データサイエンティストは副業できる？案件の取り方や必要スキル

こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。

中小企業を含めた全ての企業でDX推進が急務とされ、ビッグデータの活用が経営の未来を左右するといわれる2020年代において、もっとも注目されている職種の1つがデータサイエンティストです。

この記事では、データサイエンティストの副業に焦点を当てて、そもそも副業はできるのか？どのような副業案件があり、どうやって受注するのか？などを分かりやすく解説します。

弊社では、数多くの方にフリーランス案件を獲得していただいています。経験とスキルさえあれば、週2日から高収入案件をご紹介できます。まずは無料登録をして色々な案件を見てみてください。弊社からおすすめの案件をご紹介することも可能です。

働き方の自由度を高めませんか？

• 複業/フリーランスで月収80万以上を稼ぐ
• 週2日、週10時間から働ける
• フルリモートはもちろん柔軟な稼働時間
• PM,PdMなど上流案件も多数

自分の強み×週1日〜フルタイム×リモート・フルリモートなど、働き方をカスタマイズして案件を探したい方へ

まずは最短30秒で無料登録

データサイエンティストは副業に向いてる？

ビッグデータの活用が21世紀の社会や企業の大きなテーマになったことで、データサイエンティストの仕事の領域が広がるとともにその重要性も増し、多くの企業から引く手あまたの職種になりました。

そのため、副業人材を求めている企業も多い状態です。では、データサイエンティストはどのような案件を副業として行えるのでしょうか？まずはデータサイエンティストの仕事内容をおさらいしつつ、副業事情を紹介していきます。

そもそもデータサイエンティストとは

データサイエンティストは、「数学（統計学）・コンピュータサイエンス（IT）・ビジネス」という3つの分野の知識を併せ持つスペシャリストです。

従来は、統計学を用いてPOSデータなどの構造化されたデータを分析するなどがデータサイエンティストの主な仕事でしたが、ITの進歩によってその仕事内容は大きく変わりつつあります。

データサイエンティストに似た職種としては、データアナリストもあります。データアナリストもデータを分析して活用するのが仕事ですが、データサイエンティストはそれ以上に高度な分析をしている点が特徴的です。データアナリストは基本的に構造化データのみを扱うのに対し、データサイエンティストは非構造化データも扱っています。

データサイエンティストの広がる仕事領域と重要性

近年はITの分野に機械学習、ビッグデータの有効利用、自然言語処理、画像・音声処理など多種多様な技術が開発され、これらのデータを処理、分析するスキルを持つデータサイエンティストの重要性が高まると共に、その需要も高まっています。

一般社団法人 データサイエンティスト協会が公表している「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」によれば、データサイエンティストが在籍しているのは調査対象となった企業の29%のみです。

データサイエンティストの需要は高まっているものの、雇用している企業は少ないため、副業として幅広い案件を受注できる可能性があります。

データサイエンティストがこなせる副業は多種多様

このように多岐にわたる知識やスキルを持つのがデータサイエンティストなので、副業として選べる仕事の種類も多岐にわたります。

またインハウスのデータサイエンティストが不足していることから、スキルの一部を生かす副業だけでなく、データサイエンティストとしての総合的な能力を生かす副業案件も、今後どんどん増えていくと考えられます。

これらの事情から、データサイエンティストは副業にも、とても向いている職種です。

データサイエンティストが副業するメリット

データサイエンティストが副業すると、以下のようなメリットがあります。

• 収入アップができる
• 視野が広がる
• 人脈形成できる
• 自身の市場価値を正確に把握できる
• フリーランスの足掛かりになる

それぞれのメリットについて、以下で詳しくみていきましょう。

収入アップできる

副業の代表的なメリットの1つが、収入アップにつながることです。本業の給与をすぐにアップさせるのは難しいですが、副業は案件さえ受注できればすぐに副収入が得られます。収入の柱を複数持っておくのはリスク分散にもつながり、金銭面で大きなメリットがあります。

