ビッグデータの活用に注目が集まっている昨今、データサイエンティストは希少で市場価値が高い存在です。
ただ、フリーランスのデータサイエンティストは希少な存在であるため、独立後の具体的な情報は少なく、仕事の獲得方法やリアルな収入などはわかりづらいのが実情です。
そこで、この記事では、フリーランスのデータサイエンティストとして独立するために必要なステップや独立後の年収目安、案件の獲得方法などについて、詳しく解説します。
独立を視野に入れてキャリア設計をお考えの会社員の方や、データサイエンティストになりたい方向けの有益な情報もご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストはフリーランスとして活動しやすいのか
データサイエンティストはフリーランスとして活動しやすい職種と言われています。
その主な理由は、次の通りです。
それぞれについて、詳しく見ていきましょう。
即戦力が希少で売り手市場にある
データ分析には専門知識や経験が必要で、誰でもすぐになれるものではないため、データサイエンティストの人数はニーズに対して圧倒的に少ないのが現状です。
一般社団法人データサイエンティスト協会が行ったアンケート調査によれば、データサイエンティストを募集する企業の58%が「目標の人数を確保できなかった」との回答をしており、必要な人材を確保できていない企業が多数あることがうかがえます。
このため、自社では賄えないスキルを外部のフリーランスのデータサイエンティストに依頼したいという企業ニーズがかなりあります。
フリーランスのデータサイエンティストにとっては、仕事が沢山ある売り手市場にあり、独立しても即戦力として活躍しやすいでしょう。
市場規模が拡大傾向にある
ビッグデータ市場は、昨今、世界的に規模が拡大してきています。
特に、2020年頃からは新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の患者に関するビッグデータを扱うため政府や企業の投資が盛んに行われましたし、パンデミックによる金融・経済等への影響分析、テレワーク・時短勤務の増加の影響などにより、ビッグデータへの投資が加速しました。
IDCでの市場予測によると、国内のビッグデータ／アナリティクス市場支出額は2022年～2027年の年平均成長率は14.3％とされ、2027年に3兆541億円に達すると予測されています（引用：2024年の国内ビッグデータ／アナリティクス市場は2兆749億円を予測）。
また、データを収集・分析する技術が進み、ビッグデータの利活用が技術的にも金銭的にも容易になってきたことや、企業の業務効率化、デジタル変革、意思決定力の強化、競争優位性の確保等を目的とし、多様なビジネスシーンでビッグデータを利活用する企業が増加しています。
市場規模の拡大傾向は今後も続くと予想されることから、フリーランスのデータサイエンティストが活躍できる場もどんどん増えていくと考えられます。
フリーランス向け案件・副業案件が豊富
データサイエンティストへのニーズがかなり高い一方で、データサイエンティストの人数は不足しているため、データサイエンティスト向け案件は軒並み好条件で、案件タイプも多様です。
フルタイム対応のものだけではなく、短時間で対応可能な案件もかなりあり、スキマ時間を活用して副業で稼いでいる人もいます。
また、データ分析だけではなく、企業経営・マーケティングや機械学習（Machine Learning）といったスキルが生かせる案件も多くあります。
データサイエンティストは希望に応じた案件を獲得しやすく、フリーランスとして活動しやすい状況にあります。
フリーランスのデータサイエンティストになることをおすすめしたい理由
フリーランスのデータサイエンティストになることをおすすめしたい理由は、主に次の3点です。
フリーランスでも安定的に収入を得やすい
フリーランスのデータサイエンティスト向け案件はかなり多く、フリーランスとして独立しても案件を獲得しやすい状況です。
他の職種では会社員からフリーランスになっても案件をスムーズに獲得できないケースがあり、独立にあたって収入面は大きな懸念事項となりがちです。
しかし、データサイエンティストは希少性が高いため好条件の案件が多数あり、収入面の不安が少ないため、フリーランス独立に向いている職種と言えます。
収入アップが期待できる
データサイエンティストの仕事は、案件によってはかなり幅広い内容となっており、データ分析はもとより経営目標の設定、業務改善といった経営コンサルティング、マーケティングまで行うことがあります。
企業経営の中核を担うような重要な内容で、高い専門性が要求される分、案件単価も高額です。
