データ解析（データ分析）でフリーランスになるには？必要なスキルと案件獲得方法や将来性について解説

データ解析とは、企業や組織が持つ膨大なデータを分析し、その中から有用な情報を抽出するのが主な仕事です。

この記事では、フリーランスのデータアナリストになるために必要なスキルセットのほか、案件を安定して獲得するための具体的な方法、データアナリストの将来性について詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データ解析（データ分析）とは？

まずはデータ解析（データ分析）とは何か、のほか、データアナリストとデータサイエンティストの違いなどについて解説します。

データ解析の仕事内容

データ解析に携わる職種は、主にデータアナリストとデータサイエンティストの2つです。

データアナリストは企業や組織が持つデータを収集、分析し、ビジネス上の意思決定を支援する提案を行うのが主な役割です。

一方でデータサイエンティストは、データアナリストが行うデータ処理と分析を基盤に、さらに高度な分析や予測モデルの構築を行い、その結果をもとに新たなビジネス戦略や商品開発に活かす役割を担います。

データアナリストとデータサイエンティストは似ている部分もありますが、前者がデータの分析そのものに特化しているのに対し、後者はその分析結果をどのようにビジネス上の課題解決に結びつけるかに重点を置いています。両者ともに、企業がデータを活用して競争優位を築くためには欠かせない役割を果たしています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータを扱う職種ですが、役割やスキルには明確な違いがあります。

データアナリストは主に企業や組織が保有する構造化データを用いて、現状の分析や過去のトレンドを明らかにするのが主な業務です。分析結果をもとに具体的なビジネス戦略を提言したり、マーケティングや経営に関する知識が求められたりすることもあります。

一方でデータサイエンティストは、より専門的なスキルを持ち、特に機械学習やAIを活用した高度なデータ分析を行います。

データサイエンティストの仕事にはデータクレンジング（データの前処理）や適切なアルゴリズムの選定、分析モデルのチューニングが含まれます。データサイエンティストは将来の予測やパターン認識など、複雑なビジネス課題の解決が業務の目的です。

両者は協力してデータ分析を行うことが多く、データアナリストが見つけた課題をデータサイエンティストが高度な技術で解決するなど、互いに補完的な役割を果たします。

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データ解析の重要性

データ解析は、企業や組織にとって非常に重要な役割を果たしています。データ解析により企業は、大量のデータから意味のある洞察を得られます。

例えば売上データや顧客行動データの分析により、売上増加やコスト削減に直結する具体的な戦略を立てることが可能です。実際に農業分野でのデータ解析が効果的な温室管理を実現し、コスト削減と収穫量の向上に成功した例があります。

さらにデータ解析を通じた新規ビジネスや隠れた顧客ニーズの発見も可能です。営業活動をデータで可視化し効率化を図ることで、売上実績の可視化が実現した例もあります。

このように、データ解析は単なる数値の分析にとどまらず、企業の持続的成長を支える戦略的ツールとして不可欠です。正確なデータ解析により企業は、未来のトレンドを予測し、競争優位を築くための確かな基盤を得られるのです。

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データ解析の主要な手法とツール

データ解析には多くの手法があるため、目的に応じて手法を変更しなければいけません。

例えば回帰分析は、変数間の関係を明らかにし、予測モデルを構築するのに有効です。これにより、将来のトレンドや売上予測が可能となります。またクラスタリングはデータをグループ化し、類似性の高いデータポイントを見つけるために使用されることから、マーケティングのターゲティング戦略に役立ちます。

これらの分析手法を実践するために、PythonやRといったプログラミング言語が広く使用されています。Pythonは豊富なライブラリがあり、データ解析や機械学習において柔軟かつ強力なツールです。Rは特に統計分析に優れており、多くの統計手法を簡単に実行できる点が特徴です。

さらにTableauのようなデータ可視化ツールは、分析結果を視覚的に表現し、関係者とのコミュニケーションを円滑にします。これらの分析手法やツールの活用により、データの洞察がより迅速に理解され、実際のビジネス戦略に反映されやすくなるのです。

フリーランス データ解析(データ分析)の年収相場

ここからは、フリーランスのデータ解析(データ分析)、職種としてはデータアナリストとデータサイエンティストの年収相場をみていきます。

フリーランス データ解析の年収相場とは？

フリーランスのエージェント『エンジニアファクトリー』に2024年8月下旬時点で登録・公開されているデータサイエンティストとデータアナリストの求人情報を参考に見ていきます。

