最近はデータサイエンティストの需要が拡大しており、フリーランスとして活動する人々も増えています。
しかし、フリーランスとしてデータサイエンスの世界で仕事を得ていくためには、どの程度のスキルや経験が求めらるかあまり情報が多くないかと思います。
そこで今回は、僕自身の企業・フリーランス両方でのデータサイエンティストの経験から、どのくらいのスキル・経験があるとよいか書いていきたいと思います。
フリーランスデータサイエンティストに最低限必要なスキル
ハードスキル
まず最低限のレベルであれば、以下のどちらかが必要かと思います。
1. SQL
データベースを操作するためのプログラミング言語であり、データ抽出や分析に欠かせません。企業のデータを有効に活用するためには、まずはじめにSQLの知識が必要になります。
2. Python もしくは R
どちらもデータ分析によく使われるプログラミング言語であり、データの前処理、分析、機械学習モデルの構築など幅広いタスクに使用されます。PythonかRのどちらがよいかについて、案件数で言えばPythonを使いこなせる方がよいかもしれませんが、どちらかできれば十分かと思います。
ただし、上記以外にもBIツールがうまく使えるとか、エクセルは任せといてみたいな人であれば、フリーランス案件を得られる可能性はもちろんあります。上記はあくまで一般論です。
またこの段階において、1 or 2のおすすめは1. SQLです。案件数や難易度的には、まずSQLができた方が入り口としてはよいと思います。
ソフトスキル
1. 考える力
ざっくりとした言葉になっていますが、とりあえず問題があったときに、どんなデータをどのように使ってみたらよいか、またその結果をどのように解釈したらよいかと自分で考える力が重要です。理想的には、データを通して新たな視点を見つけ、問題に対する新たな洞察を得られればよいですが、そこまで至らなくても自分で走れるだけの能力は求められます。
また、コミュニケーション能力や課題解決能力などがあるに越したことはないですが、実際現役のデータサイエンティストが皆そのような能力を有しているかというと疑問が湧きますので、とりあえず自分で考えることができれば最低限をクリアしているのではないかと思います。
継続して案件を得るためにあると良いスキル
ハードスキル
1. 統計学と機械学習
データを分析するための基本的なスキルとして、統計学的手法の理解と機械学習アルゴリズムの知識が求められます。これによってデータから有益な情報を引き出し、予測モデルを構築することが可能です。ただし、統計学や機械学習の分野は求め始めたらキリがないので、とりあえず統計検定2級レベルやG検定E検定などを一旦の目安にするとどうかと思います。
2. BIツール
データの収集や解析に特化したBIツールの使用スキルもけっこう大切だと思います。ツールを使うことで効率的にデータを処理・分析ができますので、必須ではありませんがBIツールを使用したダッシュボード構築の案件は多いように思えます。Pythonなどで機械学習モデルの構築などが難しくても、SQLをベースにBIツールを活用して、データの可視化、ダッシュボード構築ができると幅が広がるはずです。
ソフトスキル
1. プレゼンテーション能力
分析結果をわかりやすくプレゼンテーションするスキルは、提案や報告の際に欠かせません。視覚的な要素を取り入れ、データを説得力のあるストーリーにまとめる能力が求められます。
2. 問題解決能力
データサイエンスは複雑な問題を解決するための手段です。データから得られた結果をもとに、現実の課題を解決する能力が求められます。
3. コミュニケーション能力
データの分析結果や洞察を他者にわかりやすく伝えることは非常に重要です。クライアントやチームと円滑なコミュニケーションをとり、プロジェクトの進行を効果的に管理するスキルが求められます。
スキルは重要だが経験も物をいう
データサイエンティストがフリーランスになるにあたって、スキルはもちろん重要ですが、それ以上に経験が物をいいます。「あれができます、これができます」というよりも「業務でこれをやりました」という方が説得力が高いです。もちろん未経験では決してフリーランス案件は取得できないというわけではないですが、ある程度の業務経験があると案件取得が容易になると思います。
よく求人情報を見ると「経験年数」の記載がありますが、だいたい経験年数が3年くらいあれば大半の経験年数条件は満たすのではないかと思います。エージェントの人もそんなことを言っていました。また、求人に記載されている経験年数に満たなくても、採用されるケースはよくあるそうです。経験年数が少し足りなくても、業務でどんなことをやったか、何ができるのかが重視されるからだそうです。もっともですね。
自分の強みを持っておくとよい
これらの基本的なスキルを磨いたら、次は自分の強みを見つけることが重要です。フリーランスデータサイエンティストとして成功するためには、自分はこれができるという分野を持っていると案件を継続的に得ることができるでしょう。なんとなくいろいろなことができるよりも、この分野は任せてほしいという方が業務委託という契約上好まれるのではないでしょうか。自分が得意とする分野や専門知識、特別なスキルを見つけ出し、それを強化していくことで、フリーランスでサバイブしていくことができるでしょう。
フリーランスはめちゃ能力が高いというわけでもない
ここまでいろいろとフリーランスは難しいよ的なことを書いてきたかと思いますが、一応言っておくと、フリーランスの人がみんな能力がとても高いというわけではありません。ピンキリです。自分のスキルではとてもじゃないけど無理だ…と思っても、意外となんとします。
最後に
フリーランスのデータサイエンティストになるのは挑戦的かもしれませんが、自分のスキルや経験があれば、このような選択肢も現実的なものになります。必要なスキルを磨き、自分の強みを見つけながら、この新たなキャリアに挑戦してみることをお勧めします。