会社員は成果をあげても短期間での大幅な昇給は難しいのに対し、フリーランスは成果がすべて自分のものとなりますので、高いスキルがあるデータサイエンティストであれば、会社員でいるよりフリーランスの方が収入アップが期待できるでしょう。
将来性が高い
ビッグデータ市場は世界的に拡大してきています。
国内でも、企業の経営戦略・マーケティング等にビッグデータを活用する動きが加速しており、市場の拡大傾向は今後も続くと考えられます。
それに対して、専門的な分析ができるデータサイエンティストは人数が圧倒的に不足しています。
データサイエンティストは専門知識の習得や実務経験を積むのに時間を要する職種なので、急激に人数が増えるとは考えにくく、不足傾向が続くでしょう。
また、今後、AIの発達に伴いビジネスにAIを取り入れる動きが進んだとしても、データ分析結果から経営課題を抽出したり戦略を立案したりするデータサイエンティストの仕事は引き続き必要とされるものです。
これらのことから、データサイエンティストのニーズはますます高まっていくと考えられ、データサイエンティストの将来性は明るいと言えるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストとして必要なスキルと知識
フリーランスのデータサイエンティストとして必要なスキルと知識は、主に次の3点です。
統計学・データ処理の知識
データサイエンティストは膨大なデータから必要なデータを取り出して分析しますので、
データが収められているデータベースの管理やデータ処理のスキルが求められます。
ビッグデータを統計的に解析するためには統計学の知識が必須であり、統計学で用いられる微分・積分や確率、行列などの数学的知識も当然に必要です。
統計学の知識習得にはそれなりの時間を要するため、独立前に専門書などで勉強しておきましょう。
プログラミングスキル
データサイエンティストは、プログラミングスキルも必要です。
特に、「データ分析言語」とか「データ解析言語」などとも呼ばれるPython（パイソン）やR言語はかなり頻繁に用いられます。
データサイエンティスト向けの案件は、プログラミングスキルは保有している前提の案件がほとんどであるため、フリーランスとして独立する前にぜひ身につけておきましょう。
ビジネススキル・コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、データ分析の結果やそこから導かれた企業課題、提案等をクライアント企業に説明する必要があります。
そのため、ビジネスマナーやプレゼンテーション力、書類作成力、交渉・調整力など、ビジネススキル全般はデータサイエンティストにとっても必須のスキルです。
説明する相手は、必ずしもデータ分析の専門家ではありませんので、難解な分析結果をかみ砕いて説明するなどコミュニケーションスキルも求められます。
フリーランスのデータサイエンティストの案件単価と年収目安
ギークスジョブでフリーランスのデータサイエンティスト向けの案件を見ると、34件の案件が公開されています（2024年6月8日現在）。
各案件の単価は、経験年数や勤務時間等により「80～100万円」のように幅がありますが、その中央の金額（「80～100万円」の場合は90万円）を集計すると、半数近く（16件）が80～90万円となっています。
同様に、90～100万円の案件が8件あり、合わせて80～100万円の案件が全体の7割以上（24件）となっています。
これは、あくまで公開案件の単価であり、より条件が良い非公開案件もあることを考慮すると、フリーランスのデータサイエンティストの案件単価はこれより高いものと考えられます。
仮に、平均的な月単価を80～100万円と想定し、1年間同程度の案件をコンスタントに受注した場合、年収は約960～1200万円となります。
実際の金額は、経験年数や稼働率などにより変わりますが、フリーランスデータサイエンティストの年収が高水準であるのは間違いないでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストになるメリット
フリーランスのデータサイエンティストになるメリットは、主に次の3点です。
大幅な年収アップが可能
大幅な年収アップが可能なことは、フリーランスのデータサイエンティストになる大きなメリットです。
フリーランスのデータサイエンティスト向け案件は高単価のものが多くあります。
また、会社員の収入は、給与規定に則って支給されるため大幅な昇給は難しく、賞与も会社や部署の業績に左右されることがありますが、フリーランスであれば自分の成果のすべてを手にすることが可能です。
働き方や選ぶ案件次第では、フリーランスになれば会社員時代よりも大幅な年収アップが期待できます。
案件を自分で選ぶことができる
