リモートワーク案件・求人実情や要求されやすいスキルを解説！

2024年6月19日

データ分析の専門家であるデータサイエンティストは、企業のビッグデータを活用し、経営に貢献する役割を担っています。近年、AI技術の進展に伴い、このデータサイエンティストの需要が高まっています。
しかし、彼らの業務がリモートで行えるかどうかは疑問です。
本稿では、データサイエンティストのリモートワークについて、以下の点を詳しく説明します。

データサイエンティストがリモートワークできるかどうか
リモートワークの求人や案件の実態
データサイエンティストの年収水準
リモートワーク求人や案件を獲得する方法
求められるスキルセット
参画時の注意点

リモートワークや副業に関心があるデータサイエンティストの方は、ぜひ参考にしてください。

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1 データサイエンティストはリモートワークできる？
2 データサイエンティストのリモートワーク求人・案件実情
3 データサイエンティストの年収
- 3.1 データサイエンティストのリモートワーク求人・案件の年収
- 3.2 データサイエンティストと機械学習エンジニアの年収比較
4 データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得方法
5 データサイエンティストがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキル
6 リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点
7 まとめ

データサイエンティストはリモートワークできる？

データ分析の専門家がリモートで働けるかについて説明します。
データサイエンティストは、大規模なデータの分析・解析を通じて企業に貢献する職種です。
主な業務は、

経営上の課題を把握し戦略を立案すること
データの収集と分析
収集したデータの整理
仮説の検証
レポートの作成と提言

です。
データサイエンティストの中核業務は、収集したデータを分析・解析することです。
そのため、数学、統計学、機械学習、ディープラーニング、プログラミングなどの知識とスキルがあれば、基本的に業務を遂行できます。
経営課題の把握や戦略立案についても、ウェブ会議ツールを活用すればリモートで対応可能です。
結論として、データサイエンティストはリモートワークに対応できる職種だと言えます。

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件実情

この記事では、2022年8月の時点で、ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」に掲載されているデータサイエンティストの案件について説明します。
同サービスには約38万件の案件が登録されており、そのうちデータサイエンティストの案件は120件ありました。
内訳としては、

リモートワークの案件が65件(54.2%)
常駐案件が55件(45.8%)

となっています。
つまり、データサイエンティストの案件ではリモートワークの割合が高くなっています。
前年はこの傾向と逆でしたが、今年に入って逆転しました。
このことから、今後もデータサイエンティストのリモート案件が増加する可能性が考えられます。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの収入水準について説明します。
ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」の情報によると、データサイエンティストのフリーランス案件の月額報酬は、

平均が72.7万円
中央値が80万円
最高額は200万円
最低額は20万円

となっています。
職種別の年収をまとめると、

データサイエンティスト(フリーランス)	年収
平均年収	872万円
中央値年収	960万円
最高年収	2,400万円
最低年収	240万円

一方、国税局の統計では、日本の正規雇用者の平均年収は496万円でした。この数値と比較すると、フリーランスのデータサイエンティストの平均年収は約2倍の高水準にあることがわかります。
ただし、フリーランスの場合、個人のスキルやノウハウによって年収に開きが生じる点は留意が必要です。

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件の年収

データ分析の専門家がリモートで働く場合と常駐で勤務する場合では、年収にほとんど変わりはないようです。
フリーランス求人サイトの情報を参考にすると、

データサイエンティストとしてリモートで働く機会の報酬水準は、オフィスに常駐して業務を行う場合とあまり違いがありません。

ただし、

企業側の待遇条件や個人のスキルやノウハウによっては、年収に差が生じる可能性があります。

しかし、リモートワークであるかどうかで報酬が大きく変動することはないと考えられます。

データサイエンティストと機械学習エンジニアの年収比較

データサイエンティストと機械学習エンジニアの年収差について説明します。
フリーランスの両職種の平均年収を比較すると、データサイエンティストの方が機械学習エンジニアより

平均年収
中央値年収
最高年収

がやや高い傾向にあります。
データサイエンティストは主に企業経営のコンサルティング業務を担い、機械学習エンジニアはデータサイエンティストが立案した戦略をシステムに実装する開発業務が中心です。
両者は業務を兼ねる場合もありますが、基本的にデータサイエンティストがいなければ機械学習エンジニアの仕事は成り立ちません。
データサイエンティストには、システム開発スキルに加え、

数学
統計
機械学習
ディープラーニング
プログラミング

など幅広い知識とスキルが求められます。
このように必要となる専門知識の広範さとレベルの高さが、データサイエンティストの年収が高い一因と考えられます。

データサイエンティストのリモートワーク求人・案件獲得方法

データ分析の専門家がリモートで働く機会を見つける方策を4つご紹介します。

リモートワークは場所を選ばず柔軟に業務に従事できるメリットがありますが、一方で適切な案件を見つけるのが課題となります。
そこで、効果的な情報収集と自己アピールの方法をお伝えします。

求人情報の収集源を複数確保する
スキルとポートフォリオを常に更新しておく
オンラインでのネットワーキングを活用する
自身の強みを積極的にPRする

データサイエンティストのリモートワーク求人獲得に強いフリーランスエージェント

データサイエンティストとしてリモートで働くための最適な方法は、専門のフリーランスエージェントを活用することです。
これらのエージェントには、フリーランス市場に精通した専任コンサルタントが在籍しており、あなたの希望条件に合った求人や案件を見つけるのに役立ちます。
以下は、データサイエンティストのリモートワーク案件に強いフリーランスエージェントの特徴をまとめています。

