データサイエンティストは副業でできる？リモート案件の探し方
近年は、収入やキャリアアップを目指して副業を始める人が増えてきました。リモートワークという働き方が増えたのも、副業人口を増加させる要因の一つといえるでしょう。リモートワーク可能な仕事は多々ありますが、今回はデータサイエンティストにフォーカスしました。
副業案件の探し方や求められるスキル、本業と両立させるためのポイントをまとめたので、データサイエンティストのスキルを副業で活かしたいと考えている人は、ぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティストは副業可能！リモート案件はどう探す？
結論から言えば、データサイエンティストの仕事は副業でも可能です。リモート可能な副業案件を効率的に獲得するためには、複数の求人サイトやフリーランス向けのエージェントサイトに登録するのがよいでしょう。ここでは、リモート可能なデータサイエンティストの副業案件を探せるおすすめサイトを3つ紹介します。
- CXO Worksでリモート勤務可能な経営に近い副業を探す
- ReWorksで正社員特化型のリモートワークを探す
- ママワークスで在宅可能な副業案件を探す
それぞれ特徴を見ていきましょう。
CXO worksでリモート勤務可能な経営に近い副業を探す
引用：CXO works
「CXO works（シーエックスオーワークス）」は、フルリモート可能な副業案件に特化したサイトです。経営の立場に近い業務を中心に掲載しているため、キャリアアップしたいと考えている人に最適。CFO（最高財務責任者）やCMO（最高マーケティング責任者）など、経営者の右腕として活躍できる求人が多く掲載されています。
「成功インセンティブあり」「業界未経験OK」「単発案件」など、こだわり条件も充実しているので、自分の希望に合う案件を効率的に探せるでしょう。
ReWorksで正社員特化型のリモートワークを探す
引用：ReWorks
副業で実績を積み、正社員でフルリモート勤務できるデータサイエンティストの案件を探すなら「ReWorks（リワークス）」がおすすめです。
フルリモートの正社員案件に特化しており、満足できる転職を実現するためのサポートも満載。キャリアカウンセラーによるキャリア相談や、必要な知識を身に付けられるオンライン講座などが充実しています。
また、報酬を受け取りながら転職トレーニングを受けられるサービスも提供しているので、ブランクのある人やキャリアチェンジを考えている人にも最適なサイトです。
ママワークスで在宅可能な副業案件を探す
引用：ママワークス
「働ける時間が限られている」「週1〜OKの案件を探している」という人には「mama works（ママワークス）」がおすすめです。家事や育児の合間に働きたいと考えている人や、ブランクのある人向けの案件が充実しており、フルリモート可能な業務委託の案件が多く掲載されています。
ママワークスというサービス名ですが子どもを持つ主婦だけではなく、既婚・未婚を問わずスキマ時間を有効活用して副業したいなら誰でも登録可能です。
データサイエンティストとして働く場合の平均月収や労働時間
データサイエンティストとして働いた場合、どのくらいの給与と労働時間なのか気になりますよね。ここでは平均データをリサーチしました。
- 平均年収と月収
- 平均労働時間
- 平均年齢
それぞれ見ていきましょう。一つの目安として参考にしてください。
データサイエンティストの平均年収と月収
データサイエンティストは、どのくらいの月収を稼げるのでしょうか。厚生労働省の所定内給与額別の人数割合を確認したところ、以下の結果であることがわかりました。
出典：データサイエンティスト - 職業詳細 - job tag - 厚生労働省
グラフを見ると、月収20〜30万円前後の収入を得ている人の割合が多いようです。少ない割合ですが、50万円以上の月収を得ている人もいます。契約形態の多くが正社員ですが、フリーランスとして活動している人も若干います。
もし副業でデータサイエンティストに挑戦する場合、月の収入は仕事量や単価によって大きく左右されるでしょう。クラウドソーシングサイトで報酬をリサーチすると、時給換算で1,000～4,000円と幅がありました。業務内容や請け負う範囲によって幅があるのがデータサイエンティストの業務の特徴です。
また、年齢別の年収グラフを確認すると、30代以降の平均年収は500万を超えることがわかりました。
出典：データサイエンティスト - 職業詳細 - job tag - 厚生労働省
国税庁の「令和4年分 民間給与実態統計調査」によると、2022年の日本人の平均年収は458万円なので、データサイエンティストの年収は高めといえるでしょう。
ただし、上記はあくまでも平均データです。副業で稼働時間が少なくても、高単価の案件を獲得すれば多くの収入を得られるでしょう。データサイエンティストに求められるスキルを身に付け、積極的に行動していくことが成功のポイントです。
データサイエンティストの平均年齢
データサイエンティストの平均年齢は、厚生労働省の「job tag」によると43.7歳でした。20代〜60代まで幅広い年齢層が活躍しています。
