オンラインカウンセリング実施中
開発環境
求めるスキル
・SQL経験
・Google Analyticsの実務経験
・資料作成スキル(Excel/PowerPoint)
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
サイト、アプリを改善するための分析データ案件に携わっていただきます。 SQLやGoogle Analyticsを用いた分析経験があり、Excel、PowerPointでの資料作成が得意な方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・下記①、②いずれかの経験
①データからインサイトを得た経験
-BIツールまたは Python/R言語での分析経験
-マーケティング文脈でのデータ分析の経験
-SQLを用いたデータ抽出経験
②分析基盤を作る経験
-データベース設計/運用経験
-データ分析基盤開発における、ETL処理の経験
-SQLを用いたデータ抽出経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア システムエンジニア(SE)
海外への投資も積極的で、世界規模で変革を 目指している急成長企業となります。 社内は開放的でオシャレなオフィスとなっており、 意見も言いやすい風通しが良い現場です。 る方にマッチします。 プロダクト開発経験があり、SQLの経験がある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・サーバサイドの開発経験3年以上
・PHP、Pythonいずれかの言語での開発経験
・AWS、GCP(BigQuery)経験
・SQL経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア システムエンジニア(SE)
位置情報を利用下サービスを展開している企業の案件となります。 本案件では、Pythonやデータエンジニア経験は問わず 興味のある方も広く求めております。 現状はコロナウィルスの対策のためリモートでの作業をおこなっておりますが 今後は状況によって変わる場合がございます。
開発環境
求めるスキル
・Amazon AthenaやBigQuery、Tableauを使用した分析経験1年以上
・データ基盤の構築経験1年以上
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
有力ベンチャーキャピタル(VC)との協業により、「世界で勝てる企業」 「勝たせたい企業」に対してテクノロジーなどを駆使して、 支援を行っている企業でございます。 データ分析経験のある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
SQL知識、コード解析力、ETLの知見
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア プログラマ(PG)
多くの技術に触れることで技術力が向上し、 幅広い業務に対応するノウハウを身に付けることができます。 未経験の分野に挑戦し、さらなるスキルアップを目指すことも可能です。
求めるスキル
・時系列予測モデルを開発した経験
・データサイエンティストとしての経験2年以上
募集職種
データサイエンティスト
実践的な業務をご担当いただくため、 幅広い分野で活躍されてきた経験豊富な方に適しています。 これまでの実績やノウハウ、知識などを存分に活かすチャンスです。
開発環境
求めるスキル
・統計学の専門知識
・SQLを使ったデータの抽出及び加工経験
・機械学習の基本的なアルゴリズムへの理解
・自然言語処理の基本的な技術についての理解
募集職種
データサイエンティスト
レバテック実績ありの企業です。 300万人超えのユーザーDB、および680万件以上の自然言語情報を保有し、 機械学習を活用したプロジェクトを推進するなど主体的に取り組むポジションです。 データドリブンな組織でデータ活用を前提としているため、 非常に整った環境でデータ分析業務にあたっていただけます。
求めるスキル
・GA、AA 、BI(PowerBI/Tableau/BigQuery)などを利用してのデータ分析経験
・SQLでのデータ操作経験
・モニタリング要件定義/構築の経験
募集職種
データサイエンティスト
レバテック実績有りの企業です。 転職サービスを展開している企業にて分析系の業務に携わっていただきます。
開発環境
求めるスキル
・Pythonを利用した分析経験3年以上
・MySQLの利用経験
・分析設計経験
募集職種
データサイエンティスト システムエンジニア(SE)
ソーシャルリスニングを利用した大手企業商品の市場調査に携わっていただきます。 分析設計経験がある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・SQL経験
・Google Analyticsの実務経験
・資料作成スキル(Excel/PowerPoint)
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
サイト、アプリを改善するための分析データ案件に携わっていただきます。 SQLやGoogle Analyticsを用いた分析経験があり、Excel、PowerPointでの資料作成が得意な方にマッチします。
