こんにちは。理系就活情報局です。
AIやビッグデータなど最先端分野を扱うデータサイエンティストは、理系学生から人気の職業として注目を集めています。
人気の高いデータサイエンティストですが、新卒からデータサイエンティストとして仕事をしたい方も多いのではないでしょうか？
今回は新卒からデータサイエンティストを目指す方法について、求められるスキルや就活のポイントを解説します。
データサイエンティストとして働きたい理系学生はぜひ参考にしてみてください。
新卒や未経験でもデータサイエンティストになれる？
中途は即戦力がメインだが新卒求人は増加傾向
結論、中途は即戦力がメインですが新卒求人は増加傾向にあります。
これまでは中途採用が中心でしたが、新卒や未経験からデータサイエンティストになる道が広がりつつあるのが現状です。
その理由としては、データサイエンティストの需要が高まる一方で、専門的な知識とスキルを持っている人材が不足していることが挙げられます。
データサイエンティストとして経験を積んだ人材が少ないため、素養のある新卒を採用して育成しようという企業が増えています。
データサイエンティストの就職先企業
データサイエンティストの主な就職先企業は、3つに分けられます。
1.IT系企業
IT系企業では、ビッグデータの分析が不可欠です。
データサイエンティストの採用が多く、就職のチャンスも豊富にあります。
2.IT系以外の事業会社
IT系以外の企業でも、ビッグデータの活用は一般的になりつつあり、あらゆる業界でデータサイエンティストの需要が高まっています。
メーカーや商社内のデータ管理部門や企画マーケティング部門の一員として、データサイエンティストの採用が行われています。
3.シンクタンクやリサーチ会社
政治・経済に関する調査を行うシンクタンクや、企業イメージ・市場調査を行うリサーチ会社」もデータサイエンティストを求めています。
顧客からデータ分析・活用のコンサルティングを委託されるシンクタンク・リサーチ会社では、サービスの根幹を担うのはデータサイエンティストです。そのため、データサイエンティストの求人を積極的に行っています。
新卒のデータサイエンティストの年収
求人BOX「データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料」によれば、データサイエンティストの平均年収は約700万円と高く、初任給は25万円程度が相場です。
新卒の場合は年収300万円台からのスタートですが、経験に応じてスキルを付けていけば高収入が目指せる職種と言えるでしょう。
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データサイエンティストを目指す場合の注意点
企業によって業務内容が異なる
同じデータサイエンティストでも、企業によって業務内容が異なる場合もあり注意が必要です。
例えば、データ収集・加工などデータ管理業務をメインに担当する業務もあれば、エンジニアのようにシステム開発や実装を行う業務など任される業務範囲も企業によって異なります。
「自分のイメージと違っていた…」と就職後に後悔しないよう、OB・OG訪問を中心に事前に担当業務に関する情報を収集しておきましょう。
継続的な学習が必要
データサイエンティストの業務は、継続的な学習が求められます。
データサイエンティストで必要となるAIやデータ処理の技術は日々進化しており、常に最新の知見を持ち合わせる必要があるのです。
さらに、担当する業務によってはマーケティングやマネジメントに関する知識も求められるでしょう。
データサイエンティストとして求められる業務をこなすためには、上記の知識やノウハウに関する継続的な学習が不可欠です。
データサイエンティストに就職できた場合は、専門書や論文を読み込むのはもちろん、業務に関連する幅広い知識を吸収し続ける必要があり、留意しておきましょう。
年収はいいものの将来的にはわからない
データサイエンティストは比較的年収の高い職業ですが、将来的にその水準が維持できるかはわかりません。
データサイエンティストは現状は売り手市場であるものの、今後人数が増えてくればその分給与も下がる可能性があります。
また、今後データサイエンティストで行うデータ処理はコンピューターで代替される可能性もあり、需要が減ることも考えられるでしょう。
現在の高い年収水準が維持されるか不明確であるため、年収の高さだけでなく自分に業務内容があっているかなどの基準も加えて判断しましょう。
新卒でデータサイエンティストになるには？
Python・機械学習・数学の学習をする
データサイエンティストを目指す場合、Pythonや機械学習、数学を学習しておくと良いでしょう。
Pythonはプログラミング言語の1種であり、データサイエンティストの業務で最も使われるものです。
Pythonに関する知識やノウハウがあることを選考でアピールできれば、データサイエンティストとして基礎的な能力があると判断され、選考で有利となる可能性があります。
他にも統計解析用のプログラミング言語であるRもデータサイエンティストの業務でよく用いられる言語です。
余力があればPythonとともにRも学習しておくと良いでしょう。
データサイエンティストの業務ではデータ分析に数学の知識が必要不可欠で、特に統計分野の知識は非常に役立ちます。