視野が広がる

副業でさまざまな案件に対応することで、視野が広がるのもメリットです。本業とは違う業界や規模の案件を受注できれば、本業だけでは得られなかった知見が身につくでしょう。本業の案件は自分で自由に選べませんが、副業なら興味のある分野や業界の案件を選べるため、スキルアップや幅広い業界での活躍を目指している人は副業がおすすめです。

人脈形成できる

副業を始めると、クライアントやほかの副業ワーカー、フリーランスなどと接点ができ、人脈形成できるというメリットもあります。本業だけでは接する機会のない業界の人や、活躍している副業ワーカー・フリーランスと知り合うと、新しい価値観や考え方が身についたり、よい刺激をもらえたりすることがあるでしょう。

自身の市場価値を正確に把握できる

副業案件を探す過程で、自分の市場価値やスキルレベルを把握できます。本業の勤め先では人間関係や社風などさまざまな内容を含めて評価されるため、データサイエンティストとしての市場価値は分かりにくいものです。

一方、クライアントがエンジニアを選ぶ際は、実績とスキルが重視されます。獲得できた副業案件のレベルや報酬を通じて、自身の市場価値を把握しましょう。

フリーランスの足掛かりになる

いずれフリーランスになりたい人にも、副業はおすすめです。副業を通じて人脈を構築しておけば、独立後に仕事を得るツテを増やせます。

副業案件に取り組む過程で、フリーランスの疑似体験ができる点もポイントです。技術を磨いてから独立した方がよい、フリーランスの働き方が自分に向いていない、などの気づきがあれば早まって独立せずに済みます。

フリーランスのデータサイエンティストとして独立を検討している方は、以下の記事もご覧ください。

データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法と年収目安

2023.02.21

データサイエンティストの副業案件の種類

データサイエンティストの副業案件は、次のように多岐にわたっています。

• データベースの構築
• データ分析
• AI開発・Web開発
• 技術顧問
• プログラミングスクール講師

それぞれどのような業務内容なのか、詳しく解説していきましょう。

データベースの構築

データサイエンティストは、膨大なデータを管理するためのデータベースの構築を任される場合も多いです。クライアントが保有する膨大なデータを適切かつスムーズに扱えるよう、データサイエンティストとしての専門知識を生かしてシステムを開発します。

データサイエンティスト向けの副業案件は、具体的には以下のような内容になっています。

• 大量のデータを自動的に管理するデータベース管理システム（DBMS）を構築する
• DBMSをメンテナンス、改善する
• 自然言語処理エンジンのロジック開発
• 就業者管理システムなどの構築

データ分析

データサイエンティストはさまざまな知識をもとに、クライアントのニーズに応じてデータを分析します。扱うデータの種類は幅広く、個別の状況に応じてデータを分析するスキルが必要です。

データ分析の案件としては、例えば以下のようなものがあります。

• 統計学や機械学習などの理論を活用してデータを分析し、予測や戦略策定に役立てる
• データに潜むパターンを発見して、利益に寄与するトレンドを探り当てる
• AI・機械学習導入の統計分析・データ加工・ロジック作成など
• 音声解析データの活用
• マーケティングデータの分析
• 気象データや位置情報などから購買行動を分析する

データ分析の副業に関して、更に詳しくは以下の記事で解説しています。

データ分析の副業で稼ぐには？必要スキルや案件の取り方を解説

2022.10.24

AI開発・Web開発

データサイエンティストが対応できる案件としては、AI開発やWeb開発などもあります。AIやプログラミングの知識を活用し、システムを開発したりWebサイトを構築したりします。自分自身の幅広い知見を生かして仕事を進めることが可能です。

データサイエンティスト向けのAI開発・Web開発の案件の例をあげると、以下のとおりです。

• SAS、R、Pythonなど幅広いプログラミング言語によるシステム開発
• 売上・顧客データ管理ツールなどの作成
• アプリ開発（ECサイト開発、マッチングアプリ開発、マッチングサイト開発）
• 遠隔医療システムなどのメディア開発

技術顧問

データサイエンティストの知識やスキルを生かせば、副業で技術顧問を務めることも可能です。自社のデータ分析を強化したいと考えているクライアントと契約し、業務をサポートします。クライアントの個別の事情を考慮して柔軟に対応する必要があります。

