こんにちは！
事業会社でのデータサイエンティストを経て現在は会社経営しながらスタートアップ2社にフリーランスとして参画しながら働いているウマたん(@statistics1012)です！
一応法人を作って自社の事業も作っていたり会社直で分析案件もやったりしているのですが、フリーランス的な関わり方でスタートアップにも参画しています。
そんな僕が、フリーランスのデータサイエンティストとして独立した経緯やそこから感じたこと、そしてどうやればデータサイエンティストとして独立できるか！などを赤裸々にまとめていきます！
以下のYoutube動画でも詳しく解説しているので是非チェックしてみてください！
目次
なぜ独立の道を選んだのか？
独立した方がシンプルに、
・データサイエンティストとして成長も出来るし
・年収も上がるし
・好きなことにフォーカスできる
と考えたからです。
もし不安な方はいきなり独立するよりもまずは副業から初めて、独立に進むとよいでしょう。
そうすれば、独立は全く難しいものではありません。
僕自身、実は独立する前から1社のスタートアップに副業で参画をしていました。
データサイエンティストとしての副業については以下の記事でまとめているのでチェックしてみてください！
ちなみに今の仕事で満足している！という方も余裕があれば副業をしてみることをオススメします。
副業することで視野が広くなりますし、視座も高まります。
その時出来れば自分が本業で携わっている立場や業界ではないドメインを選ぶことをオススメします。
僕の場合は小売りメーカー本業で小売支援スタートアップ副業にすることで業界は一緒だけど立場が違うといったちょいずらし。
コンサルで通信業界を見ている人は、同じコンサルで小売業界を見るみたいなずらしもいいかもしれません。
データサイエンティストとして独立してフリーで働くメリット
ここまで独立した理由について語ってきましたが、ここからは独立して分かったメリットを見ていきましょう！
収入が上がる
まずは、圧倒的にこれですよね！
収入が爆発的に上がります！
爆発的にです！
もちろん本業でどんな業界にいたか、どんな仕事をしていたか、にもよりますが、大抵上がるかと思います。
例えばコンサル系のデータサイエンティストであれば、だいたい会社に自分の単価の50％以上が持っていかれています。
事業会社に1人月300万ほどで提示しているのに本人の月収は100万円というのもザラ。
100万円もらえていればいいほうです。
2人月分働いていて会社には月600万ほどの価値をもたらしているのに月収は60万円なんてパターンもあります。
もちろんそれは会社の看板で仕事をしているわけですからある程度中抜きされても納得がいきますが、さすがに中抜きしすぎだろ！という状況が多くあるのも事実です。
自分の貢献しているビジネス価値ともらっている給料を天秤にかけて、あまりにも不釣り合いだなと感じるのであれば独立を検討しましょう！
ある程度経験を積めば誰でも独立して案件を獲得することが可能です。
実際にコンサル会社からチームごと独立することがよくあるという話を聞きます。そりゃあそうなりますよね・・・
ちなみに僕自身独立することで、時間単価は2倍ほどになりました。
なので本業時代の収入が半分の労働力で稼げる計算です。
空いた時間で自分の事業作ったり楽しいことワクワクすることをやってます！
色んな案件に幅広く関われる
また独立することで1つの会社にとらわれず様々な案件に携わることが可能です。
もちろん会社に属していることで手に入れることのできるチャンスもあります。
ただ、独立して経験できることや挑戦できることと比較するとやはり見劣りするなーと思います。
僕自身、独立してみて圧倒的に幅広い案件に携わることができるようになりました。
本業で働いていた会社と同じくらいの規模の会社の分析案件を半年で5社ほど経験しましたし、分析課題もデータクレンジングから可視化からモデル構築まで様々。
業界も分析粒度も使う手法もバラバラで、間違いなく本業を続けていては経験できなかったことを経験できました。
肌感、本業での3年分くらいの経験を独立半年で経験できたので、独立したらそれだけ色々な経験ができると考えて問題ないです。
自分のやりたくない仕事は断ることができる
また、独立すると自分のやりたくない仕事を断ることが可能です。
もちろん最初は食わず嫌いせず仕事を受ける姿勢も大事ですが、案件を獲得できるようになってくると嫌いな仕事は断っても問題なくなります。
自分の市場価値を上げた上で、やりたくない仕事はガツガツ断っていきましょう！