データアナリストとデータサイエンティストの年収相場は、約600万円（月額報酬50万円）～約1920万円（月額報酬160万円）となっていました。

報酬が高くなればなるほど、データ解析にまつわる仮説検証やプロジェクトの意思決定支援のほか、ビジネスレベルの英語力といった高いスキルが求められます。一方で報酬がそれほど高くない場合は、Pythonを用いたプログラミングが任されることもあります。

これらの求人情報からは、データ解析とひと言でいっても業務内容はプロジェクトやクライアントによってさまざまで、得られる報酬も幅があることがわかりました。これからデータ解析の仕事を目指している方は、キャリアのゴールとして自分がどのようになりたいのかを明確にしてからスキルアップを図るといいでしょう。

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年収を上げるためのポイント

フリーランスのデータ解析の年収を上げるためには、何をおいてもデータ解析のスキルアップが必須です。

具体的にはデータ解析の専門知識を深めるために、PythonやSQLなどのプログラミング言語、Tableauなどのデータ可視化ツールの習得が求められます。

スキルアップして実務経験を積んだのち、高単価案件の獲得を目指しましょう。高単価案件を獲得するには、特定の分野に特化したスキルや実績の積み重ねが必要です。専門性を高めることによって、クライアントにとってより高い価値を提供できるようになり、単価の高い案件を受注できる可能性が高まります。

さらに、外資系企業や大手企業への転職も収入を大幅に向上させる手段の一つです。外資系企業や大手企業は通常、スキルの高いデータアナリストに対して高い報酬を提供する傾向があるからです。

これらの戦略を組み合わせて実践することで、フリーランスとしての年収を効果的に上げることができるでしょう。

データ解析(データ分析)でフリーランスになるために必要なスキル

ここからは、データ解析(データ分析)でフリーランスになるために必要な、以下3つのスキルについて、詳しく解説します。

• プログラミングスキル
• 統計学と数学の知識
• 論理的思考力

プログラミングスキル

データ解析の仕事において、プログラミングスキルは必須です。特にPythonやRといった言語はデータの収集・処理から分析、さらには機械学習モデルの構築に至るまで幅広く活用されています。

Pythonはシンプルで使いやすい構文が特徴であり、データサイエンスやAI開発において非常に高い人気を誇っています。またR言語は統計解析に特化しており、特に大量のデータを扱う際に強力なツールとなります。

さらに、データベースからのデータ抽出に必要なSQLの知識も重要です。

このようにフリーランスとしてデータ解析を行うには、データ解析にまつわるプログラミングスキルの習得が欠かせません。特にPythonとRの活用方法を深く理解し、データベースとの連携も視野に入れたスキルセットを構築することで、他のフリーランサーとの差別化を図れるでしょう。

統計学と数学の知識

データ解析の業務において、統計学と数学の基礎知識は非常に重要です。

統計学はデータの分布や相関関係を理解し、適切な分析モデルを構築するための基礎となります。例えば確率統計はデータ解析において頻繁に使用される手法であり、データの変動やパターンを評価するのに役立ちます。また微積分や線形代数といった数学の分野も、複雑なデータを解析する際に不可欠です。

統計学と数学の深く広い知識があることで、フリーランスのデータ解析者は、ビジネス上の課題をデータに基づいて解決する提案が可能になるのです。

つまりデータ解析に必要な統計学と数学の知識を深く理解することは、分析結果を正確に解釈し、実務に応用するために非常に重要といえます。

論理的思考力

論理的思考力はデータ解析において、複雑なデータセットから有益なインサイトを引き出し、ビジネス上の課題を解決するために不可欠なスキルです。論理的思考力があると、データの分析プロセスにおいて因果関係やパターンを正確に特定し、問題を体系的に整理できます。

また論理的思考は、データ解析の結果を基にした意思決定をサポートする際にも必要です。データの背後にある構造や関係性を客観的に把握し、最適な解決策を導き出すことができる能力があれば、ビジネス上の意思決定の精度を高められるでしょう。論理的思考力に基づいた分析や理解により、クライアントに対して信頼性の高い提案ができるため、フリーランスとしての信頼も向上します。

