データ分析の副業は未経験でもできる！土日のみ・在宅OKの求人も紹介

「データ分析の副業は未経験でもできる？」「データ分析の副業で土日のみ働ける案件はある？」と悩んでいませんか。

多くの企業で今積極的に取り入れられているのが、ビッグデータの活用です。

専門ツールを用いて収集データを加工＆取捨選択することで、マーケティングにおいて合理的な判断ができるため、データ分析の仕事は重要視されています。

本記事では、データ分析の副業について詳しく解説していきます。

収入や将来性、求人の見つけ方なども併せて紹介するので、データ分析の副業を検討している人はぜひ参考にしてみてください。

データ分析の副業｜2つの職種の違い

データ分析の副業において、募集されている職種は主に以下の2種類があります。

• データサイエンティスト
• データアナリスト

両方データ分析を行う職種であり混同しやすいのですが、詳細を見ると領域や目的に違いがあります。

それぞれ違いを解説するので、自分が適している職種はデータサイエンティストなのかデータアナリストなのか、確認してみましょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析システムを作成した上で、分析結果を企業に提供してマーケティングに貢献します。

専門的なデータ分析スキルが求められる職種であり、統計学の知識はもちろん、機械学習アルゴリズムの理解やプログラミングスキルも必要です。

特に機械学習の知識が必須であり、TensorFlowやKeras、Chainerなどのツールを使用できなければいけません。

データサイエンティストの具体的な作業としては、以下のような内容が挙げられます。

• アルゴリズム開発
• データ加工・解析
• パラメータチューニング
• 予測モデルの作成

より高度なデータ分析システム作りに特化した職種であるため、データアナリストに比べるとエンジニア寄りだといえるでしょう。

なお、データサイエンティストの平均年収は約672万円であり、レバテックフリーランスにおける案件数は約778件です。

平均年収や案件数から見ても、企業からの需要が高いことが分かります。

データアナリスト

データアナリストは、データの収集から戦略の提案までを行う職種です。

データサイエンティストが非構造化データを扱うのが多いのに対し、データアナリストは構造化データをメインに扱います。

SASやExcel、BIツールなどを用いて、基本的な統計学をベースにデータ分析を行います。

データアナリストの具体的な作業内容は、以下の通りです。

• データ収集
• 既存データセットの探索・解析
• レポーティング
• 戦略の立案

データ分析＋aでレポーティングや戦略の立案をすることから、データサイエンティストよりもコンサルタントやマーケター寄りの職種だといえます。

高度なプログラミングスキルが不要な反面、コミュニケーション能力や課題解決能力、トレンド・ビジネス課題における深い理解が求められます。

またデータアナリストの平均年収は約696万円で、レバテックフリーランスに掲載されている案件数は約186件でした。

データサイエンティストより需要はやや落ちるものの、高収入を期待できる職種といえるでしょう。

データ分析の副業事情

副業を始める上で、収入の目安や将来性を把握していると動き出しやすいです。

以下、データ分析の年収や将来性を知るべく、副業事情を調査してみました。

年収や将来性を鑑みて、稼働日数を考えたり独立を視野に入れたりするのも良いでしょう。

データ分析の副業の年収

データ分析の仕事の平均年収は、約660万円〜760万円です。

ITエンジニアの平均年収が約450万円前後だといわれているため、データ分析の仕事はIT業界の中でも高水準だといえるでしょう。

また、レバテックフリーランスでデータ分析の副業案件を検索したところ、単価と案件数は以下の結果となりました。

最高単価は145万円、最低単価は10万円で、最も多かったのは75万円の案件です。

時給案件では、約3,500円前後の仕事が多く見られました。

上記の案件は140〜180時間稼働想定のため、週10時間副業として稼働する場合の収入の目安は、1ヶ月あたり約2万円〜41万円と幅広いです。

また平均月収を計算すると約70万円、週10時間稼働した場合約16万円〜20万円となります。

したがって、データ分析の副業をした際の年収の目安は、約192万円〜240万円程度であると考えられます。

データ分析の副業の案件数

データ分析の案件数を調べたところ、以下の結果となりました。

• レバテックフリーランス：616件
• ミッドワークス：286件
• クラウドワークス：1,141件
• ランサーズ：2,023件

（2024年7月現在）

求人サイトによっては1,000件を超えるところもあり、データ分析の需要の高さが伺えます。

なおレバテックフリーランスやミッドワークスなどは非公開案件も多いため、上記の倍程度の案件はあると想定して良いでしょう。

ただし、副業としてデータ分析の仕事に携わる場合、選べる案件に制限が出てきます。

リモート案件や土日案件など、本業に支障がない案件を選ばなくてはいけません。

例えばレバテックフリーランスで稼働日数の短い案件のみに絞ると、149件まで減ります。

データ分析で積極的に稼いでいきたいのであれば、選べる案件を増やすため独立もキャリアプランに入れてみてはいかがでしょうか。

データ分析の副業の将来性

企業のDX推進は加速していて、今やビッグデータの活用・データ分析は欠かせないものとなっています。

総務省のDX現状調査によると、データ分析を取り入れている企業は日本では約42％、アメリカやドイツでは約60％と多いです。

引用：総務省｜業務におけるデジタル技術の活用状況

人工知能も飛躍的に伸びていて、以下のようにさまざまな業界で取り入れられています。

• 広告業界におけるターゲティング
• 自動車業界における自動運転機能
• 医療業界における遠隔治療

需要が高いのにも関わらず、データ分析の仕事はロールモデルがいなかったり人材不足だったりと、さまざまな問題によりアウトソーシングされることが多いです。

案件数が多いのが人材不足の証拠であり、副業として活動すれば多くの選択肢から自分に合った好条件の案件を選べるでしょう。

日本では、教育機関でデータサイエンス学部やデータサイエンス教育プログラムなどを導入する動きが次々と見られています。

また先進国では、データ分析を行うデータサイエンティストやデータアナリストは人気の職種として挙げられており、今後も市場が広がっていくと予想できます。

ただしIT業界・市場は変化がめまぐるしく、都度トレンドや活用事例などをインプットしていかなければいけません。

資格取得やGitHubにおけるコードの吸収など、日々スキルをアップデートすることで将来的な価値を高められます。

データ分析の副業の具体的な仕事内容

データ分析の副業といっても、仕事内容はAI開発からコンサルティングまで多岐に渡ります。

現場で活躍するだけではなく、ディレクションなどの上流工程もキャリアアップの道として考えられるでしょう。

以下、データ分析のスキルを持っている人が副業でできる主な仕事内容を解説するので、参考にしてみてください。

AI開発

データ分析の副業では、AI開発の仕事が今注目されています。

AIを導入することで精度の高い予測ができる上、労働コストも削減できるため人手不足の解消や生産性の向上、品質管理の向上などに役立ちます。

利便性の高いAIを開発するにあたって、膨大な学習データ、つまりビッグデータを用意した上で適切に読み込ませなければいけません。

したがって、AI開発ではビッグデータの解析や機械学習モデルを構築できるデータサイエンティストの存在が必要不可欠です。

ツールは多岐に渡り、Neural Network ConsoleやAzure Machine Learning Studioなど、大手企業がリリースしているツールでAI開発が可能です。