会社員は基本的に会社や部署の方針に従い、業務命令に応じて働きますが、フリーランスになれば、自分のキャリアパスは自分で描けますし、案件も自分で選ぶことができます。
データサイエンティストの仕事内容はデータ分析に特化するものや経営マネジメントにかかるものなど幅広いため、データサイエンティスト向け案件の中でも特に自分のやりたいものを選択できます。
また、興味がある業界の案件に新たにチャレンジするとか、得意分野に注力するなど、将来のキャリアパスも考えながら戦略的に仕事をすることが可能です。
このように、好きな案件を選べることも、フリーランス独立の大きなメリットのひとつです。
自分のペースで仕事ができる
会社員は、出社時間・勤務時間が定められていますし、昨今ではリモートワークも増えてはいますがまだまだ出社が求められることが多くあります。
フリーランスは働く時間や場所を自由に選択できますし、案件タイプも現場に常駐するものから、毎日の出社は不要な案件や基本リモートワークの案件など幅広くありため、好みに応じた働き方ができます。
スケジュールを調整すれば、会社員時代よりはるかに長い休暇を取ることも可能です。
自分のペースで仕事ができるのも、フリーランスとなる大きなメリットです。
フリーランスのデータサイエンティストになるデメリット
フリーランスのデータサイエンティストになるのには、いくつかのデメリットも考えられます。
主なものは次の通りです。
収入が不安定になる可能性がある
会社員は毎月の固定給や賞与など、ある程度安定した月収・年収が見込めますが、フリーランスは収入が保障されていません。
データサイエンティストは希少性が高く、案件も高単価のものが多いため、案件を見つけられず収入が得られないような状況になる可能性は高くはないものの、ゼロとは言い切れません。
たまたまでも獲得した案件の数が少なかったり単価が低い案件が続いたりすれば、その期間の収入は下がってしまいます。
収入が不安定になる可能性があることは、フリーランスとなるデメリットのひとつです。
もしまだフリーランスのデータサイエンティストとして安定して稼ぐ自信がない場合、データサイエンティストに強い転職エージェントをチェックして、まずは好条件での転職を考えてみるのもよいでしょう。
すべて自己責任となる
フリーランスは働き方や仕事内容などをすべて自分で決めることができますが、その分、責任も生じます。
契約から納品までのスケジュール管理やタスク管理をきちんと行い、求められる仕事を着実にこなす必要があります。
もちろん、体調管理もきっちりと行うことが前提となります。
会社組織のように上司や同僚にカバーしてもらうことはできないため、不測の事態に陥らないよう常に気を付けて仕事に臨まなければなりません。
すべてが自己責任となることは、人によってはデメリットと感じられるでしょう。
事務作業や営業が必要になる
フリーランスは、事務作業もすべて自分で行う必要があります。
見積書、契約書、請求書、その他の書類作成や経費管理、納税などをすべて自分でこなさなければなりません。
案件を獲得するための営業活動も必要です。
好条件の案件を任せてもらうためには、クライアント企業に自分のスキル・実績をしっかりとアピールし、信頼を得なければなりません。
データサイエンティストの本業部分以外の事務や営業といった仕事が発生することは、人によってはフリーランスとなるデメリットとなるでしょう。
もし、事務手続きや営業面で不安があるようでしたら、データサイエンティストの案件に強いエージェントに登録することをおすすめします。
エージェントは、希望に合う案件を探して紹介してくれますし、事務手続きのサポートや各種相談もできるので、本業以外の手間の軽減につながるでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストとして独立するためのステップ
ここでは、データサイエンティストとしてフリーランス独立するためのステップについて解説します。
資金準備
フリーランスになるために最も大切なことは、生活資金の準備です。
データサイエンティストは、フリーランスの中でも案件を獲得しやすい職種ではありますが、フリーランスになってすぐに良い仕事が見つかるとは限りません。
当面の生活資金の心配をしなくてすめば、精神的な余裕をもちながら案件を探すことができますし、収入が不安定でも生活の心配をしなくてすみます。
逆に、生活資金が不足してしまうようだと、不本意な仕事でも引き受けざるを得ないことになったり、体調不良などで大変な事態に陥ったりするリスクがあります。
フリーランスになる前に、1年くらいは無収入でも生活できる程度の資金を準備しておきましょう。
人脈づくり
フリーランスは、案件を自分で獲得する必要があります。
そのため、会社員時代にできる限り人脈づくりをしておくことが大切です。