求めるスキル
・ テキストマイニングの経験を含む下記のいずれかの経験
-TRUETELLER等の製品やOSSを使ったテキストマイニング
- 形態素解析や構文解析等の自然言語処理(NLP)
-機械学習等を使ったテキスト分類(クラスタリング)
・製品検証等のPoCの経験を含む下記の経験
-製品やOSSを使ったPoC
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
レバテックにて実績のある企業です。 テキストマイニングの経験がある方にマッチします。
求めるスキル
・データマイニングからの施策立案
・機械学習を用いた検索やレコメンドの最適化
・施策の検証、改善
・ToCサービスのデータ分析経験
募集職種
データサイエンティスト
最先端アルゴリズム開発から、各種ハードウェアやソフトウェアへの実装まで一気通貫で行う、 研究者・エンジニアで構成された人工知能技術プロフェッショナル集団です。
開発環境
求めるスキル
・SQLを使用した、データ加工/抽出/クレンジングなど、データ前処理の実務経験
・機械学習/統計学に関する知見/経験
・PythonもしくはR言語の実装経験
・AWS経験もしくはテレビ局でのビックデータ分析経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
主に大規模データを処理するためのクラウドインフラ・アプリケーションソフトの構築から、 オーディエンスデータとの紐づけやデータ配信を行うソフトウェア開発までを一貫で担っているチームにご参画いただきます。 SQLを使用した、データ加工/抽出/クレンジングなど、データ前処理の実務経験がある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・データ分析経験3年以上
・下記いずれかの経験
-マネジメント経験
-組織立ち上げの経験
-クライアントへの分析受託案件で納品をリードしてきた経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア システムエンジニア(SE) プロジェクトマネージャー(PM)
テレビ番組や企業CMの様々な分析サービスを提供している、 広告マーケティング業界で注目されている企業での案件です。 データ分析経験が3年以上ある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・ 自然言語処理や機械学習に関して論文に書かれている数式からプログラミングができること
・英語論文を読み理解ができること
・Pythonでの開発経験
・下記いずれかを満たしていること
-自然言語処理や機械学習に関わる論文の執筆経験
-Pythonを用いたWebアプリケーションの開発経験
-AWSやGCPなどのインフラ経験
-AIビジネスの推進経験
-自然言語処理をビジネス化するディレクション経験
募集職種
データサイエンティスト インフラエンジニア プロジェクトリーダー(PL)
法務プロフェッショナル向けSaaSである研究開発部門にて、自然言語処理・機械学習に関わる研究開発に携わっていただきます。
開発環境
求めるスキル
・PythonもしくはGoを用いた開発の実務経験
・データマイニングもしくは機械学習の実務経験
募集職種
データサイエンティスト システムエンジニア(SE)
コンテンツ検索システムを展開している企業です。 有名企業での導入実績があり、資金調達もしているため、 これからサービスを成長させていくフェーズです。 フラットな組織構成で、少人数チームのメンバーが連携し、 より良いものを全員で生み出していこうという考えです。 そのため、メンバーと一緒に考え、 自ら進んで提案もできる能動的な方にマッチいたします。 業務成果を実感できる環境で、幅広く業務に携わりながら、 キャリアアップしていきたい方にオススメです。
開発環境
求めるスキル
・PHP用いた開発経験3年以上
・Laravelを用いた開発実務経験1年以上
・Docker環境での開発実務経験1年以上
募集職種
データサイエンティスト システムエンジニア(SE) プロジェクトマネージャー(PM) プロジェクトリーダー(PL)
大手企業との取引実績が多数の企業です。 技術志向性の高い少数精鋭のベンチャー企業の案件です。 PHP、Python、Vue.js等を使用した開発のご経験がある方にマッチいたします。
求めるスキル
・デジタルマーケティングの知見
・データ構造からビジネス構造の知見
・分析要件から分析手法を導出し、作業手順を組み立てた経験
・要件定義の経験3年以上
・SQLを使用したデータ抽出経験
募集職種
データサイエンティスト
データ分析業務の属人性を限りなく排除し、業務標準化を推し進めるプロジェクトです。 チーム内でフォロー可能な体制が整っており、和気藹々とした雰囲気の中で業務に専念できる環境です。 デジタルマーケティングの知見があり、要件定義リード経験が3年以上ある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・SQLで必要なデータを抽出した経験
・BigQuery使用経験
・様々なデータセットに対し、Colaboratoryを用いてPython/Rによる分析/ビジュアライズを行った経験