なお市場では、2030年にはAIに関する人材が約15万人不足するという予測もあり、今後も需要と供給の差は離れていくでしょう。

AI開発の副業は需要があり単価が高く設定されているだけではなく、最新の技術に触れることもできるため、自身のスキルアップを促せます。

案件例

引用：レバテックフリーランス

上記の案件では、官公庁向けのSaas型入札情報サービスにおいて、AI機能の導入を行います。

具体的には、継続的な機械学習サイクルの構築やデータパイプラインの設計開発が作業内容として挙げられます。

今勢いのあるベンチャー企業であり、市場規模が約20兆円の大規模なプロジェクトに携われるのが魅力的です。

上記の案件に参画するには、機械学習モデルの開発経験のほか、AWSを使用したアーキテクチャ設計経験やインフラ構築経験が必要です。

幅広く高度なスキルが求められますが、レベルが高い分報酬単価も高額に設定されています。

副業として週10時間稼働した場合、収入は1ヶ月あたり約32万円〜41万円となります。

データ分析・解析

データ分析の副業と一口にいっても、収集からレポーティングまで作業内容は長期に渡ります。

中には一部作業のみ携わる案件もありますが、基本的には上記の作業をすべてセットで行うのがデータ分析の副業です。

統計学の知識や論理的思考能力、資料作成能力など幅広いスキルが求められます。

データ分析の手法は多岐に渡り、目的やクライアントの意向に沿って選定しなければいけません。

データの相関性を定量的に把握するのであればロジスティック回路分析、将来の値を予測する場合は時系列分析など、手法の選定にもセンスが必要です。

なおデータ分析の副業はリモート案件が多いため、作業環境の自由度が高いのがメリットといえるでしょう。

専門的なスキルも取得でき、ニーズの高い市場において将来的に案件を独占できる可能性もあります。

案件例

引用：レバテックフリーランス

上記案件では、データサイエンティストとしてデータ解析の支援を行います。

主にデータベースの調査や選定などを担当します。

データベースの構築経験や要件定義以降の経験が必要であり、またコンサルティング経験があるとより活躍できるでしょう。

初日のみ出勤しなければいけませんが、2回目以降はフルリモートで参画できる案件です。

報酬は高額に設定されており、週10時間の稼働で1ヶ月あたり約28万円〜36万円の副業収入を手に入れられます。

データベース構築

データ分析のスキルを持っている人は、データベース構築の副業案件にも参画できます。

企業の情報管理における作業負担軽減のため、情報を集めた上で必要な情報を都度取り出せるように処理する必要があります。

具体的には、情報を調査した後概念データモデルをベースに設計・構築し、テストから運用、保守までを担当するのが一般的です。

負荷状況の確認やセキュリティ管理、定期的なバックアップなど、メンテナンスも欠かせません。

なおデータベース構築は、主に外部サーバーを利用するクラウド型と自社サーバーを利用するオンプレミス型の2種類があり、それぞれ勝手が異なります。

• クラウド型：導入コストが低くベンダーがセキュリティ対策を実行してくれる
• オンプレミス型：カスタマイズ性が高くクラウド型よりセキュリティが強固

エンジニア寄りの作業内容になり、データベース構築の副業をするのであれば、サーバーの知識も求められるでしょう。

案件例

引用：レバテックフリーランス

上記の案件では、化粧品メーカーにおいてデータ集計およびデータベースの構築を行います。

具体的には、BIツールや統計解析ツールを使用できるよう、出荷伝票・顧客情報・アクセスログなどのデータをまとめて管理します。

上記の案件に参画するには、データベースに関する知見やSQLを扱うスキルが必要です。

20代〜40代と幅広い年代の人が活躍している職場であり、リモートワークもOK。

長期的なプロジェクトのため、案件を探す手間を省き安定した収入を継続して得られます。

週10時間稼働した場合、1ヶ月あたり約18万円〜23万円が副業収入となります。

スクール講師

データ分析のスキルを活かせる副業は、何も現場での作業だけではありません。

副業の中には、スクール講師としてノウハウを共有する案件も用意されています。

スクール講師は伝達能力が求められますが、作業環境や稼働時間に融通が効きやすいのがメリットです。

オンラインスクールであればフルリモートで稼働できる上、1週間あたりの稼働日数も比較的少なめに設定されているため、副業に適しているといえるでしょう。

