BigQueryのフリーランス求人・案件 月額単価相場
平均単価
81.3万円
中央値単価
72.5万円
最高単価
180万円
最低単価
20万円
全524件中1-50件を表示中
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BigQueryのフリーランス案件は高単価ですか?
BigQueryのフリーランス案件の最高単価は180万円で、平均単価は81.3万円です。 BigQueryのフリーランス案件に1年参画した場合の年収想定は972~2,160万円となります。 ただし、こちらはあくまで目安の単価となり、個人のBigQueryの経験年数や習熟度、商談時の対応などにより変化します。 まずは一度、気になるBigQueryのフリーランス案件について話を聞いてみることをおすすめします。
BigQueryのフリーランス案件は見つかりやすいですか?
BigQueryの募集中フリーランス案件数は39件、累計掲載案件は524件です。 ご希望される方は案件応募時に非公開のBigQueryのフリーランス案件も興味がある旨をお伝え下さい。
BigQueryのフリーランス案件でリモートワーク・在宅は可能ですか?
BigQueryの募集中リモート案件数は22件、累計掲載案件は230件です。 リモートワークに関しては、商談の中で条件交渉や、案件参画後に一定期間を経て可能になる場合などもございます。 まずは気になるBigQueryのフリーランス案件に応募し、リモートワークに関する詳細をヒアリングすることをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件を保有しているフリーランスエージェントを分析するとレバテックフリーランスが157件、レバテッククリエイターが149件、ITプロパートナーズ(ITPRO PARTNERS)が24件、TechStockが22件、ランサーズエージェント(Lancers Agent)が19件、techtreeが17件、Midworksが14件、テクフリが14件、テックビズフリーランスが10件、ハイパフォコンサルが8件となっています。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件を豊富に保有しているフリーランスエージェントはレバテックフリーランス、レバテッククリエイター、ITプロパートナーズ(ITPRO PARTNERS)であることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画を希望するフリーランスの方はレバテックフリーランス、レバテッククリエイター、ITプロパートナーズ(ITPRO PARTNERS)を中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件を先月新規公開したフリーランスエージェントを分析するとレバテックフリーランスが53件、レバテッククリエイターが16件、ランサーズエージェント(Lancers Agent)が2件、ITプロパートナーズ(ITPRO PARTNERS)が1件、HiPro Tech(ハイプロテック)が1件、FLEXY(フレキシー)が1件となっています。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件を新規公開したフリーランスエージェントはレバテックフリーランス、レバテッククリエイター、ランサーズエージェント(Lancers Agent)であることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画を希望するフリーランスの方はレバテックフリーランス、レバテッククリエイター、ランサーズエージェント(Lancers Agent)を中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件のフリーランスエージェント別の月額単価相場を分析するとハイパフォコンサルが118.3万円、ギークスジョブが104.4万円、TechStockが101.1万円、フリーランスのミカタが100万円、indecoが85万円、FREE-DAが85万円、スキルコネクトが83.6万円、バチグマが81.7万円、HiPro Tech(ハイプロテック)が80万円、SEES(シーズ)が80万円となっています。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
月額単価の高いBigQueryのフリーランス求人・案件を保有しているフリーランスエージェントはハイパフォコンサル、ギークスジョブ、TechStockであることがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件のうち、単価の高い案件への参画を希望するフリーランスの方はハイパフォコンサル、ギークスジョブ、TechStockを中心に複数のフリーランスエージェントに登録することをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件数を分析すると週5日が90件、週4日が42件、週3日が24件、週2日が7件となっています。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件は週5日の稼働が可能なフリーランスエンジニアのニーズが最も高いことがわかります。
稼働日数に関しては、商談時の条件交渉や案件に参画した後に一定期間を経て変更が可能な場合もあるため、まずは気になるBigQueryのフリーランス案件にエントリーを行い、詳細を聞くことをおすすめします。
BigQueryのフリーランス求人・案件数を分析すると東京都が427件、千葉県が17件、大阪府が2件、福岡県が2件、京都府が1件となっています。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件数は東京都、千葉県、大阪府に最も集中している事がわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件に参画するには東京都、千葉県、大阪府あたりが良いでしょう。
BigQueryの募集中のフリーランス求人・案件数を分析すると2022年8月が38件、2022年9月が45件、2022年10月が49件、2022年11月が59件、2022年12月が63件、2023年1月が54件となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件数は前月と比較し、9件減少しており、大幅な下降傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryの募集中のリモートワークのフリーランス求人・案件数を分析すると2022年8月が19件、2022年9月が17件、2022年10月が17件、2022年11月が18件、2022年12月が20件、2023年1月が23件となっています。BigQueryのリモートワークのフリーランス求人・案件数は前月と比較し、3件増加しており、大幅な上昇傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価を分析すると2022年8月が75.7万円、2022年10月が74.3万円、2022年11月が73.9万円、2022年12月が73.7万円、2023年1月が75.6万円となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価は前月と比較し1.8万円上昇し、上昇傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の想定年収を分析すると2022年8月が908.3万円、2022年10月が892.0万円、2022年11月が887.1万円、2022年12月が884.7万円、2023年1月が906.7万円となっています。BigQueryのフリーランス求人・案件の想定年収は前月と比較し22.0万円上昇し、上昇傾向にあります。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryの募集中のフリーランス求人・案件数のリモートワーク案件・常駐案件の割合を分析するとリモートワーク案件が21件(47.7%)、常駐案件が23件(52.3%)となっており、BigQueryフリーランス案件に関しては常駐案件が多いことがわかります。
BigQueryのフリーランス求人・案件の業務委託における月額相場単価は、作業時間の目安を週5常駐で月140~180時間とした場合、62.5~82.5万円程度です。
BigQueryのフリーランス求人・案件の平均単価は81.3万円、中央値単価は72.5万円、最高単価は180万円、最低単価は20万円です。(※フリーランススタート調べ/2026年01月)
BigQueryのフリーランス求人・案件の実務経験年数に応じた単価相場は以下の通りです。
・BigQuery経験1年未満:36万円前後 (年収435万円)
・BigQuery経験1年~2年:44万円前後 (年収522万円)
・BigQuery経験2年~3年:62万円前後 (年収740万円)
・BigQuery経験3年~5年:73万円前後 (年収870万円)
・BigQuery経験5年以上:87万円前後 (年収1044万円)
BigQueryについて
BigQueryは、Google Cloud Platformが提供しているビッグデータ解析サービスです。いわゆる"ビッグデータ解析サービスやソフトウェア"は多数存在しますが、BigQueryは数TB(テラバイト)・PB(ペタバイト)のデータセットに対し、SQLに類似したクエリを実行し、数秒〜数十秒という非常に短い時間で結果を返すというサービスです。処理対象のデータは、RDB(リレーショナルデータベース)と同様にテーブルとしてBigQueryに保持されます。つまり、事前にデータ構造をスキーマとして定義しておき、それに従ったデータが独立したレコードとして登録されます。
BigQueryの特徴は、内部的にカラム指向データ構造を搭載しているという点です。一般的なRDBは、性質の違うカラムを並べ、1件のレコードを1つとして格納するレコード指向データ構造です。しかしBigQueryは、レコードを分解し、カラムごとに格納します。カラム指向データ構造には、性質が同様のデータを束ねることにより圧縮効率が高まる他、クエリに対し必要なカラムにだけアクセスが可能であるため、データアクセスが最小限に抑えられます。
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