技術顧問の副業の内容を具体的に説明すると、以下のとおりです。

• IT部門と業務部門とのコミュニケーションをサポートする
• プロジェクトのアドバイザーとして技術顧問を務める

プログラミングスクールなどの講師

データサイエンティストとして案件を受けるだけでなく、知識やスキルを教える副業もできます。例えば、データサイエンティストになりたいと考えている人への指導も可能です。データ分析やAIの開発や活用に関する講義を受け持つこともできます。

データサイエンティストが講師を務める副業としては、例えば以下のものがあります。

• データサイエンティストを目指す学生の指導
• AIスクール講師
• I法人向け研修の講師

データサイエンティストの副業における単価・時給相場

データサイエンティストの副業において、仕事内容別の単価・時給相場を示しました。

単価は、弊社ITプロパートナーズで取り扱っている案件情報をもとに記載しています。今回は副業案件を紹介するため、週1～2日から働ける案件をピックアップして単価を調べました。また、1日あたり8時間、月に64時間働くとして時給相場を算出しています。

データサイエンティストは専門的な知識やスキルが必要な仕事であり、単価はやや高めです。特にデータベースの構築にかかわる案件は、高単価な傾向です。

また、技術顧問や講師の案件には、週1日から働けるものが多く見られました。副業できる時間が少ない人は、技術顧問や講師の副業案件を受けると効率よく稼げる可能性があります。

データサイエンティスト向けの副業案件はさまざまな種類があるため、自分の知識やスキルを考慮しながら選択しましょう。高度な知識や経験があれば、より高単価な案件を獲得できる可能性があります。

データサイエンティストの副業案件実例

実際にデータサイエンティストの副業案件はどのようなものがあるのだろうか？と気になっている方もいるかと思います。そこで、弊社「ITプロパートナーズ」で掲載している案件例をいくつかご紹介します。

フルリモート可のデータサイエンティスト

売上・顧客データ管理ツールの作成

プログラミングスクールの講師（リモート）

もしデータサイエンティストの副業案件をお探しの方は弊社「ITプロパートナーズ」へご相談ください。週2日〜週3日で稼働可能な案件を取り揃えております。

データサイエンティストが副業で稼ぐために必要なスキル

上記のようなデータサイエンティストの副業案件をこなすためには、次のようなスキルが必要です。

• アプリ開発、web開発に必要なプログラミング言語
• R、Python
• 統計学
• データベースの知識・処理スキル
• 機械学習・ディープラーニングの知識
• ビジネスマインド
• コンサルティングスキル
• コミュニケーション能力

必要なスキルは案件によって異なるので、上記の全てのスキルが必要なわけではありませんが、スキルの幅が広いほど案件の選択肢は広がります。それぞれ具体的に見ていきましょう。

アプリ開発・Web開発に必要なプログラミング言語

サイト開発やアプリ開発の案件を請け負う場合には下記のようなプログラミングスキルが求められます。

• CSS/HTML
• PHP
• JavaScript
• SQL

HTMLやCSS、JavaScriptは基礎的なスキルであるため、身につけておきたいスキルです。そのほか、PHPやデータベースのスキルを身につけておくと案件の選択肢が広がります。

データ解析に必要なR、Python

データ解析・統計にはR言語が必要ですが、最近は、AIの機械学習やディープラーニングなどで使用されるPythonの必要性が高まっています。Pythonは、ライブラリが充実しており、ディープラーニングの分野でよく使用される「TensorFlow」「PyTorch」などがあるため積極的に学習しておきましょう。

統計学

データ分析には統計処理や数理モデルの作成が必要なので、統計学の知識が欠かせません。統計的な処理には、確率・微積分・行列などの数学的知識も必要になります。また、大量のデータを扱うため、データ分析手段について多くの選択肢を持っておくことも大切です。