また常駐案件も多く、一度採用されれば長期的に安定した収入を得られるのもスクール講師の特徴です。

反面、常駐が多いということは枠に限りがあり、案件数も少ないため競争率は高いです。

コミュニケーション能力はもちろん、開発経験・リーダー経験などの実績がないと採用されるのは難しいでしょう。

案件例

引用：レバテックフリーランス

上記の案件では、学習サービスを展開している企業において専門学校の講師を務めます。

講演や資料作成、補習対応などが主な仕事内容です。

資料作成経験に加え、Pythonを用いた統計分析や機械学習の経験が応募条件となります。

経験年数は指定されていない上、多くのスキルを求められるわけではないので応募のハードルは比較的低いといえるでしょう。

また上記の案件はフレックス制であり、稼働時間が柔軟なのも特徴です。

時給は3,190円に設定されているので、副業として週10時間稼働した場合、1ヶ月あたり約13万円の収入を得られます。

PMO・コンサルティング

データ分析の実務経験があり、尚且つマーケティングスキル・課題解決能力のある人はPMOやコンサルティングを副業として選ぶ道もあります。

PMOは、チームのリーダーとしてスケジューリングや人材の配置、プロジェクト全体の進行管理を務めます。

対してコンサルティングは、経営戦略に大きく関わる仕事です。

企業の現状を分析して課題を洗い出し、データ分析やシステム構築を通して課題の解決を図ります。

ニーズが高い分野でもあり、多角的な視点やビジネスマーケティングなどのノウハウが求められます。

特にコンサルティングは上流工程の案件となるため、データアナリストやデータサイエンティストからのキャリアアップの道としても適しているでしょう。

責任感が問われる分、報酬も高く自身のキャリアの糧となります。

案件例

引用：レバテックフリーランス

上記の案件では、PMOとしてBI戦略の構築に携わります。

具体的には、プロジェクト全体の管理に加え、テーブル設計やBI実装、データ抽出などを行います。

上記の案件に参画するには、BIとSQLの知見が必要です。

また、PMOとして過去にクライアントとの折衝や資料作成などの経験をしていなければいけません。

リーダー経験を活かせる案件であり、20代〜40代と幅広い年代の人材が活躍しています。

週10時間稼働した場合、1ヶ月あたり約21万円〜27万円を副業収入として得られます。

データ分析の副業で必要なスキル

データ分析の副業はIT業界の中でも難易度が高く、以下のスキルを総合的に求められます。

• PythonやSQLなどの言語
• 統計学
• マーケティングスキル
• 機械学習・深層学習
• 課題解決能力

それぞれ具体的に解説するので、見ていきましょう。

PythonやSQLなどの言語

データ分析の副業をするにあたって、分析用ツールを開発したり、既存のツールを目的に合うように調整したりする作業が必要になります。

Excelで相関分析や回帰分析などもできますが、非効率な上自由度も低いため需要は低いです。

データ分析で主に扱う言語は、以下の3種類。

中でもPythonは汎用性が高く、アプリやクラウド、lot機器とも相性が良いプログラミング言語です。

AI開発にも多く使われており、ニーズがあるためPythonを扱える人材は市場価値が高いです。

また、データ分析の副業をする際は、直接データベースを編集する機会もあります。

したがってPythonに加え、データベース言語であるSQLも扱えると選べる案件の幅が広がります。

データの前処理やデータ集計、抽出などで活用できるので、会得しておいて損はないでしょう。

いずれも基本的な書き方の難易度は中程度であり、独学でも十分身につけられます。

統計学

データ分析の副業をする場合、案件によっては序盤で手法やツールなどの選定が求められます。

クライアントから指定されることもありますが、多くの企業は「データ分析を使いたいが具体的な手法やツールが分からない」といった悩みを抱えて求人を出します。

したがって、クライアントの意向に沿って臨機応変にデータの収集方法・データの分析方法を提案・実践しなければいけません。

目的に合う手法を絞るには、統計学に関する広い知識が必要です。

• 推測統計学：手元にあるデータの特徴や性質を分析
• 記述統計学：手元にないデータの特徴を仮説立てて推測
• ペイズ統計学：ペイズの定理を用いて事象の確率を分析