たとえば、システム開発などを行っている受託会社にはデータサイエンスの業務が沢山発注されているので、受託会社で働けばデータサイエンティストとしての実績づくりに加え、人脈の構築も可能です。
また、社内外の各種研修や交流会・懇親会、オンラインサロンなどに積極的に参加するとともに、SNSの活用などにより、どんどん人脈を広げましょう。
人脈づくりに自信がない方は、後でご紹介するようなデータサイエンティスト向けのエージェントに登録するのがおすすめです。
エージェントは登録者の希望に沿った案件を紹介してくれるため、登録しておけば自分で営業を行う必要がなくなりますので、人脈づくりが不得手な方にも利用が向いています。
副業案件を試すなどしてイメージを掴む
フリーランスになってから、「こんなはずではなかった」とならないようにするため、副業案件を試すなどしてイメージを掴むことも有効です。
データサイエンティスト向けの案件は、副業でも可能なものも多数あります。
業務命令に従い組織の一員として仕事をする会社員と、個人として仕事をするフリーランスの違いをあらかじめ実感できていれば、独立後の精神的な余裕にもつながります。
ただ、会社員時代に自分で営業して案件を獲得するのはなかなか難しいことが想定されるため、エージェントに登録して副業案件を紹介してもらうのがおすすめです。
登録しておけば、独立後も引き続き案件を紹介してもらえるので、あらかじめ登録しておいて損はないでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法
フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法は、主に次の3通りです。
営業
フリーランスが案件を獲得する代表的な方法は、自分で営業することです。
クライアントになりそうな企業の決裁権者や担当者に、企画提案を行ったり、実績やスキルをアピールしたりして受託につなげます。
ビジネスマッチングアプリやSNSなどを通じて企業経営者・決裁権者にアプローチする方法もあります。
知人からの紹介
独立前からの人脈を生かして、案件を獲得することも考えられます。
優れたスキルや豊富な実績がある人には、前職の同僚や知人などが仕事を紹介してくれることがあります。
求職市場には出回っていない案件を紹介してもらえることもありますし、知人であればすでに信頼性が構築できているため、契約までの流れがスムーズになるメリットもあります。
ただし、知人であるがゆえに相場より安い金額を提示されるケースがありますし、断りたい案件でも断りにくいデメリットもあり、注意が必要です。
エージェントに登録する
もっともおすすめしたいのが、フリーランスのデータサイエンティストに案件を紹介してくれるエージェントサービスに登録する方法です。
営業や知人からの紹介では、必ずしもコンスタントに案件を得ることはできませんが、エージェントは常に多くの案件を保有しているので、収入の安定性も向上しやすいでしょう。
多くのエージェントには専任のコンサルタントが常駐しており、案件紹介だけではなく、事務手続きの代行や仕事上のトラブル相談もできますし、フリーランスになる前に登録してキャリアパスのアドバイスをもらうことも可能です。
この次にご紹介するエージェントの情報を参考に、ぜひ登録してみてください。
なお、エージェント登録と似ている方法に、クライアント企業とフリーランスをマッチングするクラウドソーシングサービスに登録する方法があります。
クラウドソーシングでも案件を獲得できることに変わりはありませんが、比較的専門性の低い案件が多い傾向にあり、その分、案件単価も安いことが多いので、収入面や仕事内容の質にこだわりたい方は注意が必要です。
フリーランスのデータサイエンティストにおすすめのエージェント
フリーランスのデータサイエンティストにおすすめのエージェントを3社ご紹介します。
ギークスジョブ
| 運営会社 | ギークス株式会社 |
|---|---|
| 公式サイト | https://geechs-job.com |
| 公開案件数 | 5740件（2024年6月8日現在） |
| 職種 | PM/PMO、SE、プログラマーほか |
ギークスジョブは、ITフリーランス向け専門の案件紹介サービスです。
クライアント企業は大手企業から中小、ベンチャー企業まで幅広く、案件タイプも豊富に揃っています。
案件紹介は、仕事内容だけではなく企業風土や作業環境などの気になる情報も教えてもらえます。
クライアント企業との面談（商談）では、事前に回答のポイントを教えてもらえますし、当日は専任の担当者が同席して必要な説明をするなどサポートしてくれますので、不慣れな方でも安心です。