勤務時間を完全自由にコントロールできる
また、勤務時間を完全に自分の裁量でコントロールすることができます。
今では多くの会社がフレックス制を導入しているので働きやすくはなりましたが、それでもなんだかんだいって働く時間は自分の意思で完全コントロールできません。
しかし、独立すれば基本的にいつ働いても問題ありません。
土日にガッツリ働いて平日はノラリクラリしても問題ないですし、夜型の人は夜通し働いて日中は寝ていても問題ありません。
無駄すぎるミーティングや無駄な作業が圧倒的に減る
正直、会社員って無駄なミーティング多すぎないですか・・・・？
正直、会社員って無駄なプロセス多すぎないですか・・・・？
この時間が圧倒的に減ります。
ミーティングの効率化は昔よりだいぶ進んできているとは思いますが、やはり未だに無駄なミーティングが大量に設定されて生産性のない時間を過ごしている会社員の方々が非常に多いと思います。
また、無駄なプロセスも大量にありますよね。
そんなプロセスが一気になくなるので、超絶快適になります。
データサイエンティストとして独立してフリーで働くデメリット
ここまででデータサイエンティストとして独立してフリーで働くメリットについて見てきましたが、メリットだけではなくてもちろんデメリットもあります！
自分のスキルを切り売りして自分の成長につながらない可能性がある
ここは獲得する案件次第ではあるのですが、結局今までの経験や持ちあわせているスキルに応じて案件を獲得できるケースが多いので、やってきたことの繰り返しになってしまう可能性があります。
そうすると、自分が挑戦したことのない領域に挑戦することがなくなり成長が頭打ちになってしまうかもしれません。
こういうケースが独立した後のパターンとして非常に多いので注意しましょう。
僕の場合は、基本的に「自分のスキルとしての成長につながる」or「経験として長期的にプラスになる」案件しか受けないようにしています。
たとえ案件単価が低くても、それを受けることで自分のスキルアップにつながり、それが将来目指している方向性と合致するなら受けます。
たとえスキルアップにならなくても、その案件を受けて納品したという経験が次の大きな案件や市場での評価につながるなら受けます。
案件単価がいくら高くても、自分のスキルアップにもつながらず、経験にもならない案件は受けません。
これは僕の場合の一例ですが、ぜひ独立した後の立ち回り方には注意しましょう！
収入は安定しない
収入はたしかに会社員ほど安定しません。
しかし、元々のベースが上がっているので収益が低くても会社員の収入よりももらえます。
というか、収入が安定していることに対してなぜ多くの人が魅力を感じるのかが謎です。
自分のがんばった分だけダイレクトに金銭的メリットを享受出来る方が楽しいしワクワクするじゃないですか！！
信用・信頼がなくなる
これは想像以上に感じました。
独立すると多くの人からの信用や信頼は地に堕ちます。
あぁ、これが会社の看板というやつか・・・というのは間違いなく実感しました。
僕自身、そこそこ名の知れた会社に勤めていたので、ギャップには驚きました。
ただ、これ自体はただのプライドとか承認欲求の問題なので関係ない人にとっては関係ないです。
ちなみに、逆にこれが反骨精神になりもっと頑張らないと・・・といった気持ちになってます笑
データサイエンティストとして独立するためのロードマップ
とは言え、いきなりデータサイエンティストとして独立するのは難しい・・・と思われるかもしれません！
そんな方のためにデータサイエンティストとして独立するためのロードマップを簡単にまとめていきます！
Step1：当たり前ですがデータサイエンティストとして1人前になる
ここをすっ飛ばしてはもちろんだめですっ！！！
データサイエンティストとして独立するためには、当たり前ですがデータサイエンティストとしてある程度自走できる能力がないといけません。
ただ、周りを巻き込んで推進できるような力や課題を定義する力は独立を目的とした場合はそれほど必要ではないです（もちろんあった方がよいですが！）。
それよりも、PythonやRやSQLを触れて、GCPやAWSなどのサービスを一通り触れて、お客さんの要件を分析案件に落とし込んでそこから示唆出ししたりBIで可視化したりモデル作ったり一人で出来る能力があるよいです！
あと、マーケティング系の領域のほうが独立系データサイエンティストに仕事が転がっているのでマーケティングの知識をしっかり持っている方がよいです。
というわけで、これらの知識をまずは付けましょう！
以下の記事で、各分野の勉強法をまとめていますので目を通してみてください！