確率や微分積分の知識も求められるため、数学全般の知見を深めておくのがおすすめです。
また、精度の高い分析には機械学習の活用も求められ、機械学習に関する知見もアピールできると企業に即戦力としての有用さをアピールできるでしょう。
関連する資格を取得する
新卒でデータサイエンティストを目指すなら、仕事の素養があることを客観的に示せる資格の取得がおすすめです。
採用担当者もデータサイエンティストとして育成する人材には、適性や伸びしろを求めます。データサイエンティストに役立つ資格を取得していれば、やる気を伝えることも可能です。
おすすめの資格については、後ほど紹介します。
データサイエンティストがいる企業でインターン
データサイエンティストがいる企業でインターンに参加することもおすすめです。
インターンでデータサイエンティストの業務に触れられれば、即戦力として活躍できる知識や経験が積めます。
また、インターン先の企業で実績を残せれば、その企業の選考でも有利に働くでしょう。
気になる企業があれば積極的にインターンへ参加することをおすすめします。
職種別採用の企業に応募する
新卒でデータサイエンティストを目指す場合は、職種別採用を受けるのがおすすめです。
職種別採用はその名の通り、最初からデータサイエンティストを指定して応募している選考のことです。
総合職採用では、部署や仕事内容の希望が通るとは限りません。
職種別採用を受ければ、やりたい仕事に最短ルートで就けます。
職種別採用ではデータサイエンティスト用の研修と教育プログラムを受けられるため、総合職採用より職種別採用を受けることをおすすめします。
データサイエンティスト就活で有利な資格
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験はITエンジニアの登竜門的資格であり、経済産業省が認定している国家資格です。
試験の出題分野は「テクノロジ系・マネジメント系・ストラテジ系」の3つに分かれており、プログラミングやセキュリティなど非常に広範囲の知識が必要になります。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、データベースの設計や管理、企画や要件定義、開発をするのに必要な知識や技術を問う国家資格です。
合格率は低く、業務経験のない方が合格することは難しいですが、資格取得を目指して勉強していればアピール要素になるでしょう。
ディープラーニング検定（G検定／E資格）
ディープラーニング検定は、2種にわかれています。
G検定では、AIを活用する基礎知識・事業に活用できる知識・能力を測ります。
E資格では、エンジニア向けにAIに関する理解度や開発の知識・能力を測ります。
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）指定の講座を受講すれば受験が可能です。
ORACLE MASTER
ORACLE MASTERは、データベースを管理する知識・技術を問う資格です。
ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナの4ランクがあり、最初はブロンズを目指しましょう。
オラクル社のデータベースは世界的にもシェア率が高く、入社後の実務に活かせる機会も豊富です。
統計検定
統計検定は4級から1級まであり、基礎知識を踏まえながら統計の知識・活用力を問う検定です。
2級が大学基礎統計学の知識と問題解決力、準1級以上ではより実践的な応用力が問われる内容となっています。まずは、2級を目標に取得を目指しましょう。
データサイエンティストの志望動機の書き方
自分の将来性と志望理由を明確にする
データサイエンティストの志望動機では、自分の将来性と志望理由を明確に提示しましょう。
自分の将来性に自信がない方も、「いずれはこんな仕事をしたい」と示すことで、目標に向かって努力できる姿勢を伝えることができます。
「自分はたいしたレベルではない」と落ち込まず、将来の可能性を見せる志望動機を作成しましょう。
自分のスキルレベルを盛らない
データサイエンティストには、幅広い能力が求められます。
「スキルが無いと内定がもらえない」
「今の自分では採用してもらえないかもしれない」
と不安になっても、自分の能力を盛らないよう気をつけましょう。
新卒のデータサイエンティスト採用は、育成を前提としたポテンシャル採用です。
スキルを盛るよりも、自分の可能性を見てもらえるアピールを目指しましょう。
志望動機の例文
私は大学でプログラミングを学び、PythonとC言語を使用した経験があります。
AI技術の進化を目の当たりにしたことで機械学習に強い興味を持ち、貴社のAI技術を導入した◎◎◎サービスを知りました。◎◎◎サービスは、IT分野の発展と社会貢献性を両立した意義ある取り組みだと思います。
最先端技術に力を入れる貴社なら、ビッグデータの可能性を追求しながら自身のスキルを磨き、AI技術を広く社会に還元する仕事ができると確信しています。
入社後は、◎◎◎サービスの拡充と発展に携わり、貴社に貢献していくことが目標です。
まとめ
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