データ分析の副業で稼ぐ方法は?週1-3・土日OKの案件獲得方法とおすすめのサイトを紹介
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週3〜OK、個人では参入が難しい大手企業案件などの取り扱いあり。契約後のサポートも充実しているエージェント。
「データ分析のスキルを活かせる副業はある?」
「データ分析の副業は、どこで案件を探すのがおすすめ?」
以下の条件で、副業の案件を探したいですよね。
- 週1〜2日/土日の稼働OK
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複数の案件サイトを調査した結果、ITプロパートナーズは副業に適した案件数が多かったです。
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今回ご紹介する副業の案件サイトを以下にまとめたので、参考にしてみてください!
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目次 (PRも含まれます)
データ分析で副業できる?
データ分析の副業は、可能です!
IT技術の進歩によってデータ収集が比較的容易になった分、データ分析によって商品やサービス、売り上げ向上につなげたいと考えている企業が増加しており、データ分析ができる人材の需要も高まっています。
しかしその反面、専門性が高くさまざまなスキルが求められるデータ分析の業務は、担い手が決して多くなく人材が不足している傾向にあります。
特に、即戦力として活動できる人材を求めている傾向があるため、データ分析のスキルを持った人はニーズがあります。
よりニーズが高まっている現在、データ分析のスキルを持っている人は副業でも活躍できるでしょう。
データ分析の副業の種類
データ分析の副業は、大きく分けて「エンジニア系」と「コンサル系」の2種類があります。
エンジニア系
エンジニア系のデータ分析の副業は、AIエンジニアやデータエンジニアなど「データサイエンティスト」と呼ばれる職種を指します。
AIエンジニアとデータエンジニアの仕事を簡単に説明すると以下になります。
- AIエンジニア:人工知能と機械学習を活用して高度な予測モデルの開発・実装を行う
- データエンジニア:データの収集や処理を行うデータ基盤を設計して、データの効率的な管理とデータパイプラインを構築する
AIエンジニアが主に予測モデルの開発と実装を行うのに対し、データエンジニアはデータの収集とインフラストラクチャの構築を担当します。
両者はプロジェクトの中で連携して業務を行うことが多いです。
コンサル系
コンサル系のデータ分析の副業は、「データアナリスト」などの職種が含まれます。
データアナリストは収集データの整理・可視化・分析を行い、抽出した情報をもとにクライアントの戦略策定や意思決定をサポートします。
クライアントに応じて売上分析、市場調査、顧客行動の理解、予測分析など、さまざまなビジネス関連の課題に取り組むため、データ分析以外にもマーケティングや経営の知識も求められることもあります。
データ分析の副業で求められる知識やスキル
データ分析の副業を行いたい場合、以下のような知識・スキルが求められます。
- ビジネススキル
- ITスキル
- データ分析のスキル
それぞれどのようなものなのか具体的に確認していきましょう。
ビジネススキル
副業でデータ分析を行う場合、情報収集スキルやコミュニケーションスキルなどのビジネス力も必要です。
データ分析ではクライアントへの定期的な報告はもちろん、問題があれば迅速かつ、わかりやすく情報を伝えなければいけません。
円滑に仕事を進めるためにも、以下のようなスキルは重要です。
- ビジネス背景を理解する力
- 仮説思考・論理的思考力
- 情報収集力
- コミュニケーション能力
1つずつ、詳しく見ていきましょう。
ビジネス背景を理解する力
データ分析の仕事に限らず、依頼された仕事に対して「なぜ、行う必要があるのか」というビジネスの背景を理解する力は必要です。
依頼された背景を正しく理解できないと、方針や手段が決定できません。
決定できたとしても間違った方向性になる可能性も高く、結果につながらないでしょう。
データ分析の仕事では、必ず解決させたい問題があり、解決の手段としてデータを利用します。
クライアントが求めるデータを出すためにも、抱えている課題と背景を理解し、必要な検証を行いましょう。
仮説思考・論理的思考力
データ分析では、課題を仮定して効果的な手法を推理する仮説思考や、体系的に考える論理的思考力が必要です。
仮説思考を持たずに仕事を行うと、多くのデータ分析を行ったにも関わらず、多くが無駄になる可能性が高まります。
しかし、最初に仮説を立ててから行うと、クライアントの求めるデータに早い時間で近づけるようになるでしょう。
どんな課題を持っているのか、解決のために必要な手段を背景を含めて仮説を立てて、見つけだす力が大切になります。
業界ごとの動向やトレンドなどを把握して施策を講じる必要もあるため、体系的に物事を考える論理的思考力も求められます。
情報収集力
データ分析を適切に行うには、情報収集力も必要なスキルです。
