データサイエンスを学べば未経験でも副業できる？案件の例や始める方法などを解説！

近年、DX 推進により多くの企業がデータサイエンスの導入を進めています。データサイエンスを学ぶことで副業ができないか気になっている未経験者、初心者も多いでしょう。今回はデータサイエンスを習得することで未経験、初心者でも副業できるのかわかるよう、案件の具体例や始める方法などについて解説します。データサイエンスを学んで副業をしてみたい方はぜひ参考にしてみてください。

データサイエンスを学べば未経験、初心者でも副業できる？

結論として、データサイエンスを学べば、未経験、初心者でも副業できます。

データサイエンスに関する副業は分析や開発の業務だけではありません。データサイエンスの知識を活かした教育系の業務もあります。

分析や開発の業務は実務経験がないと応募するのが困難な傾向です。プログラミングの基礎を知っていても、求められる開発環境が異なる場合もあり、未経験、初心者だと臨機応変に対応するのは難しいでしょう。

ただ、最近では企業や組織に所属しなくてもデータサイエンスの実務経験を積めるプラットフォームも登場しています。

未経験、初心者でも少しずつデータ分析を実践して実績を積んでいけば、案件を依頼してくれるクライアントが出てきてもおかしくはありません。

また、教育系の業務は初心者を対象とした業務が多いです。未経験、初心者でも要点を押さえてデータサイエンスを学ぶことで、教える側として副業を始められる可能性もあります。

これから副業を目的にスキルアップを検討している方は、ぜひデータサイエンスの習得も検討してみてください。

データサイエンスの副業の例

データサイエンスを習得すれば、将来的にどのような副業に挑戦できるようになるのでしょうか。

続いては、データサイエンスの副業の例についてご紹介します。

データ分析

データサイエンスの副業の例として、データ分析と関連事務の仕事が挙げられます。

Jupyter Notebook によるデータの前処理、Excel を用いたデータの処理などが仕事です。

主に Python を用いたデータ分析経験などが求められます。

分析基盤設計

データサイエンスの副業の例として、分析基盤設計の仕事が挙げられます。

データベースや BI ツールの設計、分析基盤の構築などをする仕事です。

データ分析基盤の設計経験や PowerBI の利用経験などが求められます。

AI システムの開発

データサイエンスの副業の例として、AI システムの開発案件の仕事が挙げられます。

分析ロジックを検討したり、センサーデータを解析したりする仕事です。

Python やデータ分析の経験、Docker といった開発環境に対する知見なども求められています。

Docker の概要やメリット、インストール方法などは下記の入門記事で学べます。

Docker とは？メリットやインストール方法、環境構築などを入門レベルでわかりやすく解説！

営業代行

データサイエンスの副業の例として、IT サービスの営業代行の仕事が挙げられます。

企業が開発したデータ分析サービス、AI サービスの営業や、商談の進行、提案書の作成、プレゼンなどをする仕事です。

データ分析や AI の基礎知識、営業経験、コミュニケーション能力などが求められます。

技術指導

データサイエンスの副業の例として、企業に対する技術指導の仕事が挙げられます。

企業が求めるデータ分析システムの開発を支援したり、関係者に専門的な知見から指導したりする仕事です。

データの可視化や分析に使う BI ツール、AI の活用などの専門知識が求められます。

教材開発

データサイエンティストの副業の例として、AI 人材を育成する教材開発の仕事が挙げられます。

新規講座の作成サポートや技術ブログ、講座紹介ブログの執筆などをする仕事です。

機械学習に関する専門知識、実装経験や、研究発表の経験などが求められます。

講師

データサイエンスの副業の例として、データサイエンスを教える講師の仕事が挙げられます。

データサイエンススクールで受講生のマンツーマンメンタリングや、チャットサポート、課題レビューなどをする仕事です。

Python の業務経験や機械学習ライブラリの知識、人に教える能力などが求められます。

キャリア支援

データサイエンスの副業の例として、データサイエンティストや AI エンジニアに関するキャリア支援の仕事が挙げられます。

データサイエンスや AI の未経験者に、データサイエンスに必要なプログラミングスキルやデータ分析の方法、ポートフォリオ作成のポイント、面接対策などを教える仕事です。