データベースの知識・処理スキル

大量のデータを効率的に処理する必要があるデータサイエンティストは、データベースの知識、処理スキルが欠かせません。

特に、ビッグデータをあつかうには、Hadoop、HBase、Hive、pigなどの知識が必要になります。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIの進歩により、機械学習・ディープラーニングの応用範囲が目覚ましく広がっています。この新しいAIのステージとデータサイエンスの融合は、今企業がもっとも必要としている分野だといってもよいでしょう。先ほど紹介した機械学習やディープラーニングで使用されるPythonの知識も合わせて身につけておきましょう。

ビジネスマインド

データサイエンスをビジネスの世界で活用するには、企業経営についての一定の理解が欠かせません。企業戦略やマーケティング戦略とシンクロし、経営改善に役立つデータサイエンスが求められるのです。企業の課題解決を実現する際には、課題を分析し結果まで導く必要があります。そのためには、論理的思考力が重要になってきます。

コンサルティングスキル

コンサルティングスキルも、データサイエンティストに必要な要素の1つです。データサイエンティストに依頼するクライアントは、データをもとに課題を解決したいと望んでいます。

データから読み取れる内容を伝えるだけでは、クライアントに満足してもらえません。課題解決のために、分析結果と業界の動向を合わせて考えたうえで、質の高い提案を示しましょう。

コミュニケーション能力

データサイエンティストは専門性が高い仕事です。クライアントやデータサイエンティスト以外のメンバーとやり取りする際は、専門的な内容を噛み砕いて伝えましょう。

また、相手の気持ちに寄り添う姿勢も重要です。これまでのやり方を否定するような伝え方では、相手を不快な気持ちにさせるでしょう。データ分析の結果を伝える時は、言葉を選ぶことをおすすめします。

データサイエンティストの副業案件の獲得方法・探し方

データサイエンティストの副業を探すには、次のような方法があります。

• エージェントに登録して案件を紹介してもらう
• クラウドソーシングで案件を受注する
• 自力でアプリを開発する
• 知人からの紹介で案件を受ける
• SNSで募集されている案件に応募する
• コンペに参加する

実務経験やスキルによっておすすめの副業案件の取り方が変わってきます。それぞれどのような方におすすめなのか？を含めて探し方を具体的に解説していきましょう。

エージェントに登録して案件を紹介してもらう

データサイエンスの副業案件があるエージェントに登録するのは、もっとも確実な副業スタイルです。自分のスキルや経験（ポートフォリオ）を登録することで、エージェントがそれに見合う案件を紹介してくれます。

エージェントがクライアントへの引き合わせや成果物の納品、支払いまでコミットするので、トラブルになることが少ないのが大きなメリットです。

週3日、あるいは週末だけの時給ベースの案件もあるので、本業との兼ね合いも楽でライフスタイルに合わせて副業ができるでしょう。ただし、エージェントを利用する場合、基本的に実務経験が1〜3年以上は必要になることを覚えておきましょう。

クラウドソーシングで案件を受注する

クラウドソーシングサービスに登録して、スキルに合った案件を受注するのも1つの方法です。データサイエンティストとしての経験がそれほど豊富でない場合でも、できる案件をこなしていくことが実績につながります。クラウドソーシングで仕事をする場合は、クライアントの発注歴などを確認して、信頼できるクライアントとお付き合いするのが肝心です。

クラウドソーシングはインターネットを介して仕事を完結できるため、限られた時間を活用して副業に取り組みたい人におすすめです。ただし、エージェントで紹介してもらえる案件と比較すると、単価が安い場合も少なくありません。案件を探す時は、単価が仕事内容に見合っているかよく確認しましょう。

クラウドソーシングとしては、「ランサーズ」や「クラウドワークス」などが有名です。幅広いジャンルに分かれており、データサイエンティスト向けの案件もあります。

自力でアプリを開発する

まとまった時間を副業に当てられる人は、アプリを開発して販売するという方法もあります。

クラウドソーシングで募集されているアプリ開発の案件を受注するのもよいでしょう。その場合は、単価が高い分、作業ボリュームも大きく、求められるスキルも高いことが多いので注意が必要です。

すでに触れたとおり、自力でアプリを開発するには、PHPやJavaScriptなどのプログラムング言語を使用します。案件に応募する場合、単にプログラミング言語を理解しているだけでなく、実際にアプリを開発した経験が求められるでしょう。