仮説を立てて適切なデータを得るためには、クライアントの業界に関する情報がなくては行えません。
クライアントの業界の知識から手掛けている業務内容など、情報収集が重要です。
データ分析の質を高めるためにも、まずは情報を集めて理解を深めましょう。
集めた情報が有益であればあるほど、データ分析の結果も、よりクライアントの求めるデータに近づけるでしょう。
コミュニケーション能力
コミュニケーション能力もデータ分析に関わらず、仕事を進めるうえでは非常に重要です。
クライアントが求める情報をヒアリングし、内容をもとに提案するのはもちろん、正確に内容を伝えられないと結果につながりません。
分析したデータをビジネスで活かせるように、クライアントに伝える力も大切です。
コミュニケーション能力はもちろん、提案力やヒアリング能力も同時に求められます。
ITスキル
データ分析で副業を行う場合、ITスキルについて提示できると有利です。
具体的には、以下のようなものが挙げられます。
- プログラミングの知識
- バックエンドの知識
- ビッグデータの知識
以下で、順番に解説します。
プログラミングの知識
データ分析を行う場合、PythonやR言語などのプログラミング言語の知識は必須です。
利用するデータの準備から指示を出すためには、プログラミングの知識を用います。
PythonでもR言語でも効率の良い分析を行えるコーディング能力のほか、必要な指示や処理を行える設計能力は不可欠です。
必要な業務に応じて求められる知識は異なるため、以下のプログラミングについての知識も身につけておきましょう。
- HTML/CSS
- JavaScript
プログラミングの知識が豊富であると、より幅広く活躍できるでしょう。
バックエンドの知識
サーバーサイドの処理やデータベースのシステムなど、裏側部分であるバックエンドに関する知識も求められます。
主にユーザーが入力した文字や操作などのデータ保存、検索結果の出力などを行います。
特にデータベース言語であるSQLは、データベースに保存されている大量のデータの取得や集計などができる言語です。
SQL言語のスキルは、PythonやR言語などと共に、身につけおきましょう。
ほかには、ネットワーク環境設定やデータウェアハウスの基盤設計などの知識も求められます。
ビッグデータの知識
データ分析では、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを扱う場合もあり、ビッグデータに関する知識も近年求められています。
ビッグデータとは管理や分析が困難な大量のデータ群を指し、形式はテキストや動画、ログデータなどさまざまです。
ビッグデータの解析によって売り上げや、組織の未来予測につながるため、分析を希望する企業は増加傾向にあります。
大量のデータを適切に扱うために、数十万件規模のデータを加工する技術や、クラウド活用の知識も必須です。
ほかには、大量のデータを保管する仕組みやクレジングを行い、分析に適した環境作りも必要となります。
データ分析のスキル
データを元にして課題を発見したり、解決策を提案したりするには、分析に特化したスキルが不可欠です。
多種多様な分析方法のなかから目的にマッチするものを選択する能力が求められるので、クロス集計・アソシエーション分析など複数の手段について触れておきましょう。
具体的なデータ分析のスキルは、以下の通りです。
- 統計学の知識
- 機械学習の知識
- データ分析手段の知識
- データ分析ツールの知識
以下で、詳しく見ていきましょう。
統計学の知識
データ分析では確率や統計、微分積分などの数学の知識や、統計学の知識が重要です。
収集したデータを分析する中で、一定の傾向やルール、法則などを導き出して課題解決のための提案につなげます。
統計分析や数理モデルのような場面でも、統計学の知識は求められます。
また、綿密な統計的な思考を持っている場合は、不要だとされた情報の中から必要な情報の抽出も行えるでしょう。
データ分析の分野で活躍するためには、統計学などの学術的な知識は必須です。
機械学習の知識
ビッグデータの活用などにより、機械学習やAIの知識も必要とされています。
機械学習やAIによって、データ分析の仕事を効率よく進められるようになるため、今後はさらに重要となるでしょう。
機械学習やAIに関する仕組みやメリットを理解し、正しい知識を持っていると、幅広いデータ分析の仕事につながります。
利用によって仕事の効率は上がりますが、データが適切であるかの判断は人間が行います。
生産性の高いAIを導入するためには、AIモデルをトレーニングして、十分なデータを見出したうえで導入しましょう。
データ分析手段の知識
データ分析の仕事を行ううえでは、分析手段の知識も大切です。
データ分析を行う際には、多数ある手段の中から最適な手段を選ぶ必要があります。
具体的には、以下のような手段から目的に応じた適切な方法を選びます。
- 因子分析
- アソシエーション分析
- 時系列分析
- クロス集計
- ABC分析
適切な分析手段の知識を持っていなければ、誤った結果が出た場合に気付けない可能性もあるでしょう。
また、分析手段の知識と同時に、どの手法で進めるかの判断も重要です。
正しい知識を身につけて、適切な判断を下す能力がデータ分析では求められます。
データ分析ツールの知識