データサイエンティストや AI エンジニアとして働いた経験や、メンタリングスキル、コーチングスキルなどが求められます。

データサイエンスの副業案件の単価報酬・時給

データサイエンスの副業案件は基本的に高報酬になりやすいです。

たとえば、分析基盤の設計支援の仕事であれば、時給 4,000 円以上で募集されるケースも珍しくありません。

また、オンライン講師の仕事であれば、1 レッスンあたりの単価が 2 時間で 10,000 円といった報酬で募集されることもあります。

一般的な副業というと、「単価報酬や時給が安くてやってられない」という声を聞くこともあるかもしれませんが、データサイエンスの副業に関しては話が変わります。

将来的に副業で高報酬を目指したい方はデータサイエンスを学ぶのがとてもおすすめです。

データサイエンスを習得して副業を始める方法

データサイエンスの副業の単価や時給などの報酬をご紹介しました。

データサイエンスの副業は報酬が高くなりやすく、実際に仕事を始めて稼いでみたいと思えたのではないでしょうか。

ただ、データサイエンスの副業をどのように始めればよいのかイメージが湧かず、具体的な道筋が描けない方もいるはずです。

データサイエンスの副業を始める方法の流れはおおよそ決まっています。

ここでは、データサイエンスを習得して副業を始める方法について解説します。

データサイエンスの副業に必要なことを学ぶ

データサイエンスの副業の例からもわかるように、データサイエンスの業務ではデータ分析や AI 開発などが求められやすいです。

したがって、データ分析に必要な Python や AI、統計学などの知識を習得しておく必要があります。

ほかにもデータサイエンスの副業に必要なことはさまざまです。

事前に具体的な副業案件を自分でもチェックして、必須スキル・歓迎スキルの項目にある能力を積極的に磨いていきましょう。

Python、AI、統計学の概要や学習方法については下記の記事をご覧ください。

データサイエンティストに必要な Python とは？学習方法や R・SQL とどっちを学ぶべきかを解説！

AI の勉強は初心者の社会人でも間に合う？何から始めるか迷うときのロードマップ、学習方法を公開！

統計学とデータサイエンスの違いは？ データサイエンティストを目指すときの必要性、勉強方法を解説！

データ分析の講座を受講してみる

近年はデータサイエンスの需要が高まったことから、さまざまな教育団体がデータ分析に関する講座を開講しています。

受講すればデータ分析でビジネス課題を解決するスキルを習得できるため、副業にも応募しやすくなるはずです。

ただ、信頼性の低い講座を受講すると、クライアントにスキルを評価してもらえない恐れもあります。認定基準をクリアした講座だと副業でも実力を示しやすいでしょう。

データサイエンティストの比較基準や、データ分析に関する国際資格認定講座に興味がある方は下記のページもぜひお読みください。

データサイエンティストの講座 5 選！ 比較基準や給付金の条件も紹介

データアナリスト国際資格認定講座について

【公式】認定データアナリストとは？ | 国際資格データアナリスト

コンペに挑戦する

データサイエンスの知識を習得したら副業に向けて実践が必要です。

データサイエンスは社会課題の解決に直結する分野であり、多くの企業・団体がコンペ形式で課題解決の提案を募集しています。

コンペで上位に入賞すると賞金を稼ぐこともできるため、副業として挑戦することは十分可能です。

データサイエンスに関するコンペはプラットフォームから参加できます。主要なプラットフォームの例は、世界的な規模で課題解決のテーマが掲載される Kaggle や、日本国内でトップレベルの知名度を誇る SIGNATE などです。