知人からの紹介で案件を受ける

データサイエンティストの副業は、知人に紹介してもらうのも1つの方法です。仕事で培った人脈を活用し、データサイエンティストを探しているクライアントがいないか聞いてみましょう。知人からの紹介ならクライアントの様子も聞ける可能性があり、より安心して仕事を進められます。

知人に協力してもらえる場合、自力で案件を探すよりもスムーズに仕事がしやすくなります。本業だけでなく、副業に取り組むうえでも人脈づくりを大切にすると、案件探しにおいても有利になるでしょう。

SNSで募集されている案件に応募する

SNSをこまめにチェックしていれば、データサイエンティストの募集が見つかる場合もあります。SNSでは、他の方法では見つからないような案件の募集がかけられているケースも多いです。データ・サイエンティストは経験が求められる職種ですが、SNSなら比較的経験が浅くても対応できる案件があるかもしれません。

ただし、SNSは匿名で利用できるため、安全性には注意が必要です。仕事を募集しているアカウントや仕事内容について、信頼できるかどうかよく確認しましょう。

コンペに参加する

データサイエンティストとして副業の案件を得るうえでは、コンペに参加して実績を積むのもおすすめです。データサイエンティスト向けのコンペは多数開催されており、世界中のデータサイエンティストがしのぎを削っています。日本企業が開催しているコンペもあるため、ぜひ挑戦してみましょう。有名なコンペサイトには以下のようなものがあります。

• 「Kaggle（米国）」
• 「SIGNATE（日本）」

コンペに参加した実績があると、データサイエンティストという職種に対して意欲があるとアピールできます。また、コンペで入賞した経験があれば評価が高まり、より好条件の案件を依頼される可能性も出てきます。

データサイエンティストの副業案件獲得におすすめのエージェント

データサイエンティストの副業案件を探すなら、次の5社のエージェントがおすすめです。

• ITプロパートナーズ
• BIGDATA NAVI
• Workship
• FLEXY
• シューマツワーカー

それぞれのエージェントについて、以下で紹介します。

ITプロパートナーズ

「ITプロパートナーズ」はフリーランスエージェントですが、週2〜3日から働ける案件が多いので副業にもおすすめです。データサイエンティスト案件も取り扱っており、稼働日が少ないながら想定月収40万円を超える案件など、高単価案件が多いのも特徴。

スタートアップやベンチャーなど、トレンド技術を積極的に取り入れている企業の案件も多く、本業では扱わない技術に触れてみたい人にもおすすめです。

BIGDATA NAVI

「BIGDATA NAVI」は、データサイエンティストやAIエンジニア向けの案件を中心に取り扱うエージェントです。機械学習や統計解析の実務を把握したスタッフがマッチングするため、安心して依頼できるでしょう。副業や独立を支援しているので、不安な点や疑問がある人は気軽に相談してみてください。

Workship

「Workship」は、フリーランスや副業ワーカー向けの求人・案件検索プラットフォームです。IT業界を中心に、エンジニアやデザイナー、マーケターなど幅広い業種の案件を取り扱っています。リモートOKの案件が多く、本業の合間に自宅で副業したい人におすすめです。

FLEXY

「FLEXY」はエンジニアや技術顧問などの案件を紹介してくれるサービスで、大企業からスタートアップまでさまざまなクライアントの案件を取り扱っています。働く場所や稼働日数に融通のきくクライアントが多く、週1日から働ける案件やフルリモート可能な案件など、副業に適した案件を見つけやすいでしょう。

シューマツワーカー

「シューマツワーカー」は、副業を前提としたエージェントで、99%以上がリモートOK案件であるのが特徴。初めての副業をサポートする体制や税理士サポートなどが用意されているので、副業未経験の人でも安心して利用できます。「週10時間から月10万円以上」を謳っていて、週末の副業で副収入を得たい人にもおすすめです。

未経験からデータサイエンティストの副業は可能？

未経験からデータサイエンティストの副業に取り組むのは、現実的に難しいです。まずはスキルを身につけ、実務経験を積む必要があります。ここでは、未経験からデータサイエンティストの副業案件を獲得する流れを紹介します。