データサイエンティストとして活躍するためには、プログラミングスキルや統計学の知識など、多くのスキルが必要です。高いスキルと多くの実績があれば、年齢関係なく活躍できる仕事といえるでしょう。
データサイエンティストの平均労働時間
厚生労働省の「job tag」によると、データサイエンティストの平均労働時間は164時間でした。月の稼働日数を20日とすると、1日の平均労働時間は約8.2時間となります。
副業で取り組む場合は「週あたりの稼働は10時間まで」「週の稼働日数3日」など、無理のない範囲で仕事を請け負うようにしましょう。
参考文献
データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）｜求人ボックス
令和4年分 民間給与実態統計調査｜国税庁
令和4年職種別民間給与実態調査の結果｜人事院
リモートワーク可能なデータサイエンティストが求められる能力とおすすめ資格
リモートワーク可能なデータサイエンティストには、どのような能力が求められるのでしょうか。おすすめの資格と併せて解説します。データサイエンティストとしてのキャリアアップを目指す人は、参考にしてください。
データサイエンティストに必要な能力
データサイエンティストの業務は多岐にわたるため、求められる能力も多くあります。身に付けたい主な能力は以下の通りです。
- 機械学習などのデータ分析・統計学に関するスキル
- プログラミング言語、データベースなどの情報工学に関するスキル
- ビジネススキル
【機械学習などのデータ分析・統計学に関するスキル】
データサイエンティストはデータを収集・整理・分析し、そこから有益な情報を導き出すことが仕事です。そのため、統計学や機械学習などのデータ分析に関するスキルが必須となります。
【プログラミング言語・データベースなどの情報工学に関するスキル】
データサイエンティストは、データを処理するためにプログラミング言語やデータベースなどの情報工学に関するスキルも必要です。
プログラミング言語は、データ分析をするためのソフトウェア開発や、データ分析のために使用します。データベースは、大量のデータを効率的に管理するために使用します。
【ビジネススキル】
データサイエンティストは、データをビジネスに活用するためにビジネスに関する知識も身に付けておくとよいでしょう。具体的には、以下のスキルを学ぶのがおすすめです。
- マーケティング・経営戦略に関する知識
- コミュニケーション能力
- 論理的思考力
- 問題解決能力
これらのスキルを身に付けることで、データサイエンティストとして活躍できるでしょう。なお、データサイエンティストに必要なスキルは常に変化しています。新しい技術や手法が次々と登場するため、常に最新の情報を収集し、スキルアップしていくことが重要です。
自分に不足しているスキルや、長所として伸ばしていけそうなスキルは積極的に磨いていきましょう。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストとしてキャリアを積みたいなら、資格取得を目指すのも一つの方法です。知識を深められる他、客観的にスキルをアピールできるので、案件獲得に役立つでしょう。おすすめの資格は以下の9つです。
- データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
データサイエンティストに必要な基礎知識を総合的に身に付けられます。 - OSS-DB技術者認定試験
データベースに関する知識を証明できます。 - オラクルマスター
Oracle Databaseの知識と技術を証明できます。 - 統計検定
統計学の知識を証明できます。 - データベーススペシャリスト試験
データベースに関する知識を証明できます。 - G検定・E資格
ディープラーニングの基本的な技術とその活用方法の理解が問われます。 - Python 3 エンジニア認定基礎試験
Pythonのプログラミングスキルを証明できます。 - Tableau Desktop Certified Associate
Tableauを使ったデータ分析スキルを証明できます。 - データサイエンス数学ストラテジスト
データサイエンスに関する数学的な知識を証明できます。
これらの資格は、データサイエンティストとしての知識やスキルを証明し、自己のスキルを客観的に評価するためのものです。ただし、すべてを取得する必要はありません。自分の目指すキャリアや現在のスキルレベルに合わせて、適切な資格を選びましょう。
データサイエンティストの将来性とキャリアパス
仕事を長く続けていくためにも、将来性の高いものを選びたいですよね。ここではデータサイエンティストの市場規模と将来性、キャリアパスについて解説します。
データサイエンティストの市場規模と将来性
IT技術は、ビジネス面でもプライベート面でも欠かせないものとなっています。今後も市場規模は大きくなっていくでしょう。それに伴い、さまざまなデータを分析するデータサイエンティストの需要も増加していくと考えられます。そのため、将来性は高いといえるのではないでしょうか。