データ分析で使用するツールについても、正しい知識が必要です。
データ分析を行う際には、手法や目的に適したツールを使用します。
ツールの利用によって高い分析精度を得られるほか、作業負荷が軽減するため、多くの業務で触れる機会があるでしょう。
分析ツールに対しての知識がないと目的に合っているか、使いやすいかなどの判断ができず、余計な時間がかかる場合があります。
まずは、どのようなツールをどのような場面で使用するのかを知りましょう。
分析ツールは、以下のようなものがあります。
- Microsoft Power BI
- Google データポータル
- Tableau
- AudienceOne
業務に必要なツールはどれかを見極めて、利用しましょう。
データ分析の副業案件や単価の目安
データ分析の副業案件の単価は月60時間〜90時間の稼働で、40万〜60万円ほどです。
上記は経験者(実務経験3年以上)であることを前提とした単価なので、あくまで参考程度にしてください。
もしあなたがフリーランスであれば、3ヶ月単位で契約更新を行いますが、1~2ヶ月と短期の開発案件などは同じ仕事内容でも単価が高い傾向にあります。
次の案件獲得やコストなども鑑みて設定されているので、金額だけで案件を選ばないようにしましょう。
また案件の単価は、携わる業務で求められるスキルや経験によって変動します。
スキルや経験が多いほど希少価値が高いので、おのずと単価も高くなります。
案件を選ぶ際は、自分のスキルセットに合ったものや単価が高いものを選定するのも大事ですが、新たな技術に触れられるかも見ておきましょう。
データ分析の副業で募集される求人例
データ分析の副業案件にはどんな案件があって、報酬の相場がどれくらいなのかを確認していきます。
実際にデータ分析の副業案件をいくつかピックアップして紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
※今回紹介する案件は募集を終了している可能性もあります。最新の案件例が見たい人はエージェントに登録したうえで、詳細を確認してみましょう。
求人例①
月額単価 750,000円/月 職務内容 ・電子部品メーカー向け販売データ分析支援に携わっていただきます。
・下記を行っていただきます。
-データベースの構築
-既存データの分析
-レポーティングの経験求めるスキル ・DB構築経験
・BIツール使用経験歓迎スキル・Qlik Senseを用いた実務経験案件URL 【データマイニング】電子部品メーカー向け販売データ分析支援の求人・案件
(2024年04月28日 現在)
求人例②
月額単価 950,000円/月 職務内容 ・大手企業のDXプロジェクトの推進において、
データサイエンティストとして携わって頂きます。
・グループ内の数百ある各事業会社の要件を実現していくため、
AIやIoTの技術なども使いながら、少人数でPoCを回して頂きます。
・データ分析だけでなく、サービスの改善提案まで担当して頂きます。
・ご経験がある方は、アーキテクチャ設計や技術選定、
及びデータ分析基盤の構築なども併せて依頼されることがございます。
※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。求めるスキル ・統計、機械学習によるデータ分析の実務経験5年以上
・大規模サービスに携わった経験
【下記から1点必須】
・機械学習エンジニアの実務経験
・DXの実務経験
・PoCから商用化の実務経験
・ビジネス課題から要件に落とし込んだ実務経験
・研究開発の実務経験
・確率や統計および機械学習の研究経験
・ログ分析によるサービス改善の実務経験
・関連分野で調査から要約までの実務経験
・教師あり学習、教師なし学習、強化学習の実務経験
・機械学習モデル構築の実務経験歓迎スキル・ディープラーニング、画像処理、自動運転などの
画像関連のデータ分析経験
・ビジネスレベルの英語
・PMまたはコンサルタントの経験案件URL 【データサイエンティスト】大手企業DX開発の求人・案件
(2024年08月23日 現在)
上記の案件はあくまでも一例なので、自分のスキルに合わせて案件を探してみてください。
データ分析の副業で稼ぐ方法
データ分析の副業を探すには、主に以下の2つの方法があります。
- 副業案件を知人に紹介してもらう
- エージェントを利用して案件を獲得する
それぞれのメリット・デメリットについて、解説します。
副業案件を知人に紹介してもらう
1つ目は、知人に副業案件を紹介してもらう方法です。
現職の同僚や、データ分析の仕事をしている知り合いがいたら、副業案件がないか聞いてみましょう。
知人からの紹介であれば、相手先企業の雰囲気や方針、業務内容など細かい点を確認しやすいと言う点がメリットです。
人となりを確認してから採用できるので、相手先企業にとってもメリットがあります。
ただし、当然ながら人脈がないと副業案件の獲得は難しいでしょう。
獲得できたとしても、万が一仕事が合わなくても知り合いからの紹介だと辞めにくい場合があるという点もデメリットです。
エージェントを利用して案件を獲得する
2つ目の方法は、副業案件を取り扱っているエージェントの利用です。
エージェントの利用には、以下のメリットがあります。
