データサイエンティストのフリーランスは稼げる？高単価案件についても解説

• データサイエンティストの週4・週5で稼働できるフリーランス案件の探し方を知りたい
• データサイエンティストのフリーランスで求められるスキルセットや実務経験の目安を整理したい
• 在宅・リモートで働けるか、実際の単価相場はどれくらいか知りたい

データサイエンティストのフリーランスに関する、この記事の結論は以下のとおりです。

• データサイエンティストのフリーランスの単価相場は約87万円（※インディバースフリーランスのデータから調査）
• データサイエンティストのフリーランスに求められるスキルは、統計解析（Python/R/SQL）、機械学習・AIモデル開発、クラウド（AWS/GCP）活用スキルなど。実務経験は2年以上が目安。
• 分析・開発業務は場所を選ばないため、フルリモート案件が非常に豊富。

結論からお伝えすると、データサイエンティストのフリーランスはAIやビッグデータ活用の需要急増により、実務経験があれば高単価（約87万円）で十分に稼げます。

データサイエンティストのフリーランスで収入を増やすために押さえるべき相場観、案件探しのコツ、契約前の注意点までわかりやすく解説します。

データサイエンティストのフリーランスはできる？未経験からも可能？

データサイエンティストのフリーランスは十分可能です。未経験からでもスキルを学べば求人が見つかるでしょう。

ただし、機械学習アルゴリズムやビッグデータ処理への深い理解が必須となります。

求められる人材像として、Python・Rによる統計解析、SQLでのデータベース操作、scikit-learnやTensorFlowを用いた予測モデル構築スキルが基本要件です。

特にディープラーニングやNLP（自然言語処理）、時系列分析などの専門領域を持つエンジニアは市場価値が高く評価されますよ。

案件獲得においては、レバテックフリーランスやテクフリなどの専門エージェントを活用することがおすすめ。機械学習エンジニアやデータアナリスト案件が豊富に掲載されており、案件紹介や単価交渉といったサポートを受けられます。

未経験者の場合、まずPythonとSQL基礎を習得し、統計学・線形代数の理論学習を並行して進めましょう。

次にKaggle Learn等の無料教材で探索的データ解析や特徴量エンジニアリングを実践し、実際のデータセットを用いた分析プロジェクトを3-5件完成させることで実務レベルのスキル証明が可能になります。

データサイエンティスト案件の単価相場

インディバースフリーランスが提携しているエージェントの全求人データをもとに抽出した結果ですが、平均単価相場/月は約87万円でした。

高単価の案件を探している人は、高単価案件が豊富なレバテックフリーランスで案件を探すのがおすすめです。

データサイエンティストのフリーランス案件例

ここでは、実際に募集されている、データサイエンティストのフリーランス案件の例をご紹介します。

データサイエンティストのフリーランス案件探しにおすすめのエージェント

データサイエンティストが案件を探す場合は、求人数が多い「レバテックフリーランス」に1社登録し、2-3社並行して登録しておくと、より良い求人に出会うことができるのでおすすめです。

	特徴
インディバースフリーランス	複数のフリーランスエージェントの求人を一括で見れるサービス 案件が多いため、さまざまな条件の案件（フルリモート/週3OK）も多数あり フリーランス案件の求人管理を効率化したいなら、まずは登録したい案件サイト。 公式： https://freelance.indieverse.co.jp
レバテックフリーランス	とにかく案件数が多い 大企業の高単価案件やフルリモート案件も多数取扱あり フリーランスとして案件受注を検討するならまず登録したいエージェント公式： 公式：https://freelance.levtech.jp/
Flexy	90%がフルリモート案件と、フルリモート比率ではピカイチのエージェント。 プライム案件が豊富で、高単価案件が豊富なエージェント Web系の案件が中心 公式：https://flexy.jp/

データサイエンティストフリーランスが身につけたいスキル3選

インディバースフリーランスの求人データを元に、データサイエンティストフリーランスとして必須要件として特に求められるスキルを3つご紹介します。

スキル1: データ分析・統計解析スキル (Python/R/SQL)

データサイエンティストのコアスキルであり、最も多くの案件で求められます。PythonやRを用いたデータの収集、前処理、可視化、統計モデリング、機械学習モデルの実装・評価スキルは必須です。また、データベースからデータを抽出・加工するためのSQLスキルも同様に重要視されます。これらのスキルを駆使して、ビジネス課題に対する洞察を提供できる能力が求められます。