このようにデータ解析における論理的思考力は、データから有意義な結論を導き出すために極めて重要なスキルなのです。

データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションは、データ解析の中でも特に重要なスキルの一つです。データの視覚化により複雑な情報を直感的に理解しやすくし、意思決定を支援します。

例えばMotionBoard、Tableau、Power BIといったツールは、膨大なデータをグラフやチャートに変換し、視覚的に分かりやすい形に整えられます。データビジュアライゼーションにより、ビジネスの現状を正確に把握し、問題点や改善点を迅速に特定できるのです。

これらのツールを使用する際には、データの特性に応じた最適な視覚化方法の選択が重要です。例えば時間の経過に伴う変化を示す際には折れ線グラフが適しており、異なるカテゴリの比較を行う場合には棒グラフが効果的です。

データビジュアライゼーションの効果的な活用により、クライアントに対して説得力のあるレポートを作成し、プロジェクトの成功に貢献できるでしょう。

データ解析(データ分析)でフリーランスになるためにおすすめな資格

ここからは、データ解析(データ分析)でフリーランスになるためにおすすめな資格を紹介します。

おすすめな資格とその内容

データ解析でフリーランスとして活躍するときに役立つ主な資格は、以下の4つです。

• E資格
• Python3エンジニア認定データ分析試験
• データサイエンティスト検定
• 統計検定
• Google Data Analytics Professional Certificate

各資格の概要と特長、取得メリットやデータ解析の仕事への活かし方は、以下のようになります。

資格名	概要と特長	取得メリット	データ解析の仕事への活かし方
E資格	AI技術やディープラーニングに関する知識とスキルを学べる。	AIやディープラーニング技術に関するスキルを証明でき、特にAIプロジェクトでの信頼性が向上する。	AIやディープラーニングを用いた高度なデータ解析や予測モデルの構築に活用できる。
Python3エンジニア認定データ分析試験	Pythonを使ったデータ分析に特化した資格。データの前処理、統計解析、機械学習の基本的な手法を学べる。	Pythonでのデータ分析スキルを証明でき、幅広いデータ処理や機械学習モデルの開発に対応できる。	実務でのデータ処理や機械学習モデルの開発に直結し、実践的なデータ分析スキルを発揮できる。
データサイエンティスト検定	データサイエンティストとしての基礎知識とスキルを評価する資格。データ収集から分析、活用までの知識を網羅。	データサイエンティストとしての基礎スキルを証明し、幅広いデータ活用スキルを持つことをアピールできる。	データ分析全般にスキルを活用し、特にビジネス分析において強みを発揮する。
統計検定	統計学に関する知識を評価する資格。基礎から高度な専門知識まで幅広く対応。	統計学の理解を証明し、データ解析の基礎力を高めることができる。分析結果の信頼性向上に寄与する。	データの信頼性評価や仮説検証に有用で、統計に基づいたデータ解析の精度を向上させる。
Google Data Analytics Professional Certificate	Googleが提供するオンライン認定証。データの整理、視覚化、報告に必要なスキルを学べる。	実務に即したデータ分析スキルを証明でき、企業のデータ分析プロジェクトで即戦力となる。	データの整理、視覚化、報告に特化した分析作業を実施し、Googleのツールや方法論を活用してプロジェクトを進行できる。

資格取得にかかる時間とコスト

資格名	学習期間	試験費用	追加の教材費用例	総費用の目安
E資格	約3〜6ヶ月	約33,000円（JDLA認定プログラム受講後に受験可能）	プログラム受講料：約100,000円	総額：約133,000円〜
Python3エンジニア認定データ分析試験	約1〜2ヶ月	11,000円	教材費：約2,000円〜	総額：約16,000円〜21,000円
データサイエンティスト検定	約1ヶ月～	10,000円	教材費：約3,000円〜	総額：約13,000円〜
統計検定	約1〜3ヶ月（受験レベルにより異なる）	5,000円（4級）〜10,000円（統計検定 専門統計調査士）	教材費：約2,000円〜	総額：約7,000円〜
Google Data Analytics Professional Certificate	約6ヶ月（Courseraを通じて）	約49ドル/月（約7,000円/月）×6ヶ月 = 約42,000円	教材費：なし（オンライン教材含む）	総額：約42,000円