主な統計学は上記の3種類ですが、フーリエ解析やラプラス変換、線形代数など手法はさらに細かく分かれます。

また分析する以上、ビッグデータに関しても学ぶと良いでしょう。

無数に広がるインターネットの情報の中で、正しく取捨選択を行わなければ高い精度を実現できません。

データ分析はプロセスを一つ誤ると分析結果が大きく狂ってしまうので、手法の選定から情報の取捨選択まで集中力を怠らないようにしましょう。

マーケティングスキル

データ分析の副業というのは、経営・事業戦略に関わる分野です。

したがって、データ分析の人材が重宝されるのは、マーケティングスキルあってのこと。

適切なデータ分析に加えて、市場調査や戦略の立案、プレゼンテーションなどの作業が求められます。

特にデータアナリストやPMO、コンサルタントなどの副業では、必須となる能力です。

物事を俯瞰し、全体をまとめて管理していくため、リーダーとしての素質が問われます。

またマーケティングスキルがあると、上流工程の案件に参画しやすくなります。

現場以外で活躍したいと考えている人は、コーディングだけでなくマーケティングに関する知識も深めると良いでしょう。

なお、IT業界では3年以上の経験年数があることが、上流工程に携われる目安だといわれています。

機械学習・深層学習

今データ分析の副業において注目されているのが、機械学習・深層学習（ディープラーニング）です。

画像解析や音声認識、天気予報など、既に身近なところで取り入れられている技術です。

いずれもAIを構成する要素であり、ビッグデータをベースにする仕様上データ分析の副業で携われます。

機械学習・深層学習開発の際は主にPythonを使用し、データ分析と基本的な流れは変わりません。

データを可視化して前処理を施し、学習に適切なモデルを構築します。

学習が完了したら検証を行い、目的通りの結果が出せるか・精度が高いかをチェックして調整します。

検証は数十回に渡るので、一定の時間の確保や根気も必要だといえるでしょう。

Pythonでコーディングをするだけではなく、TensorFlowやKeras、Chainerなど、既にあるAI開発ツールを臨機応変に使いこなすことも大切です。

なお、機械学習よりも深層学習の方が人間に近い判断ができ、抽象的なものに対する回答にも長けているため高精度とされています。

ただし深層学習は大量のデータを読み込まなければいけない上、コンピュータのスペックも求められるので導入コストに難があります。

機械学習・深層学習は需要が高い分野であるため、扱えるIT人材と扱えないIT人材では、案件の獲得率に大きな差があります。

課題解決能力

データ分析の副業は、モデルやデータを提供するだけではありません。

データを分析しただけでは意味がなく、本質は改善案をビジネスに落とし込むことです。

以下、データ分析を用いた活用事例です。

課題解決のためには、クライアントへの十分なヒアリングや論理的思考、アイデアなどが必要となります。

また改善案は実施後、必ず効果測定を行います。

効果測定には一定の期間を必要とするため、結果的に結果的にデータ分析の副業は長期的なプロジェクトになりやすいです。

課題の解決までのビジョンを描くという本質を理解した上で、データ分析のプロジェクトに参画しましょう。

データ分析の副業で求人を見つける方法

データ分析の副業で求人を見つける方法は複数あるので、自分に合った方法を利用することが大切です。

以下、メリット・デメリットを踏まえて4つの方法を紹介します。

ランサーズやクラウドワークスを使う

データ分析の副業では、ランサーズやクラウドワークスなどのクラウドソーシングサービスを利用する方法があります。

クラウドソーシングサービスでは、企業が不特定多数のワーカーに向けて求人情報を掲載しているのが特徴です。

ワーカーは、多数の案件を見比べながら主導的に案件に応募し、選ばれることにより案件に参画できます。

中にはコンペ形式で募集されている案件もあり、一時的に大きな収入を得られる可能性がある上、実績となるので案件の紹介につながることもあります。

クラウドソーシングサービスのメリット・デメリットは以下の通り。

• メリット…未経験でも参画しやすい、短期の案件が多い
• デメリット…マージンが高く報酬が低い、ミスマッチが起こる可能性がある

クラウドソーシングサービスは気軽に応募できるのが最大のメリットであり、まだ実績のないエンジニアが登録するのに適しています。

ブログやSNSで発信する