ただし、今後の技術発展によってデータ分析が自動化していく可能性もあります。そうなれば、データサイエンティストの需要が減ることもあるでしょう。
激化するIT業界で生き残っていくためには、データサイエンティストの知識と実績を積みつつ、他の分野でもキャリアアップを図る必要性が出てくるかもしれません。
参考文献
「【IT業界の現状】IT業界の市場規模と今後の動向について」INTERNET ACADEMY
「参考資料（IT人材育成の状況等について）」経済産業省商務情報政策局
データサイエンティストからのキャリアパス
データサイエンティストからのキャリアパスは、大きく分けて以下の2つに分けられます。
- 技術を磨いてスペシャリストになる
- マネジメントやコンサルティングに進む
【技術を磨いてスペシャリストになる】
データサイエンティストとしての実務経験を積み重ね、専門性を高めることでスペシャリストとして活躍する道があります。具体的には、以下の職種が挙げられます。
- シニアデータサイエンティスト
- データサイエンスアーキテクト
- データサイエンスエンジニア
これらの職種では、データサイエンスに関する高度な知識や技術が求められます。またデータサイエンスに関する研究や開発、教育などにも携わる機会が増えるでしょう。
【マネジメントやコンサルティングに進む】
データサイエンスのスキルを活かし、マネジメントやコンサルティングの分野に進む道もあります。具体的には、以下の職種が挙げられます。
- プロジェクトマネージャー
- ITコンサルタント
- 経営コンサルタント
これらの職種では、データサイエンスに関する知識やスキルに加え、マネジメントやコンサルティングに関する知識やスキルも求められます。また、ビジネスの全体像を把握し、データサイエンスの活用方法を提案する能力が求められるでしょう。
データサイエンティストからのキャリアパスは、自身のスキルやキャリア志向によって選択できます。またキャリアパスを決める際には、将来のビジョンを明確にすることも大切なポイントです。
副業でデータサイエンティストとして働く場合のポイントと注意点5つ
最後に、副業でデータサイエンティストとして働く場合のポイントと注意点を5つ解説します。
- 条件を満たしたら確定申告を忘れない
- 本業とのバランスを考える
- 本業に影響を与えないようにする
- リモート可能な案件を選ぶ
- 目的を明確にする
それぞれ見ていきましょう。
1.条件を満たしたら確定申告を忘れない
データサイエンティストの仕事に限らず、副業する場合は確定申告が必要になるケースがあります。副業で得た所得額の合計が年間で20万円以上の場合は、忘れずに確定申告しましょう。なお所得額とは、副収入の合計から経費を差し引いた金額を指します。
申告せずに納税するべき金額を納めない場合は、延滞税や加算税などのペナルティが課せられる可能性もあるので注意してください。
2.本業とのバランスを考える
副業に夢中になりすぎて、本業がおろそかにならないよう注意しましょう。多くの収入を得たいばかりに案件を引き受けすぎると、キャパシティをオーバーする可能性も。そのような状態が続けば、体調にも悪影響が出るかもしれません。
月にどのくらい稼働できるか把握し、休日も確保できるかなどを考えたうえでスケジュールを立てていきましょう。
3.本業に影響を与えないようにする
本業との関連性が高い副業は避けたほうがよいでしょう。各企業は、独自のノウハウや情報を持っています。副業によって競合他社に重要な情報が漏れた場合、本業の勤め先に大きな損失を与えることになり、過失の度合いによっては罰則を受ける可能性もあります。
副業する際は、本業の勤め先へ事前に許可を得るようにしましょう。本業でデータサイエンティストの仕事をしている場合は、特に注意してください。
4.リモート可能な案件を選ぶ
無理なく副業に取り組むためには、時間や場所を選ばずにできる案件がおすすめです。リモート可能な案件なら、出勤する必要がないため効率的に働けるでしょう。
データサイエンティストの場合、フルリモート可能な案件が多くあります。案件に応募する際は、常駐型かリモート対応可能か忘れずに確認しましょう。
5.目的を明確にする
副業は、誰かに強制されるものではありません。そのため、モチベーションの維持が難しいともいわれています。目的なく副業を始めた場合、嫌なことがあったり思うように成果に結びつかなかったりすると挫折する可能性が高まるでしょう。
「月5万円の副収入を得る」「○○の資格を取得する」「2年以内にフリーランスになっても大丈夫なくらいのスキルを身に付ける」など、目的を明確にすることでモチベーションを維持しやすくなります。達成したときの満足感も味わえますよ。
まとめ
IT業界の市場規模が大きくなっている現代では、データサイエンティストの需要も高まっているといえます。高いスキルを身に付けて実績を積めば、重宝されるデータサイエンティストになれるでしょう。
副業として挑戦する際は、本業とのバランスを考えて支障が出ないように注意してください。CXO worksでは、フルリモート可能な副業案件を多数掲載しています。データサイエンティストのリモート案件を探している人は、ぜひご活用ください。