1.データサイエンティストに必要なスキルを磨く

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、まず独学やスクールでデータサイエンスのスキルを習得しましょう。データサイエンスが学べるプログラミングスクールを活用するのもおすすめです。

ただし、データサイエンティストは専門性が高い仕事です。データサイエンス関連のコースがあるスクールを選ばないと、望んだ内容を学べない可能性があります。データサイエンティストの輩出実績や、受講者の口コミなども、スクール選びの際に調べておきましょう。

また、データベース構築・Web開発・AI開発などの案件を受ける予定なら、プログラミング言語スキルは必須です。特に、データベースの構築・操作に欠かせないSQLや、データ分析に使われやすいRやPythonを優先的に学びましょう。なお、Pythonを使った副業については以下の記事で解説しているので併せて参考にしてください。

Pythonの副業で未経験から稼ぐには？必要スキルと案件獲得までの流れ

2023.05.31

2.データサイエンスに関われる企業に転職する

スキルがあっても実務経験がないと副業案件の獲得は難しいため、データサイエンスに関われる企業に転職を検討してみてください。ある程度の実務経験を積めば、副業案件を獲得できるようになります。

データサイエンスに関われる企業の1つが、IT企業です。未経験から応募可能なIT企業に入社して、データサイエンスに関われる職種へステップアップできるように励みましょう。

3.ポートフォリオを作成して副業案件を獲得する

勉強して経験を積んだら、いよいよ副業案件を探します。案件に応募する前に、ポートフォリオを作成しましょう。ポートフォリオは、クライアントが応募者のスキルを計るための資料です。エージェントから案件を紹介してもらう予定の人も、ポートフォリオを作っておけばキャリアや実力に見合った案件を紹介してもらえます。

データサイエンティストがポートフォリオに載せたい内容は、Webサービス・機械学習モデルなどです。制作物を紹介する時は、自分が担当した分野や使用した言語、工夫したところを記載しましょう。また、制作物に加えて独自の分析レポートを載せておくと、論理的思考力やコンサルティングスキルなどもアピールできます。

データサイエンティストの副業で高単価案件を獲得するためのポイント

高単価案件を獲得した方が、限られた時間で多くの収入を得られます。ポイントを押さえて高単価案件を獲得しましょう。

稼働に余裕があるならフリーランス案件を獲得する

副業に慣れ、稼働に余裕があるならフリーランス案件を受注しましょう。フリーランス案件は、副業案件よりも高単価な傾向が見られます。ただし、フリーランス案件は、要求されるレベルが高く、フリーランスエージェントに登録しても実力不足では案件を紹介してもらえないかもしれません。

実力に自信がない人は、副業案件で経験を積んだり、スクールで勉強したりしてからフリーランス案件に挑戦しましょう。週に2日からなど、短時間でも働けるフリーランス案件もあるので、働きやすい案件を探してみてください。

プロジェクトのマネジメント経験やコンサル経験を積む

高単価な案件には、1人に複数の役割を求めるものが少なくありません。クライアントとしては、1人に複数の仕事を任せた方が、開発コストを抑えられるためです。

なかでも、マネジメントやコンサルなど上流工程の仕事もできると、高単価な案件を得やすくなります。副業案件で長期的に稼いでいくには、将来的なキャリアを考えつつ案件を選びましょう。

データサイエンティストの副業における注意点

データサイエンティストの副業では、以下の点に注意してください。

• 契約前に責任の範囲を把握しておく
• 体調管理はしっかり行う
• 税金の知識が必要になる

それぞれの注意点について以下で解説します。

契約前に責任の範囲を把握しておく

データサイエンティストが対応できる仕事の領域は幅広いため、契約時には具体的にどのような内容が含まれているのか確認することが大切です。仕事内容や責任の範囲が明確になっていないとクライアントとの認識にズレが生じ、「想定していた成果物が納品されない」「事前に聞いてない作業まで追加報酬なしで依頼された」など、双方にとって不満が生まれる原因となります。