データ分析の副業では、仕事を募集するためにブログやSNSで発信する方法もあります。

他の方法とは異なり、応募するのではなく仕事を持ちかけてくるのを待つスタイル。

特にSNSは拡散力が高いこともあり、求人サイトに案件を掲載していない層からの支持も見込めます。

ブログやSNSで発信するメリット・デメリットは以下の通り。

• メリット…マージンの中抜きがない、柔軟に条件を交渉できる
• デメリット…工夫してPRする必要がある、トラブルが起こる可能性がある

ブログやSNSは自分の強みを自由に発信できますが、多くの人に見てもらうためには工夫やアイデアが必要です。

1年以上全く効果が出ないこともあり、作業コストが無駄になるため気をつけましょう。

また中間業者がいないため、音信不通や報酬の未払いなどのトラブルが発生する可能性もあります。

手間はかかりますが、契約書を交わすなどして法的手段を取れる選択肢を残しておきましょう。

知人に仕事を紹介してもらう

データ分析の副業では、知人に仕事を紹介してもらうのも一つの手です。

先輩や上司、同期などに話を振っておけば、必要になったときに仕事を紹介してもらえることがあります。

データ分析そのものを頼まれることもあれば、データ分析の手法やプログラミングをレクチャーしてほしいという需要もあるでしょう。

知人に仕事を紹介してもらうメリット・デメリットは以下の通りです。

• メリット…商談がスムーズに進む
• デメリット…人脈が必要

知人から仕事を紹介された場合、既に信頼関係があるため商談がスムーズに進みます。

求人サイトのようにライバルがいる可能性も低く、相場より好条件の仕事を受けられる可能性があります。

案件が途切れて収入に困らないよう、日頃から人脈の構築を意識して、仕事の入り口を増やしておきましょう。

エージェントサービスを使う

データ分析の副業では、エージェントサービスを使うのが一般的です。

エージェントサービスでは、エンジニア一人ひとりに対し担当者がつき、案件の参画をサポートしてくれます。

案件の紹介から参画後のフォローまで徹底しているため、主導的に動かなくても良いのが特徴です。

エージェントサービスを使うメリット・デメリットは以下の通りです。

• メリット…大企業の案件が多く高単価、ミスマッチやトラブルが少ない
• デメリット…担当者との相性が合わない可能性がある、週2日より週5日案件が多い

副業の場合は時間を割きにくいので、なるべく少ない時間で案件を獲得するに越したことはありません。

エージェントサービスなら、1回の面談を元にマッチ率の高い案件を紹介してくれる上、書類や商談の対策も行ってくれます。

スムーズに案件に参画することが可能であり、データ分析の副業をする上で有効活用できるでしょう。

なお、エージェントサービスはサイトによって需要の高い分野・相場が異なるため、マッチ率を高めるためにも複数のエージェントサービスを併用するのが望ましいです。

未経験・在宅OK！データ分析の副業で週1日から働けるエージェントサービス5選

データ分析の副業に適しているエージェントサービスを、5つ厳選しました。

いずれも未経験や在宅勤務が可能な案件を取り扱っており、稼働しやすいのが魅力です。

それぞれ、案件数や単価、サポートなどをまとめたのでご覧ください。

1位：レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、freeeやサイバーエージェントなど大手企業の案件を取り扱っている認知度No.1※エージェントサービスです。

利用者の平均年収は約876万円であり、高単価案件が多いので副業でも十分な収入を稼げるでしょう。

案件数も豊富なため、自分の希望条件に合った仕事を探しやすいです。

またデータ分析の案件では、データサイエンティストやデータアナリストのほか、PMOや講師、コンサルタントとさまざまな選択肢があります。

経験のない業界や職種に挑戦して、自分の実績の幅を広げてみるのも良いでしょう。

※「レバテック公式サイトから引用」

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レバテックフリーランスの口コミ

データアナリストとして登録しました。面談・お仕事の紹介共にスピーディーで、自分が思っていたよりも早く作業を始められました。支払いも早く、税務関係のサービスもあってとても助かっています。担当の方とお話しし、独立も考えられるようになりました。登録する以前よりも将来の選択肢が増えて前向きになれたように感じます。