・Web/アプリでのビジネスに関して、統計手法に基づいた検定をした経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
SQLを用いたデータ分析に携わっていただきます。 BigQuery経験のある方におすすめです。
求めるスキル
・RPAの経験3年以上
・課題管理、業務改善の経験
募集職種
データサイエンティスト
業務改善の分析、課題管理に携わっていただきます。 RPAの経験3年以上ある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・ネットワーク、セキュリティに関する知見
・AWSやGCPなどのクラウドに関する知見
募集職種
データサイエンティスト
建築現場のコラボレーションアプリのパフォーマンスや信頼性、スケーラビリティを向上させるためのソフトウェアの開発/運用に携わっていただきます。 ネットワーク、セキュリティに関する知見がある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・PythonおよびSQLの基本的な理解(実務経験 1年以上、またはそれに該当する経験)
・データ分析と結果報告の実務経験、またはそれに該当する経験
・各関係者の要望をデータ分析に落とし込んだ経験
・統計に関する基本的な理解
・Pythonのご経験(1人称でご対応いただけること)
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア プロジェクトマネージャー(PM)
テレビ番組や企業CMの様々な分析サービスを提供している、 広告マーケティング業界で注目されている企業での案件です。 PythonおよびSQLの経験がある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・SQLチューニングの実務経験1年程度以上
もしくは、その他DBMSで代替できるご経験
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
レバテック実績ありの企業です。 SQLチューニングの実務経験が1年程度以上ある方にマッチします。
求めるスキル
・SQLを使用してのデータ抽出経験
募集職種
データサイエンティスト
SQLを使用してのデータ抽出経験がある方にマッチします。
求めるスキル
・下記いずれかのご経験
-PostgreSQLのサーバ環境設定
-データ転送用バッチ処理
(Shellまたは同等の転送が可能なプログラム言語を使うことができること)
募集職種
データサイエンティスト
レバテック実績ありの企業でございます。 PostgreSQLもしくはバッチ処理経験のある方にマッチします。
開発環境
求めるスキル
・PythonおよびSQLの基本的な理解(実務経験 1年以上、またはそれに該当する経験)
・データ分析と結果報告の実務経験、またはそれに該当する経験
・各関係者の要望をデータ分析に落とし込んだ経験
・統計に関する基本的な理解
募集職種
データサイエンティスト データベースエンジニア
テレビ番組や企業CMの様々な分析サービスを提供している、 広告マーケティング業界で注目されている企業での案件です。 PythonおよびSQLの経験がある方にマッチします。
求めるスキル
・データレイク又はデータ分析の経験
募集職種
データサイエンティスト
データレイク又はデータ分析の経験がある方にマッチします。
求めるスキル
・Deep Learningの経験
・TensorFlowの基本的なモデル構築経験
・CNN/LSTMの基本的なモデル構築経験
・日常会話レベルの英語が話せること
募集職種
データサイエンティスト システムエンジニア(SE)
9億近くの資金調達に成功している業界トップのAIベンチャーでの案件です。 グローバルな環境でご参画いただけます。
案件探しは私たちにお任せください!
カウンセリングのプロとして、
ピッタリの案件をご提案します!
1分で
登録完了!
データサイエンティストは、データ収集・分析を行い、ビジネス課題の解決を図る職種です。
インターネットの普及やクラウド環境の充実によって大量のデータ(ビッグデータ)の収集・蓄積が可能になり、データサイエンティストのビッグデータを活用した課題発見・解決に注目が高まっています。
ビッグデータの進展に伴うデータサイエンティストへの関心の高まりから、データサイエンティストの養成講座や評価制度の構築などを行う「データサイエンティスト協会」が2013年に設立されています。
データサイエンティストの業務内容は企業や求人・案件によって異なりますが、例は下記のとおりです。
・要件定義
・データ収集
・データ分析
・仮説の検証
・結果の共有
データサイエンティストと似ている職種にデータアナリストがありますが、後者は主にデータ処理・分析を行います。データサイエンティストは要件定義から結果の共有まで行う傾向があるため、担当業務に違いがあるといえます。ただし、両職種に明確な定義はなく、企業によって業務内容や役割は異なるため、データサイエンティストの求人・案件にエントリーする際は募集要項を詳しく確認しましょう。
【データサイエンティスト求人・案件の市場動向・ニーズについて】