スキル2: 機械学習・AIモデル開発経験

単なるデータ分析に留まらず、予測モデルや分類モデル、レコメンデーションエンジンなどの機械学習・AIモデルを開発・実装した経験は、高単価案件を獲得する上で重要です。特に、特定のアルゴリズム（回帰、決定木、SVM、クラスタリング、深層学習など）に関する深い理解と実務経験、モデルの精度評価や改善の経験があると高く評価されます。生成AIや大規模言語モデル（LLM）に関する知見も近年注目されています。

スキル3: クラウドプラットフォーム活用スキル (AWS/GCP/Azure)

現代のデータ分析基盤はクラウド上に構築されることが一般的です。そのため、AWS (SageMaker, Redshift, EMRなど)、GCP (BigQuery, Vertex AI, Cloud Storageなど)、Azure (Azure Machine Learning, Synapse Analyticsなど) といった主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用したデータ分析基盤の構築・運用経験や、データパイプラインの設計・実装経験は、多くの案件で求められる重要なスキルとなっています。

フリーランスエンジニアと会社員エンジニアとの違い

正社員としてデータサイエンティストで働く場合のメリットは言うまでもありません。

• 安定した収入／ボーナス
• 企業によって充実する福利厚生
• 研修制度や学習支援など

常に安定して仕事と収入があるため、自分から案件を探しにいく労力がかかりません。

一方で、フリーランスのデータサイエンティストとして働く場合、メリットは以下のようになります。

• 報酬交渉ができる
• 受注する案件を自分で選べる
• 働き方を自分でマネジメントできる

フリーランスのメリットは言うまでもなく自由度の高さにあります。

フリーランスのデメリットも改めて確認しておきましょう。

• 収入が不安定
• 常に能動的に案件を探す必要がある
• 社会保険などは全て自分で払う必要がある
• 営業や経理など、分析業務以外の雑務が増える
• 確定申告などの税務業務を自分で行う必要がある

フリーランスのデータサイエンティストとして働くならば、自由度が高い分、案件の受注から時間の管理など全てを自分で責任を持って行う必要があります。

これらのデメリットへの対処法として、フリーランスエージェントの活用が挙げられます。エージェントは案件紹介だけでなく、契約交渉、税務サポート、福利厚生の提供など、フリーランス活動を多方面から支援してくれます。

データサイエンティストの将来性は？

データサイエンティストの需要は、今後も高まり続けると予想されます。ビッグデータの活用はあらゆる業界で重要性を増しており、データを分析しビジネス価値を創出できる専門家のニーズは尽きません。

特に、AI技術の進化に伴い、機械学習モデルの構築や運用、データに基づいた意思決定支援など、データサイエンティストが活躍する場面はますます広がっています。

一方で、求められるスキルセットは常に変化しており、最新技術のキャッチアップやビジネス理解力の向上が不可欠です。クラウド技術、特定の分析ツール、ドメイン知識などを継続的に学習し、自身の市場価値を高めていく努力が求められます。

データサイエンティストのフリーランスに関するよくある質問

Q1. 実務未経験でもフリーランスになれますか？

基本的には難しいです。即戦力が求められるため、最低でも1〜2年の実務経験を積んでからの独立が一般的です。

Q2. フルリモートや在宅ワークの案件はありますか？

非常に豊富にあります。データ分析業務は場所を選ばないため、多くの案件がリモートワークに対応しています。

Q3. 年収1,000万円以上は目指せますか？

十分目指せます。専門性が高く人材不足のため単価相場が高く、スキル次第で高収入が実現可能です。

Q4. 週2〜3日の副業的な稼働は可能ですか？

可能です。ただし週5日案件に比べると数は少ないため、エージェントを活用して探すのが効率的です。

Q5. エージェントは利用すべきですか？

利用を強くおすすめします。営業の手間が省けるほか、契約・税務のサポートや福利厚生が受けられるメリットがあります。

フリーランスデータサイエンティストまとめ

今回は、データサイエンティスト向けの案件獲得方法や、スキル、年収について解説しました。

フリーランスが案件を探すなら、フリーランスエージェントを活用するのがおすすめです。

エージェントによって特色が異なるので、ぜひ自分に合ったエージェントを探してみてください。