資格がキャリアに与える影響

フリーランスのデータ解析としてキャリアを築く際、業務に必要な資格を持つことは重要な意味を持ちます。資格を保有することにより専門知識とスキルを客観的に証明できるため、クライアントからの信頼度が増す効果が期待できるのです。特にフリーランス業界では、信頼性が案件獲得の鍵となるため、資格の有無がプロジェクトの選定や報酬に直接影響を与えることがあります。

例えばE資格やPython3エンジニア認定データ分析試験などの資格は、データ解析における高度な技術を証明します。これらの資格を有することでクライアントは、求職者のスキルを確認したうえで、安心してプロジェクトを依頼できます。また資格を持つことで、競合フリーランスとの差別化が図れ、より高単価な案件を獲得しやすくなるでしょう。

データ解析(データ分析)でフリーランス案件の獲得方法

ここからは、データ解析(データ分析)でフリーランス案件を獲得する方法を紹介します。

フリーランス案件紹介サイトで案件を探す

データ解析でフリーランスとして活躍するには、案件を安定して獲得することが不可欠です。しかし、一般的な求人サイトでは正社員やアルバイトの雇用形態が多く、フリーランスの募集自体が少ないことがあります。そのためフリーランスの案件を探す際には、ITフリーランス案件に特化したサイトを使うのがおすすめです。

また、案件数以外にも「ご自身に合った案件があるか」という点も重要です。弊社の

直接営業する

上記のようなサイトを使わずに、企業のサイトやSNSを入口として直接営業する手もあります。しかし、フリーランス採用について積極的でないクライアントにも多く当たることになるため、応募や提案数に対してレスポンスが少ない、ということもあるでしょう。

特にデータ解析は、その重要性に気が付かず一般的なエンジニア職と比べ採用の優先度が低い企業もまだまだあります。そのため、履歴書や職務経歴書を送って終わりではなく、自身の持つスキルをサービスとして提案できるようにしましょう。

こうした営業活動に時間をかえられない場合や、そもそも営業活動が苦手な場合には、フリーランス就業支援のエージェントを活用してみてください。

フリーランス データ解析(データ分析)の需要と将来性

近年データ解析の需要が急速に高まっている背景には、ビジネスのデジタル化が進み、膨大なデータが日々生成されている現状があります。企業はこれらのデータを活用し、競争優位性を確保するために、データ解析の専門家を求めているのです。

特にフリーランスのデータ解析エンジニアは柔軟な働き方ができるため、プロジェクトごとに専門的な知識やスキルを提供できる点は、企業にとって魅力です。

AIや機械学習の普及に伴い、データ解析の役割はますます重要性を増しています。これらの技術は予測分析や高度なデータ処理を可能にし、ビジネスの意思決定に大きな影響を与えるため、専門性の高いデータ解析のスキルが求められるのです。

将来的にもデータ解析エンジニアの人材需要が高い傾向は続くと予想されています。データの価値の高さがより認識されるようになれば、フリーランスのデータ解析者の需要は一層増加すると考えられます。

フリーランスのデータ解析案件ならエンジニアファクトリー

エンジニアファクトリーは常時6,000件以上のIT案件を掲載しており、データ解析の案件も数多くあります。案件に直接応募ができる他、キャリアコンサルタントが徹底的にサポートするため「初めてのフリーランスで何から始めたらいいのかわからない」「案件参画中だけど、次の営業活動に手がまわらない」といったお悩みにも対応できます。

まとめ

データの活用がビジネスの成長に直結する現代において、専門的な知識を持つデータ解析エンジニアの需要はますます高まっています。フリーランスとしてのキャリアを築くためには、この記事で紹介したように適切な資格を取得し、信頼性の高い提案書を作成することが重要です。

また効果的な営業術を駆使して、クライアントとの関係を築き、継続的な案件獲得を目指すことが求められます。営業において不安がある方は、エンジニアファクトリーのようなエージェントを利用する方法があります。エージェントのサポートを受けることで、安定したキャリアを築ける可能性が高まるでしょう。

フリーランスのデータ解析の仕事に興味がある方は、まずエンジニアファクトリーに会員登録して、どのような仕事があるか探してみてはいかがでしょうか。