- 自分に合う案件を探して紹介してくれる
- 選考日程の調整や報酬交渉を代行してくれる場合がある
- エージェント独自の福利厚生を受けられる
エージェントを利用すると、自分のスキルや経験、希望に合う案件を紹介してくれるので、自分で営業する手間が省けます。
また、報酬に納得がいかない場合は、エージェントから交渉してくれる場合がある点もメリットです。
エージェントが独自に提供している、各種割引などの福利厚生が受けられる場合もあります。
エージェントといっても、たくさんのエージェントが存在します。
「どのエージェントに登録すればいいかわからない!」という人は、今回紹介しているエージェントのうち2〜3社に登録してみてください。
データ分析の副業案件を探す基準
報酬形態や稼働時間、働く場所など、案件によってさまざまな労働条件が設定されています。
ここでは、データ分析の副業案件を選ぶ基準を5つご紹介します。
- クラウドソーシングか副業エージェントを利用するか
- 土日・平日早朝・夜の稼働が可能か
- 週の最低稼働日数が少なくてもよいか
- フルリモート案件があるか
- 高単価な案件が多いか
①クラウドソーシングか副業エージェントを利用するか
業務委託で副業する場合、契約形態は「請負契約」か「準委任契約」のどちらかになります。
- 請負契約:成果物に対して報酬が発生する。成果報酬。
- 準委任契約:稼働時間に対して報酬が発生する。時給制。
たとえばクラウドソーシングではほとんどが請負型の案件ですが、以下のように労働量に対して報酬がかなり安く設定されている案件が多いです。
- 納品物に対して10回以上の修正依頼を出されたため、作業時間が長くなり時給に換算すると300円程度
- 推定工数が50時間以上かかるのに、報酬が1万円程度
また準委任契約の案件もいくつかありますが、クラウドソーシングでは時給1,000円前後の案件がほとんどです。
もしあなたにデータ分析のスキルと経験があるなら、クラウドソーシングではなく副業エージェントを使いましょう。
副業エージェントには高単価案件が充実していること以外にも、以下のメリットがあります。
- 福利厚生が会社員並のサイトがある
- 営業や契約手続きをエージェントが代行してくれるので、余計な手間を減らせる
- 案件の契約期間が終わると別の案件を紹介してくれる
②土日・平日早朝・夜の稼働が可能か
土日・平日早朝・平日夜の稼働が可能かどうかも、必ずチェックすべきポイントです。
平日の日中以外でも働ければ、本業が忙しくても柔軟に対応できます。
どんなに単価や業務内容がよくても、稼働時間帯が合わない案件に応募してはいけません。
副業はあくまで本業のサポートであることを、忘れないようにしましょう。
③週の最低稼働日数が少なくてもよいか
稼働時間帯だけでなく、週の最低稼働日数についての条件も確認しましょう。
最低稼働日数が少ないほどよい理由は、本業と両立しやすいからです。 ただしあくまで最低なので、たくさん稼ぎたい人は労働量を増やすこともできます。 最低週5日稼働の案件に応募してしまった場合「疲れて本業に集中できない」などの恐れがあるので注意が必要です。 プライベートな時間を作るのも難しくなるため、副業でデータ分析の仕事をするなら週1~2日稼働を目安にしましょう。 データ分析の副業を探す基準の一つとして、フルリモート案件があるかどうかも非常に重要なポイントです。 副業はプライベートの貴重な時間のなかで行うので、通勤のような無駄な時間をどれだけ削れるかが重要になってきます。 本業退勤後に別の会社に出社して夜中に帰る生活だと、趣味や勉強に充てる時間が確保できません。 しかしリモートOKの場合は通勤時間がかからないので、効率よく副業に力を入れられます。 「副業が終わったら好きなゲームをしよう」など、趣味の時間も作りやすいです。 ただしフルリモート案件は人気が高く、応募者が殺到しがちです。 気になったらすぐに応募しましょう。 案件を探すサイトや企業によって、単価に大きな差が出ます。 業務に必要なスキルが同じレベルの案件であれば、より高単価なほうを選びましょう。
スタートアップ・ベンチャー企業と大手企業には、以下のような違いがあります。 自分の持っているスキルや経験と照らし合わせつつ、なるべく高単価な案件に応募しましょう。 データ分析の副業案件探しには、エージェントの利用がおすすめです。 業界に詳しいキャリアアドバイザーが、希望する業務内容や働き方にマッチする案件を紹介してくれます。 「週2日稼働で、単価は〇円以上の案件を探したい」などの相談も気軽にできるので、効率よく仕事を探すことが可能です。 ここでは、データ分析の副業に適したエージェントを5つご紹介します。 ※2023年8月25日時点、各公式HPより