Kaggle と SIGNATE の詳細を知りたい方は下記の記事をご覧ください。

Kaggle とは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】

SIGNATE とは？始め方や勉強方法、Kaggle との違いがわかる比較情報を解説！

IT フリーランスエージェントに相談する

IT フリーランスエージェントは、IT 系の業務を受注できるようにサポートしてくれる求人紹介サービスです。

経歴や希望をヒアリングしてもらい、条件にあった企業の副業を紹介してくれます。

初心者や未経験者だと仕事を紹介してもらうのは現実として難しいです。ただ、コンペでの実績をもとに案件を紹介してくれるサービスも登場しています。

コンペで実績を獲得できた方は副業を紹介してもらえないか相談してみるとよいでしょう。

クラウドソーシングサービスに登録する

クラウドソーシングサービスは、業務を発注したい会社と副業を始めたいワーカーをマッチングするサイトです。

企業がデータサイエンスに関する案件を公開し、ワーカーが応募して契約されると副業を始められます。

契約に伴いサイト運営者が報酬を事前に預かり、クライアントの検収が完了したあとに報酬が支払われる仕組みです。

登録日から案件に応募できるため、数日で副業が決まるケースも少なくありません。データ分析に関する実績が積みあがってきたら、登録して副業の獲得を目指してみましょう。

データサイエンスの副業が難しい場合はブログもおすすめ

データサイエンスの副業を始める方法をお伝えしました。自分にあった方法が見つかった方もいるかもしれませんが、その一方でいずれもハードルが高く感じてしまった方もいるかもしれません。気軽に始められる方法がないのか気になってきた方もいるでしょう。

データサイエンスを活かして副業をする方法として気軽なのがブログです。ブログではさまざまな方法で副業収入を発生させることができます。主にアフィリエイト・仕事募集・有料記事の販売を検討できます。

いずれも気軽に始められる方法なので、副業を挫折しそうになったときは、ひとまず検討してみてください。

アフィリエイト

アフィリエイトは、事業者の商品・サービスをブログで紹介して成果報酬を得る副業方法です。たとえば、データサイエンティストにおすすめの本を自分のブログで紹介したとしましょう。読者が購入した場合、事業者から成果報酬が振り込まれる仕組みです。

自分で商品・サービスを企画・開発しなくて済むので、気軽に始められるでしょう。

仕事募集

最近のブログサービスでは、ほかの読者とコメントでやり取りしたり、仕事依頼を受けるための機能を利用したりできる場合があります。

日頃からデータサイエンスを学んで有益な情報を発信していくと、データサイエンスに詳しい人であることを多くの人々に認知してもらえます。

そのため、自分ができる副業の仕事の例をブログに掲載すれば、困っている人から仕事を依頼されるケースも珍しくありません。

有料記事の販売

最近のブログサービスには、自分が書いた記事に値段を設定して、有料記事として販売する機能が搭載され始めています。

データサイエンスに関する有益な情報を記事化して販売すれば、副業収入を得ることも可能です。しかも、一度執筆した記事は売れてもなくならず、永続的に収益が発生する可能性もあります。

本業の合間にコツコツ有料記事を作成していけば、ブログが将来的に頼れる副業収入の基盤となっていくでしょう。

データサイエンスの副業に役立つ可能性のある資格

データサイエンスに関する資格を取得すれば、知識を副業に役立てることもできます。データサイエンスの副業に役立つ可能性のある資格の例は下記の通りです。

データサイエンスの副業に役立つ資格	概要
DS 検定	アシスタントデータサイエンティストとして活躍できるレベルの実務能力と知識を証明できる。
E 資格	AI 開発に必要な機械学習・深層学習の専門知識と実装能力などを証明できる。
統計検定 データサイエンス基礎（DS 基礎）	データマネジメントやデータセットマネジメント、集計分析などを学べる。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験	Python の基礎や関連ライブラリによる分析実践などを習得できる。

データサイエンスの資格によっては、実務レベルであることを証明するのが難しい場合があります。

資格を取得したからといって、必ず副業案件を獲得できるわけではありません。あくまで実務経験を増やして実績を語れるようになることが最も重要です。

ただ、難易度が低く低単価の案件であれば、未経験者が求められるケースも少なくありません。データサイエンスに関する資格を武器に未経験者向けの案件を獲得し、少しずつ実績を増やしていきましょう。