レバテックフリーランスでは、福利厚生としてサービス面が充実しているのもポイント。

税理士紹介や確定申告セミナーなど、初めての副業で悩みがちな税金の問題を解消してくれます。

また支払いサイトも毎月15日と、業界の中でトップクラスで早いのも魅力的です。

2位：ITプロパートナーズ

ITプロパートナーズは、業界の中でも週2日・週3日稼働の案件が特に多いエージェントサービスです。

リモートワークやフレックス勤務の案件もあり、本業と両立させながらフレキシブルに働くことが可能です。

またITプロパートナーズは、単価の高さにも定評があります。

約9割が企業から直接受注した案件であり、余計な商流を挟まないため高い単価を維持できます。

実力が報酬に適正に反映されるので、モチベーションを保てるエージェントサービスだといえるでしょう。

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ITプロパートナーズの評判口コミは？特徴やメリットから悪評が本当か・未経験は使えるのかまで徹底調査！

ITプロパートナーズの口コミ

あまり期待していなかったのですが、コンサルタントの方のサポートが手厚く、使いやすいです。コンサルタントがITの知見があるのが大きいですね。面談でただ希望の話をするだけでなく、技術面や製品のこと、現場のことなど深いお話ができます。これからも頼りにさせてください。

ITプロパートナーズは、信頼性が高い担当エージェントが面談をしてくれます。

IT業界に精通しているのでエンジニアの悩みを深く理解でき、スムーズに解決策を提案してくれるでしょう。

マッチング率も高く、参画後も満足度の高い働き方ができます。

3位：ミッドワークス

ミッドワークスは、最短1日でプロジェクトに参画できるエージェントサービスです。

エージェントのレスポンスも早く、確認や問い合わせにスムーズに対応してくれます。

面談ではキャリアの相談も親身に乗ってくれるので、将来のビジョンがまだ見えていない人にもおすすめです。

またミッドワークスは、非公開案件が全体案件数の80%を占めています。

エージェントが面談の内容を元に、自分に合った好条件の案件を紹介してくれるでしょう。

案件の質・エージェントの質共にハイレベルな、人気のエージェントサービスです。

ミッドワークスの口コミ

ミッドワークスでデータ分析の仕事をしています。ミッドワークスを選んだ理由は、保障の手厚さですね。勉強会費用の負担も保険料の負担も、利用させていただいています。案件もずっと続くわけではないので、報酬保障サービスの存在もかなり大きいです。いつ途切れても収入がゼロにはならないので安心して働き続けられています。

ミッドワークスは、福利厚生が充実しているのが人気の理由の一つです。

書籍や勉強会の費用を負担してくれるため、稼働中も積極的にスキルアップを目指せます。

また報酬保障サービスでは、案件が途切れたときに60％の報酬を保障してくれます。

4位：DYMテック

DYMテックは、株式会社DYMキャリアが運営しているエージェントサービスです。

経営者層との独自のネットワークを築いており、他のエージェントサービスにはない好条件の案件を多く取り揃えています。

案件はベンチャー企業から上場企業まで幅広く、好きな規模感の仕事に携われるでしょう。

またDYMテックは、案件に参画後のフォローも徹底しています。

報酬や稼働状況に関する不満や悩みなど、クライアントに言いにくいことも担当エージェントが親身に聞き、対応してくれます。

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DYMテックの口コミ・評判はやばい？特徴やメリット・デメリットを徹底解説

DYMテックの口コミ

副業で利用しています。ある程度の実績は必要になりますが、高収入を得られるサイトだと思っています。上場企業が多いから、中抜き率が低いからというのが理由かと思われます。月によってまちまちですが、本業以上の収入を稼げる月もありました。それなりに経験があって、報酬の高さを重視する人なら利用して損はないんじゃないでしょうか。

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フォスターフリーランスの評判・口コミは？案件事情からメリット・おすすめな人の特徴まで徹底調査

フォスターフリーランスの口コミ

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データ分析の副業で稼ぐためのおすすめ資格

データ分析における副業の単価は約10万円〜145万円と幅広く、スキルが収入を大きく左右します。

スキルを証明して高単価案件で稼ぐには、以下の資格を取得するのがおすすめです。

• 統計検定2級
• G検定・E資格
• データベーススペシャリスト試験
• OSS-DB技術者認定試験
• アクチュアリー資格試験
• オラクルマスター
• Python3エンジニア認定データ分析試験