ITプロパートナーズの主な特徴として、以下の2つが挙げられます。 ITプロパートナーズ公式サイトより引用(https://itpropartners.com/) ITプロパートナーズでは直請案件を数多く取り扱っているため、単価が他のエージェントと比較して高い傾向にあります。 ※直請案件とは、間に仲介会社を挟まず、直接クライアントと契約している案件のことです。 正直ほとんどのフリーランスエージェントは、マージン率を公開していません。 そのためフリーランスの取り分や、単価がよいのかを事前に知るのは難しいです。 マージン率が非公開で見えないからこそ、高額のマージンが発生していないITプロパートナーズは魅力的です。 ITプロパートナーズ公式サイトより引用(公式:https://itpropartners.com/) ITプロパートナーズの大きな魅力は、週1~2日から稼働OKの案件が多い点です。 他のフリーランスエージェントでは、週3・4日〜の常駐案件が一般的となっています。 ITプロパートナーズはリモートの案件も多いので、副業向けの案件を自由に選べるのが魅力です。 注意:ITプロパートナーズは週1日から稼働可能な案件の紹介はできますが、会社員の方への副業は紹介できません。 以下がITプロパートナーズの案件例です。
レバテックフリーランスの主な特徴は、以下の3つです。 レバテックフリーランスは、単価が高い案件を数多く取り扱っています。 レバテックフリーランスの案件は、ほとんどが間に仲介業者を挟まない「直請案件」です。 高単価な大企業案件が見つかることもあるエージェントです。 ※レバテックフリーランス公式サイトより引用(公式:https://freelance.levtech.jp) レバテックはIT人材の事業を手掛けているため、IT業界に精通したプロによるサポートを受けられるのが魅力です。 レバテックフリーランスでは、エンジニアの案件をたくさん取り扱っています。 特にエンジニアで高単価案件を受注したい方は、レバテックフリーランスの活用を検討してみてください。 以下が、レバテックフリーランスでのデータサイエンスの案件例です。
HiPro TechはIT・テクノロジー領域に特化しています。 週3日からリモートで働きたいエンジニアにおすすめのエージェントです。 公式:https://tech.hipro-job.jp/ HiPro Techの主な特徴は、以下の3つです。 HiPro Techには、リモートOK案件や週3日から稼働OKな案件が数多くあります。 エンジニア求人は「週5日~・常駐勤務」の条件付きがほとんどなので、自由な時間と場所で仕事をしたくても難しいのが現状です。 HiPro Techはクライアントから仲介会社を通さずに、案件を受注できる「直請け案件」が充実しています。 直請け案件には中間マージンがないので、より高単価の案件を受注できるのがメリットです。 HiPro Techは転職サービス「doda」などの人材サービスを運営する「パーソルグループ」が提供しています。 グループ会社で収集した豊富な知識や技術を活用しているので、サポート体制が手厚いです。 HiPro Techでは担当者から、以下のような一貫したサポートを受けられます。 IT・テクノロジー領域に特化したエージェントなので、専門性の高い面談・サポートを受けられます。
引用:画像はFLEXY公式サイトより(https://flxy.jp/) ※2023年8月25日時点・公式ページより引用/算出(公式:https://flxy.jp/) FLEXYの特徴としては以下3つがあります。 FLEXYでは、自社サービスを取り扱っている企業の案件が多く掲載されています。 具体的には、Webサービスの開発や新規開発ゲームのアートディレクションなど、案件は多岐にわたります。 発足されたばかりの自社サービスに携わり、要件定義や企画などの業務経験も積めるため、スキルアップを目指している方にはFLEXYの利用がおすすめです。 大企業からの高単価案件も扱っているので、自分の技術力を試したい方や、収入を上げていきたい方も一度登録して募集案件をチェックしてみてください。 FLEXY公式ページより引用(公式:https://flxy.jp/) FLEXYは、週3日~勤務・フルリモートワークなどの案件が豊富なことも魅力です。 調べてみたところ、週3日ほどで働ける公開案件が2,958件ありました。(※2023年8月25日時点。) 週3~の働き方を選択できると、空き時間を勉強に使うこともできるため、フリーランスとして働きながら効率的にスキルアップを目指せます。 また、フルリモートワークの場合、業務が終わったらすぐに趣味に没頭できるので、作業へのモチベーションを保ちやすいです。 FLEXYで掲載されている案件の多くはエンジニアやデザイナーに関するものですが、MTGとslackによる技術顧問案件も紹介しているので、挑戦の範囲を広げられます。 FLEXYでは、他のフリーランスエージェントと比較しても手厚いサポートを展開しています。 定期的な勉強会や同業者と交流する機会を設けているので、IT・Webトレンドにキャッチアップすることが可能です。 案件参画後にも人脈を広げられるため、より好条件の仕事へチャンスを拡大しやすくなります。 また、FLEXYでは、以下のように豊富な優待を利用可能です。 会社員からフリーランスになると、健康の維持や税金面など自分で取り組むべきことが増えていきます。 不安を抱えながら作業をする人にとって、FLEXYのサポートは大きな支えになるでしょう。