そのほか、途中キャンセルの場合の報酬、支払期限など、契約前に確認すべきことは多くあります。後からトラブルに発展しないよう、契約前に不明点を明らかにしておきましょう。

体調管理はしっかり行う

自分で案件を獲得して仕事を進めるうえでは、体調管理も重要です。体調不良になれば予定通りに案件を進められず、クライアントに迷惑がかかるリスクがあります。その結果、その後は仕事を依頼されなくなる恐れもあるため、注意が必要です。

体調を崩すとクライアントからの信頼を失うだけでなく、本業にも支障が出ます。副業はあくまでも本業に影響の出ない範囲で行うもので、副業によって本業に悪影響があると判断されると副業が禁止される可能性もあるため、注意してください。

税金の知識が必要になる

副業で一定以上の収入を得た場合、自分で納税しなければなりません。具体的には、副業の所得が年間20万円を超えると確定申告が必要です。確定申告の方法やルールについて把握し、期日までに納税できるようにしましょう。確定申告を怠ると、無申告加算税や重加算税など罰則として余分な税が課されるおそれがあるため、注意が必要です。

節税の知識も身につけておくと、無駄な税金を払わなくて済みます。エージェントのなかには、税金について相談できるサービスを設けているところもあるので、エージェントを利用している人は相談してみるのがおすすめです。

副業データサイエンティストの将来性

2013年に一般社団法人「データサイエンティスト協会」が設立されたことからもうかがえるように、データサイエンティストはまさにこれからの仕事で、DX推進やビッグデータの活用が急務とされる企業から熱い視線が送られている職種です。

データサイエンティストは欲しいが社内に抱えるだけの体制がまだないという企業も多く、副業案件が今後増えることはあっても、減ることは考えられません。

本業、副業に限らず、データサイエンティストとして将来的にも活躍し続けるためには、急速に進化するAIをつねにキャッチアップし、スキルをアップデートしていく努力が肝心です。

データサイエンティストの副業でよくある質問

データサイエンティストとして働きながら副業をする際のよくある質問についてまとめて紹介します。

副業する前に知っておかないといけない事柄もあるので一通り目を通してみてください。

正社員として働きながら副業をしても問題にならない？

就業している企業により定められている就業規則があります。
就業規則に「副業不可」となっている場合には解雇されてしまう可能性もあるので気をつけましょう。

もし分からない場合には副業が可能かどうかを確認してから副業を始める事が肝心です。仮に「副業不可」となっている場合でも確認して申請すればOKになることもあります。

どの程度の経験年数があれば副業できる？

データサイエンティストとしての副業をする場合には中級から上級向けの案件が多数となっています。

そのため、基本的には実務経験を3年以上積んでいる事が重要でしょう。実務経験3年未満の場合には、初心者歓迎案件へと視野を広げてみてください。

副業する際に資格は必要？

データサイエンティストの副業に資格は必須ではありません。ただし、資格を持っておくと実力をアピールできます。役立つ資格をいくつか以下に示しました。

• オープンソースデータベース技術者認定資格（OSS-DB技術者認定資格）
• データサイエンス数学ストラテジスト
• データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）

OSS-DB技術者認定資格では、データベースソフトウェア「PostgreSQL」の専門性を問われます。

データサイエンス数学ストラテジストは、2021年に誕生した比較的新しい資格。資格を取得すると、データをビジネスに活用するスキルを証明できます。なお、データサイエンティストに必要な知識やスキルを網羅的に証明したいなら、DS検定の取得を目指しましょう。

データサイエンティストの副業に関するまとめ

データサイエンティストには多種多様な副業案件があり、今後案件数は増えていくことが予想されます。
データサイエンティストの副業は比較的高報酬の案件が多いのは、それだけ誰もができるわけではないさまざまな知識やスキルが要求されるからです。

エージェントなどを通じてできる案件をこなしながら、さらに知識を増やしスキルを磨いていけば、将来的にも大きく稼げる可能性が高いのが、テータサイエンティストの副業です。

データサイエンティストの副業をお探しの方はぜひ弊社サービス「ITプロパートナーズ」へご相談ください。

この記事を書いた人

ITプロパートナーズ編集部

ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「アトオシ」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。