企業のビッグデータ活用の関心は高まっており、データサイエンティストのニーズは高い状況です。ビッグデータが注目を集める理由としては、これまでの情報技術では扱えなかった膨大なデータによって、ビジネス課題の早期発見・解決やビジネスの進展が可能になると考えられているからです。
データサイエンティストはIT業界に限らずアパレル、金融、広告業界などの業界で需要があるため、活躍の場が多いと考えられます。ただし、企業は即戦力となるデータサイエンティストを求める傾向があるため、スキル・実績があることが案件参画のポイントとなるでしょう。実務経験を積みながら業務に役立つ資格を取得したり、データサイエンティスト向けの勉強会・セミナーに参加して知識を習得したりと、主体的にスキルアップを図ることが大切です。
【データサイエンティストの在宅案件について】
データサイエンティストの場合、在宅可の案件は少ない傾向があります。データサイエンティストはクライアントの課題解決のためにデータ収集や分析、結果の共有などを行う役割があり、セキュリティやコミュニケーションなどの事情から在宅で作業することが難しいためです。
ただし、小規模なプロジェクトである、オンラインで報告・連絡できる、扱うデータが社外秘ではないといった条件を満たせば、データサイエンティスト案件でも在宅可になる可能性があります。また、近年データ分析業務の主眼がシステム開発からデータをどう活かすかという視点にシフトしつつあります。この影響で大企業を中心にデータサイエンティストを養成するようになっており、需要も増えていることから在宅でも案件を獲得することができるかもしれません。
【データサイエンティスト求人・案件の必要なスキルについて】
データサイエンティスト案件で求められるスキルは企業や業務内容によって異なりますが、下記の例が挙げられます。
・データ分析の知識、経験
・英語での読み書き、会話スキル
・機械学習の知識
フリーエンジニア向けのデータサイエンティスト案件では、基本的にデータ分析の知識・スキルが求められます。データサイエンティスト案件では、ExcelやAccessのスキルのほか、統計学の知識、R言語やPythonといったプログラミング言語のスキルが求められるでしょう。
データサイエンティストの案件によっては、求めるスキルに「英語の読み書きができること」「英会話ができること(日常会話レベル)」と記載されている場合があります。実際に、レバテックフリーランスの案件では「TOEIC700点以上」とスコアを提示する案件もあるため、事前に英語のスキルを磨いておくと案件の選択肢を増やせる可能性があります。
そのほか、機械学習を活用したデータ分析への注目が高まっているため、アルゴリズムや自然言語処理の知識を身につけておくと、AIモデル開発のデータサイエンティスト案件にも参画できる場合があります。
【データサイエンティスト求人・案件の習得難易度・勉強方法について】
データサイエンティストが使うプログラミング言語の例として、R言語とPythonが挙げられます。
R言語は日本語のリソースが少ない傾向があり、習得するには英語の読み書きのスキルが必要です。難易度が高い分、R言語の知識があるデータサイエンティストは重宝されるため、習得しておくと求人・案件の選択肢を増やせると考えられます。
一方、Pythonは文法がシンプルで読みやすい、ライブラリが豊富にあるといった理由から、プログラミング初心者も習得しやすいとされています。R言語とPythonを同時進行で習得するのは難しいと考えられるため、データサイエンティストを目指すならまずはPythonを勉強し、その後にR言語を学ぶのも一つの方法です。
プログラミング初心者がR言語やPythonを独学する場合、書籍や学習サイトを活用する方法があります。書籍・学習サイトのどちらであっても、未経験者向けの入門編を選び、まずは基礎知識を身につけましょう。学習サイトの場合、スライドを読む、動画で学ぶ、コードを書くなどサイトによって特徴が異なるので、自分に合うものを選んで勉強すると良いかもしれません。
独学に不安がある場合は、プログラミングスクールを活用するのも一つの方法です。プログラミングスクールには通学とオンラインがあるため、勉強仲間が欲しい方は前者、通学の手間を省きたい方は後者にするなど、状況に合わせて選ぶとよいでしょう。スクールは独学に比べると費用がかかりますが、「モチベーションを維持できるか不安」「質問できる環境がほしい」という方は活用を検討してみてください。
プログラミング経験者は、書籍や学習サイトでR言語やPythonの基礎知識を身につけたら、コードを書いて理解度を測りましょう。はじめはエラー表示されたとしても、修正を繰り返す中で知識が定着し、スキルアップを図れると考えられます。
【データサイエンティスト求人・案件の資格について】
データサイエンティスト求人・案件の資格の例として、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する「統計検定」が挙げられます。
統計検定は統計の知識・活用力を証明する資格で、種類は下記のとおりです。
・統計検定 1級
・統計検定 準1級
・統計検定 2級
・統計検定 3級
・統計検定 4級
・統計調査士
・専門統計調査士
・統計検定 データサイエンス基礎(CBT)※1
・統計検定 データサイエンス発展及び応用(CBT)※2
※1 2019年12月以降に一部会場で開始予定