優良エージェントの案件を抜粋して紹介しているので、複数の案件をまとめて確認できます。 ※2023年8月25日時点・公式サイトより引用/算出 エンジニアスタイルの主な特徴は、以下の2つです。 2023年8月時点で、掲載している案件は30万件を超えています。 そのため幅広いジャンルの案件から理想の求人を見つけることが可能です。 リモートOKや週2稼働OKなど、他のエージェントでは取り扱いの少ない副業向きの案件も、エンジニアスタイルでは数多く掲載されています。 さまざまな副業の方法に合わせた求人を取り扱っているため、とりあえず登録しておくべきサイトです。 ※エンジニアスタイルから引用 /2023年8月時点確認 平均単価以外にも職種別、言語別、フレームワーク別の単価や件数ランキングが公開されています。 案件を探す際には、以下の条件で検索できます。 以下のこだわり条件についても検索できるので、自分のライフスタイルに合った案件を選びやすいです。 スキルや条件を詳しく指定できるので、自分に合った案件を探せます。 ※エンジニアスタイルより引用 /2023年8月時点 また面談から稼働後まで一貫してサポートしてもらえるのも大きなメリットです。 データ分析の副業を始める前に、しておくべき準備が2つあります。 データ分析に関わる実務経験やスキルを、細かく言語化しておきましょう。 一言で「データ分析」といっても、その業務範囲は幅広いです。 そのためデータ分析のスキルを以下のように細分化し、それぞれに関わる経験を詳しく書き出しましょう。 たとえば「経営戦略から携わり、R言語を使用してデータ分析をして○○の成果を出した」のようなイメージです。 スキルの棚卸しができたら、次にデータ分析の新着案件を探せるサイトに登録しましょう。 いつでも利用できる状態にしておくことで「急に案件が中止になったから次の仕事を探さないと!」などの場合もすばやく対応できます。 データ分析の副業案件探しに役立つサイトは、エージェントやクラウドソーシング、ビジネスSNSなどです。 本業に加えてプライベートの時間も仕事をするのは、決して楽ではありません。 データ分析は、専門知識がないとできない仕事なのでなおさらです。 しかしデータ分析の副業を行うと、下記のメリットがあります。 1つ目のメリットは、収入が増えることです。 副業をすると本業以外の報酬がもらえるので、収入がアップします。 プライベートの限られた時間で行うので、時給の高い案件を受注することが効率よく稼ぐための秘訣です。 たとえば週3日稼働で単価75万円/月の場合、1日8時間勤務と仮定すると時給は約7,800円になります。 また収入に上限がないことも、副業をする大きなメリットです。 副業は企業に雇われない働き方なので、努力や頑張りが収入に反映されます。 データ分析スキルが高い人なら、本業以上の収入を副業で稼げるでしょう。 高単価の案件を獲得できれば、1社との取引だけで本業以上の収入になるケースもあります。 副業はデータ分析のプロとしてさまざまな業務を行うので、自身のスキル向上が見込めます。 本業でデータ分析をしていても、副業では違った業界に挑戦できるのが魅力です。 さまざまな業界のデータ分析に取り組むことで、どんなジャンル・分野でも通用する高度なデータ分析スキルが身につく可能性が高まります。 3つ目のメリットは、データ分析の副業によって人脈を広げられることです。 人脈が広がると下記のように、良質な案件を紹介してもらえたり好待遇の企業に転職できたりする可能性があります。 データ分析の競争は年々激しくなっているため、どれだけ新しい情報を手に入れて実行するかが重要です。 データ分析の副業はメリットだけでなく、注意しなければならない点もあります。 データ分析で副業をするデメリットは、下記の2つです。 副業の業務量や稼働時間を調整しないと、本業と両立できなくなる恐れがあります。 このような事態を防ぐためにも、小さくデータ分析の副業を始めましょう。 まずは短時間でこなせるレベルの案件を受注し、副業に慣れることからチャレンジしてみてください。 副業に慣れつつ少しずつ案件数を増やしたり、レベルの高い案件に挑戦したりするのがおすすめです。 副業のデメリットとして、趣味や家族などに費やす休みが取りにくくなることも挙げられます。 特に始めたての頃は作業量が重要になるので、休日にずっと仕事をするのもおかしくはないです。 その改善策として、副業に使う時間をあらかじめ決めて、休みを確保しましょう。 あらかじめ時間の上限を決めておかないと、仕事とプライベートの差があいまいになり24時間気が休まりません。 副業よりも本業、本業よりも休むことが大切です。 副業に時間と気力のすべてを使うのは危ないので、時間の管理は必ず徹底しましょう。 副業は本業フリーランスに比べて、業務に使える時間が圧倒的に短いです。 そのため短い時間でどれだけ効率的に稼げるかが重要になります。 ここでは、データ分析の副業で収入を増やすポイントを3つご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 以下で詳しく見ていきましょう。 収入に1番大きな影響を与えるのは、案件の単価です。 同じ難易度でも、案件によっては単価が倍近く違うこともあります。 低単価の案件を避けるためにも、手当たり次第に応募せず複数の案件を見てから検討しましょう。 必ず複数のエージェントに登録して、自分のスキルにどれくらいの価値があるかを見積もってもらいましょう。 エージェントに見積もってもらうことで「自分のスキルや経験にどの程度の市場価値があるか」が客観的にわかります。 