、スキルだけでは契約に至らないことが多いです。

正社員はポテンシャル採用といって、長期的にみて育ってくれる人を採用することもあります。

一方で、副業はポテンシャルよりも即戦力が重視されるため、「いかにすぐ活躍してくれるか」「即戦力になるか」などで、契約に繋がるか否かが決まることが一般的です。

このため、企業が求めるスキルさえあれば問題ないのではなく、実務経験があるかどうかも見られます。

実務経験があることで、即活躍できるのではないかと考える企業が多いためです。

データ分析の3つの職種・ポジション

データ分析は、企業が保有するビッグデータなどを分析します。

そして、課題解決や新たな製品、サービスの販売に繋げていくための戦略を立案します。

分析を行う上で、まず、どのようなデータを対象として分析を行うのかを決定します。

導き出したい結論から逆算した上で、対象とするデータを洗い出します。

その結果を踏まえ、必要なデータを新たに収集する、もしくは保有するデータを拾い出した上で、必要な形にデータを整形、加工します。

この整形、加工したデータを分析することにより、法則性や規則性といったデータから導き出される内容を読み解きます。

その上で、課題や新たな取り組みに対する提案に結び付けていきます。

これらが一連のデータ分析の流れですが、そこにはどのような職種があるのでしょうか。

副業として、募集されやすいポジションを解説します。

AIエンジニア

データ分析のプロセスにおいて、AIエンジニアはどのようなデータを対象とするかという入り口の部分と収集したデータの分析を担います。

また、データ分析においては、高度な確率統計の知識やAIを活用した機械学習のアプローチが必要とされます。

ただし、データ分析においては、AIエンジニアのみが作業を進めるわけではなく、データエンジニアやコンサルタントと必要な議論を重ねた上で結論を導き出していくことが求められます。

データエンジニア

データエンジニアは、対象とするデータが決まった後に、これらのデータを収集して分析ができるようにデータを整形し、加工する役割を担います。

データの整形や加工においては、どのような分析が必要となるかを把握した上で、データの分析が行いやすいような形を考えながら実施していきます。

コンサルタント

コンサルタントは、データ分析の結果からデータの傾向や法則を踏まえ、顧客である企業に対して、経営や事業、サービスなどを改善する提案を行います。

他の役割と同様に、企業に対する提案はコンサルタントのみが行うわけではありません。

AIエンジニアやデータエンジニアにおける結論を総括し、更に自らの見解をまとめた上で提案を行います。

そのため、取りまとめの過程においては、他のエンジニアとの議論がとても大切な作業プロセスになります。

以上を踏まえ、顧客企業の経営実態や課題を正しく理解した上で、データに裏付けされた説得力のある提案ができなくてはなりません。

顧客側の経営層と対等に話すことができる経験や知識も求められます。

データ分析 副業

データ分析の副業を探す方法

友人や知人から紹介してもらう

本業でデータ分析に関する仕事をしているのであれば、データ分析の分野にまつわる知り合いもいるのではないでしょうか。

これらの知り合いから紹介してもらい、案件を獲得する方法があります。

また、エンジニアとして仕事をしていると、セミナー、ハッカソン、もくもく会などさまざまなコミュニティに行く機会があるのではないでしょうか。

この際に、知り合いを増やし自分のネットワークを広げておくと、より紹介で仕事を獲得しやすいでしょう。

エージェントに登録する

案件を紹介するエージェントに登録して、案件を紹介してもらう方法があります。

エージェントは、さまざまな企業を顧客としていて、多くの案件を保有しているので、副業を求める人のニーズに合わせて、最も適した案件を紹介してもらえる可能性があります。

例えば、副業として働きたい場合、自身が保有する技術やスキルに合わせて手掛けてみたい事業分野、業務カテゴリーに対する希望、1週間の稼働日の希望など、自身の要望に合わせた調整を期待できます。

また、副業エージェントのみならず、フリーランスエージェントの活用もおすすめです。

フリーランスエージェントの方がある程度の稼働量を前提とする分、高単価な案件も多く扱っています。

副業が希望であれば、その中で自分の稼働日数に合う案件を選択すればよいのです。

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クラウドソーシングサービスに登録する

クラウドソーシングのサービスサイトに登録する方法もあります。

これらのサイトでは数多くのクライアント企業が案件を募集しています。

タイミングにもよりますが、比較的自身の求める条件に合う案件に出会える可能性が高いです。

登録してそのまま放置しておくのではなく、頻繁にチェックしてみることも自身の求める案件に早く巡り合えるための利用方法の1つです。

また、良いと思った企業や案件を見つけた場合には、できる限り速やかにエントリーすることが受託成立への近道です。

しかし、クラウドソーシングは常に仕事を受注できるわけではないため、安定した収入を得ることは難しいです。

特に短期的な案件も多く、収入を安定させたい人には不向きかもしれません。

データ分析の副業案件を獲得するには?

データ分析を行う上で必要とされるスキルがあれば、データ分析の副業案件を獲得することは可能です。

データに関する本業をしている人は、副業にチャレンジしてみるのもよいでしょう。

データ分析は高度なスキルが求められる分、高単価で収入を増やしやすい案件が多いです。

i-common tech」はフリーランスITエンジニアと企業の直接契約をサポートするサービスを特徴としています。

フリーランスエンジニアだけではなく、副業のサポートも可能です。

当サービスはデータ分析に関するさまざまな案件を保有しているので、自分の希望に合った案件を獲得できる可能性を高められます。

サービス利用は無料なので、ぜひ登録し案件を探してみてください。