案件開始後も担当者によるフォロー、サポートが受けられるため、新しいチャレンジもしやすいですし、次の案件の受注にもつながりやすくなります。
公開案件は、スキルやポジションのほか、「朝遅め」や「駅チカ」といったこだわりポイントを含めて検索することもできるので、重視したい条件がある方でも利用しやすいでしょう。
フリーランスの案件獲得方法や基礎的な知識を学べるオンラインのセミナーや、フリーランス独立を迷っている方向けの専門エージェントと1対1での独立相談会なども開催しています。
無料でできる市場価値診断もあるので、フリーランスのデータサイエンティストとしてやっていけるかどうか不安な方もぜひ利用してみてください。
レバテックフリーランス
| 運営会社 | レバテック株式会社 |
|---|---|
| 公式サイト | https://freelance.levtech.jp/ |
| 公開案件数 | 2095件（2024年6月8日現在） |
| 職種 | インフラエンジニア、フロントエンジニア、アプリケーションエンジニアほか |
レバテックフリーランスは、フリーランスのIT人材に特化した案件紹介サービスです。
エンジニアやITコンサルタント向けの案件が多いエージェントですが、データサイエンティストの案件は741件(2024年6月12日時点)と他サービスと比較しても多いです。
案件は、プログラミング言語や年収の範囲を絞って検索することができるので、仕事内容にこだわりたい方でも使いやすいでしょう。
大手企業からの直案件が多いため、案件単価が業界トップクラスとなっていて、収入・年収を重視したい方にもおすすめのエージェントです。
希望があれば、案件参画中でも次の案件の提案や契約更新の交渉などにあたってもらえるため、安定的な案件獲得が可能です。
支払いサイトが月末締め、翌月15日支払いと業界最短レベルであることや、税務関連のサポートもあり、独立して間もない方や資金面で不安な方でも利用しやすいでしょう。
必要に応じてスキルアップのための情報も提案してくれるので、データサイエンティストとしてのキャリアパスに迷いがある方にも利用価値が高いサービスです。
Midworks
| 運営会社 | 株式会社Branding Engineer |
|---|---|
| 公式サイト | https://mid-works.com |
| 公開案件数 | 10523件（2024年6月8日現在） |
| 職種 | PM/PMO、ITコンサルタントほか |
Midworksは、ITフリーランスエンジニア向けのマッチングサービスです。
2022年9月に設立された新しい会社のサービスですが、すでに多数の実績があり、案件の約70％がSIer等からの直案件なので、報酬単価も高額です。
案件の平均単価は98万円、登録者の想定年収は約1164万円となっていて、他のエージェントから乗り換えて報酬・年収がアップしたケースも多くあります。
登録すると、専任のキャリアアドバイザーが希望に沿う案件を探してくれて、最短1日でマッチングが成立することもあります。
書類の添削や面談（商談）の対策などのサポートもありますし、案件参画が決定した後も稼働環境などについてフォローがあります。
また、案件が途切れることなく継続できるよう、案件が途切れる前に専任コンサルタントから連絡が入ります。
もし、案件が途切れた場合は一定の条件を満たせば報酬が60％保障されるので、収入面の安定性を重視する方に特に利用をおすすめします。
案件の80％が非公開案件なので、まずは登録して詳細情報を入手してみてください。
データサイエンティストの仕事内容
そもそも、データサイエンティストとはどのような仕事なのでしょうか。
改めて具体的な仕事内容をご紹介します。
データの収集・整理
データサイエンティストは、データの分析を通して企業課題の解決や戦略立案にあたります。
そのため、はじめに、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを収集、加工します。
企業が保有している顧客の購買履歴や統計データ、Web等から必要な各種データを収集し、分析しやすいようデータの統合・項目分けなどの加工を行い、データを整理します。
データの分析
データが整ったら、分析作業に移ります。
Excelに代表される表計算ソフトや、ビッグデータ分析の専用ツール、プログラミング言語などを使用し、統計学や機械学習の専門知識を生かしながら分析にあたります。
施策・戦略立案
分析結果をもとに、企業課題の解決に向けた施策の提案や戦略の立案を行います。
これらは、経営・企画部門やマーケティング部門が行う企業も多くありますが、データサイエンティストはデータの分析結果をもとにそれらの担当部署のサポートにあたったり、必要な提案・提言を行ったりします。
データサイエンティストが自ら経営戦略の立案や目標設定などを担うこともあります。