目標が明確になり効果的に学習に取り組めるほか、企業へのアピール材料が増えて採用率が上がるでしょう。

統計検定2級

統計検定2級は、データ分析の副業における基礎を習得できる資格です。

データの収集から基本基盤構築、結果の可視化や課題の洗い出しまで学べます。

3級ではなく2級以上が市場価値があるとされており、所持していれば経験が浅い人でも十分に企業にアピールできるでしょう。

なお2級では、以下のような問題が出題されます。

• データ収集法
• 2変数データ
• 確率分布
• 区間推定

90分以内で35問が出題され、100点中60点以上で合格です。

計算問題が多いため、電卓は必須。計算ミスに気をつけましょう。

合格率は約40％で3級より難易度は上がりますが、高校・大学の数学を理解している人なら、50時間前後の学習で取得可能です。

今からデータ分析の副業を始めようと思っている人は、ぜひ取得してみてはいかがでしょうか。

G検定・E資格

G検定とE資格は、AIおよび深層学習の知識を問われる資格です。

G検定はAI全般の幅広い知識が必要であり、基礎知識に加えてAIの歴史や法律に関する問題が出題されます。

対してE資格はより実践的な内容になっており、主にプログラミングに関する問題が出題されます。

E資格はデータサイエンティスト向けで、専門性を問われるのでG検定より難易度が高めです。

いずれも、合格率は約60〜70％前後。

試験時間は120分で、G検定は200問、E資格は100問出題されますが、後者の方が計算問題などが多く、一つひとつの解答に時間がかかります。

活用するだけならG検定、開発・プログラミングまでするならE資格を取得するのがおすすめです。

また両方取得しておくことで、単純な使用方法だけではなく、仕組みから法律、活用事例までカバーできることを証明でき、クライアントに安心して仕事を任せてもらえるでしょう。

なおE資格は、合格後取得の証明となるロゴを名刺に載せることが可能です。

データベーススペシャリスト試験

データスペシャリスト試験は、国家資格である情報技術者試験の中の一つです。

データベースに関する技術が必要であり、ITパスポートや基本情報技術者試験に比べて難易度が高め。

特定の製品の操作ではなく、インデックスやトランザクションなど、データベースにおける全体的な知識を体系的に学びます。

具体的には、以下のような問題が出題されます。

• 最適なシステム基盤の企画
• 要件定義
• 構築
• 運用
• 保守

問題には、効率性や信頼性、安全性の考慮もした上で解答しなければいけません。

また、物流や製造業界における専門用語を知っていないと解けない問題もあるので要注意。

午前2回・午後2回と計4回の試験を受けますが、応用技術者試験に合格していると午前の試験が免除されます。

合格率は約15％と高難易度で、一発合格は非常に難しいです。

テキストを読むだけでなく、実務経験や開発などの実績がある上で試験に挑戦するとスピーディーに解きやすいです。

IT業界では難しいことで有名な資格であり、取得することで高難易度の資格にチャレンジしたという熱意も評価してもらえるでしょう。

企業によっては資格手当がもらえることもある資格なので、挑戦する際は本業の会社に確認してみてください。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、データベースの構築や処理に関する技術を問われる民間資格です。

特定のデータベースソフトウェア「PostgreSQL」に関する、実践的な知識を学べます。

試験はSilverとGoldの2種類があり、前者に合格すると後者にチャレンジできます。

• Silver：インストールからセットアップまでの基本的な手順、コマンドの構造など
• Gold：障害発生時の対処方法、パフォーマンス調整などの運用方法など

試験は90分間で、前者は50問・後者は30問です。

合格率は約70％といわれているため、難易度は比較的易しめ。

データベースの中でも、オープンソースデータベースの専門知識を特に深めたい人におすすめです。

データベースに関する資格は製品によって異なりますが、大きな差はないため一つ取得しておけば他の製品でも応用可能です。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験は、保険業界における専門知識が必要とされる資格です。

一次試験では確率や統計学の計算、二次試験ではモデリングなどの技術を学べます。

他の試験と合わせて取得しておくと、より統計学に関する理解を深められるでしょう。

合格率は約15％程度といわれており、難易度は高めです。

取得するまで、最初に挑戦してから10年以上かかったという人も少なくはありません。

難しい資格ですが、データ分析の知識を学べるだけではなく、取得すれば金融業界で重宝されます。

特定の業界に特化していることにより、該当の分野においてはライバルよりも採用されやすくなるでしょう。

保険や金融に興味がある人は、チャレンジしてみてはいかがでしょうか。

オラクルマスター

オラクルマスターは、データベースソフトウェア「Oracle Database」に関して学べる民間資格です。

Oracle Databaseは、複数種類がある中で最も主流であるリレーショナル型（RDB）の製品です。

世界で高いシェア率を誇っているので、オラクルマスターの資格は高難易度にも関わらず需要が高く、取得者は約20万人を突破しました。

オラクルマスターの資格は4つのランクがあり、ランクによって合格率が40〜60％と変わります。

• ブロンズ：概要・インストール方法・データベースの基本的な構築など
• シルバー：インスタンスの管理やアーキテクチャの理解、ロールの管理など
• ゴールド：CDB＆PDB作成、バックアップや複製、パッチの適用など
• プラチナ：ネットワーク環境の構成・データベースの構築など