高単価の案件が豊富で、ITやフリーランス業界の知識が豊かなコンサルタントが在籍するレバテックフリーランス。
直請けの高単価案件が200件以上あり、支払いサイクルが早く、キャリアパートナーによるフォロー体制が整っているtechtree(テックツリー)。
20年以上の実績と登録者数が多く、エンド直請けの高単価案件が多数あり、コーディネーターのサポート体制が万全なフォスターフリーランス

などがおすすめです。

データサイエンティストのリモートワーク獲得におけるクラウドソーシングの活用

データサイエンティストがリモートで働く機会を得るには、クラウドソーシングプラットフォームの利用が有効な選択肢となります。
こうしたサービスは、仕事を発注する企業と、それらの業務を請け負うワーカーとをマッチングさせる役割を果たします。
年齢や経歴は問わず、誰でも気軽に登録して活用できます。
求人案件の数も豊富で、常に新しい案件が掲載されているため、希望する仕事を見つけやすくなっています。
有名な大手プラットフォームには、

クラウドワークス
ココナラ
ランサーズ

などがあります。

一方で、クラウドソーシングを利用する際の留意点として、

フリーランスエージェントに比べて案件数が少なく、単価の低い案件が多いこと
報酬から一定の手数料が差し引かれるため、実際に受け取れる金額が予定より低くなる可能性があること

が挙げられます。

こうした点に注意しつつ、クラウドソーシングプラットフォームを上手に活用していきましょう。

データサイエンティストのSNS活用

データ分析の専門家がリモートで働く機会を見つけるには、ソーシャルメディアの活用が重要な役割を果たします。
最近では、優秀な分析力を持つ人材を求める企業が増えており、ソーシャルメディアを通じて直接マッチングすることで、仲介業者を介さずに契約できるメリットがあります。
そうすれば、

中間マージンがかからず
報酬や勤務スケジュールについて柔軟に交渉できます

一方で、

求人・案件の探索から実務、請求業務まですべてを自身で行う必要があるため

ソーシャルメディアの活用は経験豊富な専門家向けの方法と言えるでしょう。

データサイエンティストのリモートワーク獲得におけるコンペ活用

データサイエンティストがリモートで仕事を見つける際、コンペティションや大会への参加は有効な手段となります。
そういったイベントで自身の能力を示すことで、様々な企業から仕事の提案やスカウトを受けやすくなるからです。
中には総額数千万円から数億円の賞金がかかっているコンペティションもあり、金銭的な報酬も期待できます。
加えて、コンペティションは人脈作りの場としても機能するため、ネットワーキングの観点からも活用価値が高いでしょう。

データサイエンティストがリモートワーク求人・案件で要求されやすいスキル

データ分析の専門家がテレワークの職や案件で求められがちな能力について4つ説明します。
リモートで働く際に重視される技術的な資質を紹介しましょう。
求人要件に合わせて自身のスキルセットを磨くことで、在宅勤務の機会を掴みやすくなるでしょう。

プログラミングスキル
データ可視化能力
コミュニケーション力
自己管理能力

データサイエンティストのスキルとビッグデータ活用

データ分析の専門家がリモートで働く際、数学や統計、データ解釈の能力が求められます。
彼らの仕事では、大規模なデータセットを扱うことが多くなります。
その名の通り、ビッグデータは一般的なデータよりも膨大な量があります。
そのため、データの収集、分析、解釈には、ビッグデータに適した高度な技術が必要不可欠となります。

データサイエンティストに求められる機械学習・深層学習の知識

データ分析の専門家がリモートで働く際、機械学習やディープラーニングの知見が求められます。
中には高度なアルゴリズム開発を任される案件もあり、AIの構築作業に従事することがあります。
従来の分析では人間が分析の視点を設定する必要がありましたが、ディープラーニングではAIが自ら視点を見出すことができます。
そのため、データ分析の職務には機械学習やディープラーニングの理解が不可欠となっています。

データサイエンティストのビジネススキル

データ分析家がリモートで仕事を行う際、ビジネス関連の能力と知見が求められます。
分析結果を活用して顧客にどのように貢献できるかを提案することが重要な役割となります。
企業が抱える課題を把握し、どのデータを用いれば問題解決につながるのか、ビジネスの仕組みを理解することが不可欠です。
経営上の課題を適切に捉え、戦略を立案するためにも、データ分析家にはビジネススキルと知識が必要不可欠なのです。

データサイエンティストに必要なプログラミング言語

データサイエンティストがリモート業務に従事する際、プログラミングスキルと知識が求められます。
データの統一化やデータ収集のバッチ処理、BIツールへの表示処理などでプログラミングが必要となるためです。
データサイエンティストが主に活用する言語は、以下の2つです。

Python
構文がシンプルで少ないコードでプログラミングでき、コード簡略化のためのライブラリが数多く存在します。
R言語
オープンソースの統計解析向けプログラミング言語で、データ処理に便利なライブラリが揃っているため効率的な解析が可能です。

いずれの言語も重要であり、自身の業務内容に応じて習得することが肝要です。

リモートワーク求人・案件に参画する際の注意点

在宅勤務の仕事に携わる際には、いくつかの留意点があります。

まず、

業務内容や報酬条件などを十分に確認することが重要です。

次に、

自身の能力と求められるスキルとのマッチングを慎重に行う必要があります。

最後に、

作業環境の整備や時間管理など、自己管理能力が求められます。

これらの点に気を付けることで、リモートワークを円滑に進めることができるでしょう。

リモートデータサイエンティストの評価基準

データサイエンティストがリモートで働く際、業績評価は主に成果物に基づくものとなりがちです。
対面でのコミュニケーションが限られるため、勤務態度や業務プロセスなどの確認が難しくなります。
しかし、定量的な成果物が評価の中心となることで、データサイエンティストの業務内容と評価がリンクしやすくなる可能性があります。