もし、これらを全て包括的に学びたいのであれば当メディアが運営するスクールであるスタビジアカデミー、略して「スタアカ」がオススメです！
公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/
| 【価格】 | ライトプラン：1280円/月 プレミアムプラン：149,800円 |
|---|---|
| 【オススメ度】 | |
| 【サポート体制】 | |
| 【受講形式】 | オンライン形式 |
| 【Pythonの学習範囲】 | データサイエンスを網羅的に学ぶ 実践的なビジネスフレームワークを学ぶ 実際に実データを使った様々なワークを行う |
24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストによる複数回のメンタリングを実施します！
カリキュラム自体は、他のスクールと比較して圧倒的に良い自信があるのでぜひ受講してみてください！
他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。
そんな課題感に対して、実務で使うことの多いSQLや機械学習のビジネス導入プロセスの理解などもあわせて学べるボリューム満点のコースになっています！
ウォルマートのデータを使って商品の予測分析をしたり、実務で使うことの多いGoogleプロダクトのBigQueryを使って投球分析をしたり、データサイエンティストに必要なビジネス・マーケティングの基礎を学んでマーケティングプランを作ってもらったりする盛りだくさんの内容になってます！
・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析
・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測
・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
ちなみに独立ではなく事業会社のデータサイエンティストとして腰を据えて働くのであれば、周りを巻き込む力や課題定義力などが圧倒的に必要です！
Step2：本業をやりながら副業をやってみる
さて、データサイエンティストとしてある程度の力がついたあとは是非副業をやってみてください！
いきなり独立するのは危険なのでオススメしません。
まずは本業をやりながら副業をしっかり積み上げて信頼を得て、本業がなくてもいけるな・・・！？という状況まで持っていきましょう。
僕自身、そのような状態で独立を決めています。
データサイエンティストが副業を探す方法については以下にまとめています！
ちなみに副業の探し方としては、一番定番なのがクラウドワークスやランサーズやココナラを使うこと。
あまり良い案件はないですが・・・！
あとはデータ分析コンペに登録してそのまま案件獲得ってのも結構オススメです！
データ分析コンペの「Nishika」や「Signate」では、コンペを開催すると同時に副業や業務委託案件の掲載もしています。
もし腕に自信があって僕と一緒に働きたいという方は是非Twitterで連絡ください！
タイミングによりますがお仕事紹介できる可能性があります！！
Step3：勇気を持って独立！
正直ここまでくればあとは勇気の問題です。
勇気があれば独立できます！というかここまでくれば、独立して上手くいかなくてもそれでも就職先はすぐに見つかるでしょう！
ぜひ独立を目指して頑張ってください！
まとめ
本記事では、データサイエンティストが独立するメリット/デメリットと独立までのロードマップをまとめてきました。
データサイエンティスト特有のというよりも独立全般のお話になってきてしまいましたが、参考になれば幸いです。
繰り返し宣伝ですが、データサイエンティストになるための勉強がしたい！という方は当サイト「スタビジ」が提供するスタビジアカデミーというサービスで体系的に学ぶことが可能ですので是非参考にしてみてください！
ちなみにデータサイエンティストになるための勉強法については以下の記事でまとめています！
いきなり独立して心配！という方は是非副業からはじめましょう！
副業を勝ち取るまでの勉強方法については以下の記事でまとめています！
Pythonの副業案件について詳しくは以下にまとめています！
スタビジのコンテンツをさらに深堀りしたコンテンツが動画と一緒に学べるスクールです。
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