ランクが上がるほど、より実践的かつ応用的な内容になります。

最高ランクのプラチナでは、筆記ではなく実際にモジュールを使用する実技試験となっています。

指定ソフトウェアの資格ですが、SQLやRDBなどデータベースに関する基礎知識も学べるのがポイント。

副業案件を見ると、Oracle Databaseの開発経験がある人が優遇されていることが多いので、ぜひチャレンジしてみてください。

またオラクルマスターも、会社によっては資格手当をもらえる可能性があります。

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使用したデータ分析の技術を学べる資格です。

2020年スタートと比較的新しい資格であり、具体的には以下のような問題が出題されます。

• Pythonの基礎知識
• 確率や統計
• 線形代数
• 基礎解析
• Numpyやpandasなどライブラリによる実践

60分で40問出題され、70点以上で合格できます。合格率は約80％と高め。

Pythonはデータ分析の副業を受ける上で、必須ともいえるスキルです。

実用性が高く、市場でも高い需要があります。

ただPythonを扱えると口頭で説明するより、資格を提示した方が説得力が上がるでしょう。

Python3エンジニア認定データ分析試験をいきなり受けても良いのですが、最初にPython3エンジニア認定基礎試験から受けると学習効率が上がるのでおすすめです。

データ分析の副業に関するよくある質問

最後に、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。

これからデータ分析の副業を始めようと思っている人は、目を通してみてください。

データ分析はアルバイトもできる？

引用：求人ボックス

データ分析は、アルバイト・パート向けの案件もあります。

上記の案件では、データ分析におけるアシスタントを務めます。

具体的な作業内容としては、データの処理や整理、数値のチェックなど。

またスケジュール管理などの事務作業も行います。

アシスタントなので、未経験でもデータ分析における基礎的な知識があれば参画可能です。

時給は1,300円と低めですが、最初の実績作りとしてアルバイトの案件を選んでも良いでしょう。

データ分析の副業は50代でも参画できる？

データ分析の副業は、50代でも参画できます。

特にPMOやコンサルティングなどの仕事は、経験豊富な人材が採用されやすいです。

若手にはない実績やノウハウを提示すれば、案件の選択肢も多いでしょう。

ただし、一部の求人サイトや案件によっては、40代までといった風に指定されていることもあります。

登録・応募前に確認しておくと、スムーズに稼働できます。

データ分析の仕事は副業とフリーランスどっちが良い？

データ分析の仕事は、最初は副業から始め、実績や人脈が構築できたらフリーランスになるのがおすすめ。

データ分析の仕事は需要が高く、専門的な知識が必要なため十分食べていけるスキルです。

しかし副業だとどうしても選べる案件が限られてしまい、高単価・高待遇の案件を逃してしまいやすいです。

今後市場が拡大していくであろうことも踏まえ、独立を視野に入れても良いでしょう。

目安としては、データ分析の副業収入が本業収入を超えたときが挙げられます。

もし悩んだ場合は、エージェントにキャリアの相談をしてみてください。

エージェントは企業の声も現場の声も聞いており、今後の市場の流れはもちろん、技術的な問題から税金に関する相談まで対応してくれます。

副業とフリーランスで悩んだときは、エージェントに相談することで道が開ける可能性があります。

データ分析の副業で土日のみOKの案件は？

引用：クラウドワークス

データ分析の副業で土日のみOKの案件は、主に講師系の仕事が多いです。

上記の案件では、週に6時間、マーケティングにおいて必要なデータ分析に関する知識・ノウハウをレクチャーします。

モデルの構築などは必要ないので、マーケティングやビジネススキルに長けたデータアナリスト向けの案件です。

Google Analyticsでの分析が得意な人は、特に活躍できるでしょう。

時給は低めですが、稼働時間が少ないのでライフワークバランスを保ちやすいです。

データ分析の副業で在宅OKの案件は？

引用：レバテックフリーランス

データ分析の副業で在宅OKの案件は多いです。

昨今では、アウトソーシングにおける分析結果の共有や戦略の立案などは、ZOOMなどで行うのが主流。

現場に赴いて作業をする必要はありません。

基本的にはコンピュータがあれば場所を問わず参画できるので、通勤の手間を省けます。

例えば上記の案件では、出版事業に関する企業でデータ分析やモデルの構築を行います。

フルリモートかつ週3日から参画できる案件であり、単価も1ヶ月あたり最高95万円と高く設定されているため、副業に適しているといえるでしょう。

データ分析の副業で高収入GET！ニーズ上昇中で引く手あまたの人材になれる

物や情報がありふれている現代・情報社会では、競合他社に勝つためにデータの分析は必要不可欠です。

しかしまだ未開拓な分野でもあり人手不足のため、今から知識を深めれば、希少性のある人材として活躍できる可能性は高いでしょう。

現場はもちろん、上流工程での活動も見込めます。

また副業で実績を積むことで、本業においても昇進・昇給の可能性があります。

データ分析の副業を始めようと思っている人は、ぜひさまざまな知識やスキルを吸収して、引く手あまたの人材になりましょう。