マッチする案件に応募できる可能性も高まるので、重要なポイントです。 また自分のスキルをより高く評価してくれるエージェントは、高単価の案件を紹介してくれます。 エージェントを利用するときは、マージン率(仲介料)を確認しておきましょう。 一般的にエージェントのマージン率は、10〜20%です。 とはいえ、正直ほとんどのエージェントはマージン率を非公開にしています。 そこでチェックすべきなのは、直請案件(エージェント以外に仲介企業を挟んでいない案件)かどうかです。 直請案件ならエージェント以外にマージンを引かれないため、単価が高い傾向にあります。 データ分析の副業を始めるときは、以下の4点に注意しましょう。 1つ目の注意点は、受注したい案件が土日・平日朝・夜の稼働OKかを確かめることです。 土日NGな案件の場合、本業と両立できなくなる可能性が高まります。 土日も平日朝・夜も稼働NGな案件は、副業ではなく専業フリーランスのための案件と考えたほうがよいです。 2つ目の注意点は、副業するためのスケジュールを立てることです。 スケジュールの立て方の例は「来月は毎日朝に2時間確保できるから、データ分析の仕事を〇本対応しよう」などです。 短時間でできる副業から始め、スケジュール管理のポイントを学んでから、少しずつ仕事の幅を広げましょう。 本業で安定した収入がある場合は、最初から焦ってたくさん稼ぐ必要はありません。 3つ目の注意点は、本業の会社が副業を許可しているのか確認することです。 副業禁止の会社なら、素直に規定に従いましょう。 民間企業の規則はそれぞれ違いますが、原則として公務員は副業禁止です。 一部認められる場合もありますが、それでも副業することを申し出ないと即解雇になります。 また副業OKの会社に勤めていても、以下に該当する行為は控えましょう。 4つ目の注意点は、副業収入が年収20万円を超えた場合、自分で確定申告を行わなければならないことです。 以下のことをしておくと確定申告の負担を減らせるので、準備しておきましょう。 確定申告を期限までに終わらせられないと、延滞税を徴収される恐れがあります。 毎年早めに提出できるように準備しておきましょう。 データ分析の副業に関する、よくある質問をまとめました。 以下で順番に紹介します。 ただし週1勤務OKな案件は非常に人気が高いです。 すぐに応募が終了する可能性もあるので、見つけたら早めに応募しましょう。 ただし上流工程の業務だとクライアントとのミーティングが多くなるため、一般的に自宅やコワーキングスペースで勤務します。 実際の求人を見ても「データ分析の実務経験◯年以上」の条件が大体記載されています。 データ分析未経験で副業を始めるなら、まずは以下のことを行いましょう。 専業フリーランスのデメリットは安定性に欠けることなので、リスクは可能な限り潰してから独立しましょう。 今回はデータ分析の副業案件を選ぶ方法やおすすめエージェント、単価の目安について解説しました。 データ分析の案件は週1日稼働やフルリモートOKなものも多く、限られた時間で効率的に働けます。 業務内容や稼働時間を見定めたうえで、自分の理想にマッチするものを選びましょう。
④フルリモート案件があるか
⑤高単価な案件が多いか
データ分析の副業ができるおすすめエージェントやサイト
リモートで、週1〜、土日/平日夜稼働OKの直請け案件を探すならここ。業界最多水準の案件数を保有。
週4〜の案件が豊富(週3日以内の稼働ができる案件はハイスキル必要)。業界最高水準の高単価案件を探すならここ。
週3〜OK、個人では参入が難しい大手企業案件などの取り扱いあり。契約後のサポートも充実しているエージェント。
複数エージェントの求人から希望にあった案件を幅広く探せる案件サイト。
リモート可・週3~稼働できるエンジニア向け案件が多数見つかる。
公式サイト
週1案件
週2~3案件
リモート案件
ITプロパートナーズ
https://itpropartners.com/
◎
◎
◯
レバテックフリーランス
https://freelance.levtech.jp/
×
△
◎
HiPro Tech
https://tech.hipro-job.jp/
△
◯
◯
FLEXY
https://flxy.jp/
△
◎
◎
エンジニアスタイル
https://engineer-style.jp/
–
◯
◯
※レバテックフリーランスは週4〜の案件が多い(週3日以内の稼働ができる案件はハイスキル必要)ITプロパートナーズ|週1〜稼働・リモート可など副業しやすい案件が多い
公開求人数 5014件 (2024年08月23日現在) データ分析の
公開求人数218件 (2024年08月23日現在) マージン率 非公開 対応地域 東京・神奈川・埼玉・千葉・大阪・兵庫・京都・愛知・福岡 働き方 週2-3案件、リモート案件多数 公式 https://itpropartners.com/
『直請案件』だからこその高単価
リモート、週1~2日から稼働OKの案件多数
ITプロパートナーズの案件例
月額単価 〜900,000円(週1日〜5日) 職務内容 <サービス内容>
商社業。新規事業投資や出資等。
<募集背景・現状課題>
会社としての今後の成長を遂げていく中で、
事業投資など積極的に行なっており、その中で市場調査、デスクトップリサーチ