フリーランスのデータサイエンティストに関する疑問
フリーランスのデータサイエンティストに関してよくある疑問をご紹介します。
フリーランスのデータサイエンティストのその後はどのようなキャリアパスがある？
フリーランスのデータサイエンティストは、長く活躍することが可能な仕事ですが、データサイエンティストから他の職種へ転換することも可能です。
もっとも代表的なキャリアパスは、「コンサルタント」です。
コンサルタントは、クライアント企業・組織の課題を解決したり、経営戦略等の提案・助言を行ったりする仕事なので、データサイエンティストとして身に着けたスキル・経験を大いに生かすことができます。
コンサルタントよりもマーケティング分野に特化している「マーケター」や、新製品開発を行う「R&D（研究開発職）」になる人もいます。
また、データサイエンティストとして培ったプログラミング能力、アルゴリズムの知識、技術力、数学力などを生かし、「クオンツ」や「AI開発エンジニア」に転職する人もいます。
データサイエンティストは専門性の高い職種なので、このように様々なキャリアパスを描くことができます。
もし、キャリアパスについての悩みがある場合は、この記事でご紹介したエージェントに登録し、専任のコンサルタントに相談すれば、良いアドバイスを得られるでしょう。
データサイエンティストとして副業で実績を積み独立することは可能？
データサイエンティストとして副業で実績を積み、独立することは可能です。
データサイエンティストは即戦力が求められるので、独立前に副業で経験を積み、スキルを高める人もいます。
データサイエンティストの案件には、スキマ時間でも対応可能なものも多くあるため、本業がある人でも副業からのチャレンジはしやすいでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストが稼げないと言われているのは本当？
フリーランスのデータサイエンティストは希少性・将来性ともに高く、今後も大いに稼げる職種と言えます。
しかし、一部にフリーランスのデータサイエンティストは稼げないという声があるのも本当です。
稼げないとされる主な理由は、今後、AIの発達やデータ分析ツールの普及により、データ分析や機械学習モデル作成といった作業が簡単にできるようになり、データサイエンティストの出番がなくなるというものです。
実際のところ、データサイエンティストの仕事は定型的なデータ分析にとどまらず、その結果を正しく読み解き、経営課題を見つけたり戦略の提案を行ったり、と人間ならではの判断が求められる内容です。
今後、ビジネスへのAIの利活用が進んでも、データサイエンティストは引き続き必要とされる仕事ですから、「稼げない」という声を気にする必要はないでしょう。
未経験からフリーランスデータサイエンティストになることは可能？
データサイエンティストになるために必須の資格・制度などはありませんので、未経験者でもデータサイエンティストになろうと思えばなることはできます。
ただ、フリーランスのデータサイエンティストとして順調に働くためには、即戦力として活躍できるだけのスキルや実務経験が求められますので、未経験からいきなりフリーランスデータサイエンティストになるのは現実的ではありません。
今は未経験でいずれはフリーランスのデータサイエンティストになりたいという方は、まずは企業で実務経験を積むことをおすすめします。
どうしても企業への就職・転職を避けたい場合や副業からスタートしたい場合などは、ビジネススクールでデータサイエンティストを養成しているコースを履修する手もあります。
その後、学んだことを生かしながら少しずつ実務経験を積み上げ、相応のスキルを身につければ、独立した後も仕事が軌道に乗りやすいでしょう。
フリーランスのデータサイエンティストまとめ
この記事では、フリーランスのデータサイエンティストの独立事情や将来性、収入面などについて解説しました。
データサイエンティストは現在、非常に希少性が高い存在で、売り手市場にあると言えます。
ただし、まだまだ発展途上の分野であることもあり、案件のマッチング方法が成熟しているわけではなく、フリーランスのデータサイエンティストが希望通りの案件にたどり着くのはなかなか難しいのが現実です。
そこで、この記事でご紹介したようなフリーランスのデータサイエンティスト向け案件に強いエージェントに複数登録するのがおすすめです。
エージェントに登録しておけば、案件獲得のための営業や事務作業の手間が不要となりますし、仕事内容やキャリアパスなどの悩みについてもプロのアドバイスを受けることができます。
この記事でご紹介したエージェントはいずれも登録料等はかからず無料で利用できますので、ぜひ気楽に登録してみてください。
