フリーランスのデータサイエンティスト

フリーランスのデータサイエンティストの働き方・仕事内容

フリーランスになると、働き方は多種多様になってきます。

フリーランスのデータサイエンティストの働き方の一例をピックアップします。

<フリーランスの働き方>
・契約期間中はお客さま先のオフィスに出社しそこで働く
・自宅などからのリモートワークで対応する
・定期的にお客さまに助言するアドバイザー的な業務
・企業の研究サポート
・企業の新人データサイエンティストに向けた教育・養成のサポート
・イベントやセミナーでの登壇
・クラウドソーシングなどでの副業案件
など

フリーランスになると、働き方はすべて本人がコントロールすることになります。

たとえばある期間はA社のデータ分析に携わり、ある期間はB社で新人の教育サポートを行うなど、タスクやスケジュールをすべて自分で管理し、組み立てていきます。

またフリーランスの場合は、営業なども自分で行うこともありますので、営業力や交渉力も必要になってきます。

フリーランスのデータサイエンティストになるまでのキャリアパス

前提として、フリーランスのデータサイエンティストになる上で、必要となる資格や職務経歴などは特にありません。

極端にいえば、世の中の誰しもがフリーランスのデータサイエンティストを名乗ることは可能です。

ただし現実的にいえば、経験のない素人が仕事を得られる可能性は低く、企業に一定期間データサイエンティストとして勤め、実務経験を積んでから独立するのが一般的です。

目安としては、5年前後は企業で実務経験を積み、一通りの仕事ができるようになってからフリーランスとなる方が多いようです。

フリーランスのデータサイエンティストのメリット・デメリット

フリーランスで働くメリット

フリーランスのメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

・実力次第では高収入を目指せる
・会社に縛られず自分の好きな仕事を選べ、得意分野のスキルアップも図れる
・上司や部下などは存在しないため、人間関係的なストレスが溜まりにくい
・始業時間、就業時間、休日などを自分でコントロールできる(ただし案件にもよる)
・リモートワークの案件も増えてきているため、場所に縛られず働けることもある
など

会社という組織に所属しないため、よくも悪くも自由が利きやすく、自分の意志で選択できるのがフリーランスの大きなメリットとなってきます。

とくに、自分の腕や技術に自信があり、組織内の管理職ではなく幾つになってもプレイヤーとして活躍していきたい人はフリーランス向きといえるでしょう。

フリーランスで働くデメリット

フリーランスのデメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

・月々の安定した収入は保証されていない、収入に波がある
・実力が乏しいと収入がダウンする
・かばってくれる会社や上司はいないため、仕事の責任はすべて自分に圧しかかる
・厚生年金に加入できない
・正社員のように福利厚生の恩恵も受けられない
・孤独感に陥りやすい
など

フリーランスの場合、とくに収入的な面がメリットでもありデメリットともなってきます。

完全に実力主義の世界となりますので、実力が乏しいと仕事が上手く得られず、正社員時代に比べ収入が大きくダウンすることがあります。

さらに、たとえ実力のある人材であったとしても、お客となる会社が傾けば仕事を打ち切られることもあり、また自分が病気で倒れてしまっても収入の道は絶たれます。

そのような収入に波があり不安定である点が、フリーランスの大きなデメリットとなってきます。

フリーランスのデータサイエンティストの給料・年収

フリーランスの場合は正社員のように固定給はなく、給料や年収はその人の実力次第となってきます。

実際にひと月の単価が100万円近くにも及ぶ案件もありますので、実力のあるフリーランスであれば年収換算で1000万円以上を狙うことも可能です。

その逆も然りであり、素人レベルの実力しかないと、仕事自体が全く得られずに収入がゼロとなる恐れもあります。

なおフリーランスの場合、正社員のように「厚生年金」や「退職金」などが得られませんので、全く同じ収入額であれば、正社員に比べてトータルの生涯収入は劣ります。

したがって、正社員以上の収入を狙うのが基本であり、それができない場合は、正社員時代に比べ生活水準を落とす必要がでてきます。