副業ノウハウ

データサイエンティストとして、本業以外の案件に関わりながら経験を積んでいきたい方も多いはず。

そこで今回は、副業におけるデータサイエンティストの業務の種類から、副業を行うメリットや注意点、時給の相場、具体的な案件例まで、副業に取り組みたいと思っている方が気になる情報を集めました。

さらに、未経験から挑戦したい人に向けて、データサイエンティストとして求められるスキルなども紹介していきます。

データサイエンティストは副業できる？

データサイエンティストの副業のニーズ

データ分析はもちろん、統計学やプログラミング、AIに関する知識など、データサイエンティストにはさまざまなスキルが高い次元で求められます。だからこそ、現状では人材が少ない状態です。本業でデータサイエンティストとして活躍されている方であれば、副業でも多くの企業からニーズがあるはずです。

注意点はあるが、副業は可能

データ分析の中で、企業の機密情報などを取り扱うケースが多くあります。そのため、情報流出などには注意が必要です。副業においては、使用するPCのセキュリティなどにも気を配る必要があるでしょう。

データサイエンティストの副業の主な種類

データ分析

ビッグデータなどをもとに、課題解決に向けた知見を引き出していきます。特に膨大なデータ解析や画像といった定性的なデータを対象とします。仮説を立てた上で、データを収集し、アルゴリズムの検証から実装までを行いながら、分析を行なっていきます。

分析ダッシュボード構築

さまざまなデータや情報を一つの画面にまとめ可視化したものが、分析ダッシュボードになります。一つのプロジェクトで使用する小規模なものから、会社全体で取り組むビッグプロジェクトまで。それぞれにあったものを構築していきます。

AI開発

データ分析に必要な、AIの機械学習の開発などを担当する場合もあります。AIがデータを学習しながら、アルゴリズムを組み立てられるようにしていきます。こうしたAI開発にはシステム開発やプログラムの実装といった、高度な技術が必要となります。

Web開発

AIの機械学習などの開発には、高いスキルが必要となります。また、統計学や数学、ビッグデータの知識も欠かせません。経験・スキルが不足している人は、まずはPHPやRubyを使ったWeb開発を経験しながら、データサイエンティストに必要なスキルを身につけていきましょう。

データベース構築

収集した膨大なデータを蓄積するためには、それらを格納しておくためのデータベースが必要です。それらの構築から運用もデータサイエンティストの業務になります。また、蓄積したデータをBIツールなどの画面上に表示させるなど、可視化させることも必要になります。

データサイエンティストの副業案件の例

自社ECサイトのデータサイエンティスト案件例

モノづくりブランドが運営しているECサイトで蓄積されたビッグデータをもとに、新しいキャンペーンや企画などの構築支援を担当。

オンラインサービスのデータサイエンティスト案件例

スポーツ系オンラインサービスのデータ分析を担当。経験に合わせて、経営戦略やプロダクト戦略の判断のもとになる、データ基盤の構築も手がける。

環境事業に関わるデータサイエンティスト案件例

森林などの自然環境に蓄積されたバイオマス量を収集し、アルゴリズムを組み立てながらデータを分析。それらをもとに、環境事業のサービスを検討していく。

データサイエンティストの副業案件の時給相場

データサイエンティストの時給相場は2,560円となります。データ分析はもちろん、それらをもとにした課題解決に向けた仮説を立てるなど、その業務は多岐にわたります。AIの機械学習やアルゴリズムの検討など、どれも高レベルのスキルや豊富な知識が必要となります。高度な案件になればなるほど、求められるレベルも高くなりますので、自身の経験や実績を踏まえて案件を選ぶようにしましょう。

データサイエンティストが副業するのに必要なスキルや知見

機械学習・ディープラーニング

データサイエンティストが、機械学習アルゴリズムの開発や調整といった業務を行う場合があります。自身のスキルと照らし合わせて、業務に関わっていきましょう。また、機械学習のモデル構築・システム設計・プログラミングなどの専門家である、機械学習エンジニアというポジションもあります。そうした人材がいる案件では、業務を分担してそれぞれの領域で力を発揮することが可能です。

統計学

データから仮説を立てるためには、統計処理手法が欠かせません。そのため、統計学はデータサイエンティストにとっても重要です。新しい手法が作り出される分野でもありますので、アンテナを常に立てながら情報収集に努めましょう。

数学

データサイエンスやデータ分析の領域においては、数学が共通言語と言っても過言ではありません。確率・統計、微分積分、行列はマスターしておきたいところです。

マーケティング

分析したデータを有効に活用していくためには、マーケティングの視点が重要になります。市場やターゲット、競合、自社など、マーケティングの基本知識があれば、分析したデータから、企業の課題解決に貢献できる情報を発見できるでしょう。また、ビジネスやサービスの基本的な成り立ちを理解しておけば、その精度をさらに高めることが可能です。

プログラミング

データの形式をそろえたり、データ収集時のバッチ処理、データベースからBIツールに表示させる処理など、さまざまな場面でプログラミングのスキルが必要になります。データ解析向けのプログラミング言語として、「Python」や「R言語」が代表的です。

データサイエンティストが副業するメリット

知見が広がる

本業でデータサイエンティストとして業務を行なっていても、関われる領域が限定的であることが珍しくありません。副業の場合、一例ですが、農業に関わる気象データを分析したり、データ分析から地球環境の改善を目指すといったような案件があり、広くさまざまな領域に関われるチャンスがあります。

新たな学習機会が生まれる

副業を通して今まで経験できなかった領域にチャレンジすることで、新たな学びを得ることも可能です。扱うデータが変われば、それらを分析する手法も変わりますし、副業先にいるデータサイエンティストからもアドバイスをもらえるはずです。そうした変化が刺激となり、自身のスキルアップにつながっていくでしょう。

データサイエンティスト担当が副業する際の注意点

本業の副業規程を確認する

競合企業での副業を禁止している企業は多いので、そうした部分は確認が必要になります。また、本業で知り得た情報を、副業先で使用することも禁止です。それらがきっかけで、本業に損害を与えた場合、懲戒免職となるリスクもあります。副業規定にあるルールはチェックした上で、活動を行ってください。

情報の取り扱いに注意する

業務の性質上、副業先の機密データを取り扱う可能性もありますので、データの取り扱いには注意が必要です。パソコンの紛失はもちろん、データを外出先で不用意に見ない、気軽にUSBなどで持ち運ばない。基本的な行動を徹底させながら、業務を行うようにしましょう。

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