の対応をいただける方を募集いたします。
<お任せしたい業務・役割・ミッション>
オンライン/オフライン双方において、各業界/業種の情報を元に
デスクトップリサーチを行っていただきます。
データを収集、分析いただき、資料等にアウトプットしていただく想定です。求めるスキル ■必須スキル:
・リサーチ、市場調査の豊富なご経験
・リサーチ会社やコンサルファームでのご経験
もしくは、アウトプットレベルを高いレベルで担保できるご経験案件URL 【データ解析/市場調査/分析】事業投資における市場調査/データ分析の案件・求人
(2024年08月23日 現在)レバテックフリーランス|高単価案件が多いハイスキルエンジニア向けエージェント
公開求人数
(現在募集中の案件)81107件 (2024年02月18日現在) データ分析の
公開求人数1990件 (2024年02月18日現在) マージン率 非公開 対応地域 東京・神奈川・埼玉・千葉・大阪・兵庫・京都・愛知・福岡 強み ・週4日~稼働の案件、リモート案件多数
・カウンセラーの専門性が高く、幅広く相談に乗ってくれる
・高単価な案件が多い
業界最高水準の案件単価
キャリアコンサルタントによる手厚いサポート
案件数が多い
レバテックフリーランスの案件例
月額単価 550,000円/月 職務内容 セミナー動画の視聴ログデータ分析案件に、
マーケターとして携わっていただきます。
具体的には、下記作業を想定しております。
- 視聴傾向や結果の分析
- 仮説、改善策の立案
- 顧客との折衝、提案求めるスキル ・Tableau/GoogleAnalytics等での分析レポート経験
・顧客ワーク等での改善提案の経験歓迎スキル・SQLでDBからデータを抽出、分析 レポーティングした経験案件URL 【マーケティング】セミナー動画視聴ログデータ分析の求人・案件
(2024年08月23日 現在)HiPro Tech|高単価な上流工程・〜週3稼働の案件あり
運営会社
パーソルキャリア株式会社
公開求人数
1,279件
マージン率
非公開
対応地域
首都圏中心
働き方
週3日から稼働OK、リモートOK案件多数
※2023年8月25日時点・公式ページより引用/算出
リモート案件多数・週3日〜可能で柔軟な働き方ができる
中間マージンのない直請け案件多数
契約後も充実したサポート体制
(希望する条件、現時点での実績、将来的になりたい姿、現在悩んでいることなど)
(経験やスキルに合った案件を相談)
(各種手続きまでフォロー)FLEXY|週3〜OK・上流工程の案件も豊富
運営会社
株式会社サーキュレーション
公開求人数
3,571件
平均単価
–
マージン率
非公開
対応地域
関東・関西・東海・九州
働き方
週3日~・完全リモートワークが可能な案件を多数保有
自社サービスのある企業の案件が多く、高単価な募集が豊富
週3日~・リモートなど、フレキシブルな働き方が可能
サポートが手厚く、安心して業務に取り組める
エンジニアスタイル|複数エージェントの案件をまとめてチェックできる
運営会社
ボスアーキテクト株式会社
公開求人数
308,261件
特徴
直接契約で高単価を実現
対応地域
主に東京
働き方
リモートワーク、フレックス制度、
週2稼働OKなど様々な案件に対応
30万件超の豊富な案件数
データが豊富で、案件を探しやすい
データ分析の副業をするために必要な準備
実務経験・スキルを棚卸ししておく
副業案件を探すためのサイトに登録しておく
データ分析の副業を行うメリットは?
収入が増える
スキルアップにつながる
人脈を広げることができる
データ分析で副業するデメリットって?
本業との兼ね合いが難しくなる
休みが取れなくなる
データ分析案件の副業で収入を増やすポイント
単価が安い案件は控える
複数のエージェントに登録して、自分のスキル感を相見積もりしてもらう
エージェントを利用する場合はマージン率を確認する
データ分析の副業を始める際の注意点
土日・平日夜の稼働が可能か確かめる
スケジュール管理をしっかり行い、可能な範囲で始める
副業可能か会社に確認する
確定申告が必要か確認する
データ分析の副業についてよくある質問
Q1. 週何日から副業出来る?
Q2. リモートワーク可能な案件はある?
Q3. データ分析未経験で副業出来る?
Q4. データ分析の副業からフリーランスとして独立するには?
まとめ
リモートで、週1〜、土日/平日夜稼働OKの直請け案件を探すならここ。業界最多水準の案件数を保有。
レバテックフリーランス(公式:https://freelance.levtech.jp/)
週4〜の案件が豊富(週3日以内の稼働ができる案件はハイスキル必要)。業界最高水準の高単価案件を探すならここ。
HiPro Tech(公式:https://tech.hipro-job.jp/)
週3〜OK、個人では参入が難しい大手企業案件などの取り扱いあり。契約後のサポートも充実しているエージェント。
エンジニアスタイル(公式:https://engineer-style.jp/ )
複数エージェントの求人から希望にあった案件を幅広く探せる案件サイト。
FLEXY ( 公式:https://flxy.jp/search )
リモート可・週3~稼働できるエンジニア向け案件が多数見つかる。