データサイエンスの副業に向けて資格の取得を検討するのであれば下記の記事も役立ちます。

DS 検定（リテラシーレベル）とは？ 難易度や勉強時間、G 検定とどちらを受けるべきかを解説！【テキスト紹介あり】

E 資格とは？ 取得メリットや難易度、勉強方法、G 検定との違いなどを解説！

統計検定とは？ メリットや難易度、勉強時間、データサイエンティストを目指すための学習方法などを解説！

AI 資格は就職・転職で役立つ？選び方やおすすめの資格 9 選を紹介！

データサイエンティストの資格 6 選！ 難易度や勉強時間、評価なども紹介

データサイエンスの副業がうまくいかないときはメンタリングも検討

データサイエンスの副業を始める方法や役立ちそうな資格などをご紹介しました。ただ、いざ副業の獲得を目指してみても、思うように仕事を受注できないケースも多いです。

データサイエンスの副業がうまくいかないときはメンタリングを検討してみるとよいかもしれません。

実際にデータサイエンスの仕事を獲得している専門家であれば、副業を始めるのに必要なスキルや方法などについて、自身の体験談を交えながら伝授してくれます。

ビッグデータラボでは、一人ひとりの目標に合わせた学習カリキュラムでデータサイエンスを習得できるメンタリングプログラムを実施しています。

現役のデータサイエンティストが、データサイエンスの副業を始めて安定的に収益を獲得できるようになるためのロードマップを提案します。

無料相談を受け付けているので、データサイエンスの副業に挫折しそうになっている方、副業に向けて不足しているスキルを明確にしたい方などは、ぜひ一度ビッグデータラボまでお問い合わせください。

ビッグデータラボのメンタリングプログラム

まずは無料相談する

データサイエンスの副業に関する気になる Q＆A

データサイエンスの副業について全体像がおわかりいただけたでしょう。データサイエンスの副業に関して細かい疑問についても解消できるように、よくある質問に Q＆A 形式で回答します。

Q1．データサイエンスの副業は土日でもできる？

A1．データサイエンスの副業は土日でもできます。

一般的な企業の案件に携わる場合であれば、営業時間での稼働が求められることが基本になるでしょう。

ただ、データサイエンスの教育系の副業に関しては、土日に学習する方をサポートするケースもあり、土日での稼働が求められる場合もあります。

データサイエンスの副業を土日に行いたいのであれば、教育系の業務を探してみるとよいかもしれません。

Q2．データサイエンティストの副業は週 1 日でも働ける？

A2．データサイエンティストの副業は週 1 日でも働けます。

データサイエンティストの副業としてキャリア支援の仕事がありました。

近年は、オンラインミーティングツールを気軽に利用できるようになったので、時間や場所を問わずキャリア支援の仕事を副業で始められます。

週に 1 回だけ転職希望者にデータサイエンティストになるためのアドバイスをして収入を得ることは不可能ではありません。また、データサイエンティストに関する情報を週に 1 回だけブログで発信して収益につながる働き方も可能です。

データサイエンティストの副業を週 1 日から始めたい方は、メンターやブログの副業も検討してみてください。

まとめ

本記事ではデータサイエンスの副業の案件例や単価報酬、副業を始める方法などをご紹介しました。

データサイエンスの副業にはデータ分析や AI 開発、講師、ブログ作成などさまざまな業務があります。

始めるには Python や AI、統計学といった幅広い専門知識、スキルが必要になる一方で、報酬は高くなりやすい傾向です。

未経験や初心者であれば副業の獲得に苦労するかもしれませんが、必要なスキルを見極めて効率的に習得することで、将来的に副収入を得られる可能性が出てきます。

どうしても副業を始められない方、副業が軌道に乗らない方などは、必要に応じてメンターに相談してみてください。

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