※2 2020年10月以降に一部会場で開始予定
上記のうち統計検定1級と準1級に着目すると、1級は「統計数理」「統計応用」の2つの試験で構成され、データ収集の計画・立案や統計的推論、結果の評価スキルなどを測る試験です。「統計数理」「統計応用」のどちらも論述式で、「統計数理」は5問中3問、「統計応用」は「人文科学」「社会科学」「理工学」「医薬生物学」の4分野から1つ選び、5問中3問に解答します。2018年11月の1級試験の場合、合格率は「統計数理」が20.9%「統計応用」が19.7%です。
統計検定準1級は、データ収集の計画・立案や課題に応じた統計手法の選択、結果を正しく解釈するスキルなどを測る試験です。4~5肢選択問題(マークシート)が20~30問、部分記述問題が5~10問で、論述問題は3問中1問を選択して解答します。2019年6月の統計検定準1級の合格率は、20.2%です。統計検定の勉強方法としては、統計質保証推進協会認定の書籍や統計検定の公式サイトにある過去問などを活用するとよいと考えられます。
データサイエンティストのフリーランス・フリーエンジニアが統計検定を取得するメリットとして、「データサイエンティスト求人・案件への申し込み時に知識・スキルのアピール材料になる」「統計学の勉強のきっかけになる」の2つが挙げられます。
前述のデータサイエンス協会はデータサイエンティストが持つべきスキルの一つに「データサイエンス力」を挙げており、このスキルには統計学の知識が含まれています。統計検定1級や準1級に合格すれば、データサイエンティスト求人・案件の申し込み時に「データサイエンス力」のアピール材料として活用できるかもしれません。
【データサイエンティスト求人・案件の未経験での参画について】
データサイエンティスト未経験の場合、フリーランス向け案件に参画するのは難しいと考えられます。フリーエンジニア向けのデータサイエンティスト案件の場合、企業側は即戦力となる人材を求めるからです。そのため、まずは派遣社員や正社員などのデータサイエンティストとして就職し、経験を積んでからフリーランス案件に申し込みするのが無難です。
派遣社員・正社員のデータサイエンティスト求人も実務経験が求められる傾向がありますが、中には未経験可の求人があります。そのほか、R言語・Python・統計学などの知識があればチャレンジできる求人もあるため、事前に勉強しておくと、未経験でもデータサイエンティスト求人の選択肢を増やせるかもしれません。さらに、プログラミングやマーケティング経験がある方も、未経験からデータサイエンティスト求人にチャレンジできる可能性があります。
派遣社員や正社員のデータサイエンティストとして経験を積んだら、案件サイトやフリーエンジニア向けエージェントを活用して案件参画を図りましょう。データサイエンティスト案件に申し込みする際は、経験だけでなくスキル・強みをアピールして貢献度を示すことが大切です。
【データサイエンティスト求人・案件の将来性について】
データサイエンティスト求人・案件の将来性として、当面の間は需要がなくなることはないと考えられます。Google社のAutoMLやMicrosoft社のMicrosoft Azureといった機械学習ソリューションによって、データサイエンティストの需要が減る可能性があるとされていますが、完全自動化には時間を要する、現時点ではデータサイエンティストが不足しているといった理由から、しばらくはニーズが高いと考えられます。
データサイエンティスト案件の場合、プログラマーやインフラエンジニアなどに比べて年収は高めに設定される傾向があるようです。理由としては、統計学・データ分析など高度な知識・スキルが必要、データサイエンティストの人材確保に悩む企業がある、といったことが挙げられます。ただし、保有スキルや実績によってデータサイエンティストの年収は変動するため、資格取得やセミナー参加などを通してスキルアップを図ることが大事になるでしょう。
データサイエンティストとして今後も活躍し続けるには、統計学やデータ分析に関する知識・スキルのほか、ヒューマンスキルを磨くことも大切です。マネジメントスキルやプレゼンテーション能力、英語スキルなどを高めることで、業務の幅を広げられてデータサイエンティスト求人・案件の選択肢を増やせると考えられます。
データサイエンティストのフリーランス募集情報をお探しの方は、IT/Web業界のエンジニアに特化したレバテックフリーランスにご相談ください。Web上に公開しているデータサイエンティストのフリーランス募集情報以外にも、非公開案件も多数保有しておりますので、お気軽にお問い合わせください。
※レバテックフリーランスの掲載案件には、フリーランサー向けの案件のみならず、一部契約社員向けの派遣案件もございます。
※この記事は、2019年11月時点の内容です。
フリーエンジニアお役立ち情報
データサイエンティストとは?仕事内容やフリーランス事情を解説 データサイエンティストの仕事内容
関連する求人・案件
データサイエンティストの求人・案件特集 データ分析の求人・案件
他の求人・案件から探す
【データサイエンティスト】ソーシャルゲームデータ分析案件 【データサイエンティスト】データ分析・解析案件 【データサイエンティスト】大手サイトデータ分析案件
おすすめのキーワードから探す
データサイエンティスト 銀座の求人・案件 データサイエンティスト 大阪の求人・案件