HRteamに新卒入社。 キャリアアドバイザーの経験を経てマーケティング事業へ異動。 アドバイザー時代にサービス立ち上げや人材開発、人事の業務に携わり、現在では「Digmedia」のメディア運営責任者を担っている。
はじめに
今回は新卒で特に実務経験が無くてもデータサイエンティストになれるのか？という疑問にお答えしていきます。
仕事内容や必要なスキル等を細かく解説していきますので、興味のある方は是非チェックしてください。
【新卒でデータサイエンティスト】新卒でデータサイエンティストになれる
結論からいうと、新卒であってもデータサイエンティストを目指すことは可能です。
しかしこの職種は、データ分析、機械学習、統計学、プログラミングなど、高度な技術的知識やスキルを必要とします。
したがって、そのような知識とスキルを新卒の段階で既に身につけていることが、必要条件となります。
これが新卒でデータサイエンティストを目指す際に必要となるため、非常に難しい道となっている理由です。
またデータサイエンティストは、数学やコンピュータサイエンスなどに精通している方が多いです。
これらの知識を持つことでデータ解析やモデル構築における洞察力を養うことができます。
新卒の段階でこれらの知識を身に着けておくためには、大学での専門的な学習や自己学習などが必要となります。
理系であった場合も、上記のスキルに自信がない方は是非学び直してみましょう。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、ビッグデータといわれる膨大な量のデータから必要なデータだけを引き出し、価値のあるデータへと加工し、企業課題の解決や戦略を立案する専門家です。
例えば複雑なアルゴリズムや統計学の理論を駆使してデータを解析し、ビジネスにおける意思決定をサポートします。
彼らの活動は一見目立たないかもしれませんが、実は我々の日常生活の多くの面でその恩恵を受けています。
例えば、通販サイトで見るオススメの商品は、データサイエンティストが分析した購入履歴や閲覧行動に基づいて選ばれています。
また、自動運転自動車が安全に走行できるのも、彼らが開発した高度なアルゴリズムとセンサー技術によるものです。
データサイエンティストの仕事は、広範で複雑なデータの海から有益な情報を見つけ出し、それを形にします。
そうすることで日々の生活をより便利で効率的に進化させています。
このようにデータサイエンティストは、現代社会を支え、形作る重要な役割を果たしています。
将来性
AIの発展に伴い、その基盤であるディープラーニングを活用するデータサイエンティストの役割が期待されています。
その理由は、機械が学習し進化する能力を最大限に引き出すために今後の社会においてますます重要な存在になっていくためです。
また、データサイエンスに特化した大学院プログラムが増加しており、多くの学生が修士や博士号を取得する機会を得ています。
これは教育界がデータサイエンスの重要性を認識し、その結果を生み出す人材を育成するための一歩となっています。
これらの動きを見ると、データサイエンティストに対する需要は現状維持だけでなく、今後も大幅に増加すると予想されます。
ディープラーニングという革新的な技術を駆使するこの職業は、未来の技術進歩と社会の発展を牽引する重要な役割を担うでしょう。
課題
将来性もある一方で、問題もあります。
それはAIの進歩とともに仕事がAIに取って代わられる可能性があるということです。
スーパーコンピューターや量子コンピュータのような高度な計算力を持つ機器により、高精度な識別や計算はAIが担うでしょう。
ですが、その一方でAIのプログラミング、デザイン、新たなAIの開発といった作業は人間の議論や行動を必要とします。
これは人間の知識や技術が必要不可欠であるからで、AIにはまだ出来ない領域と言っていいでしょう。
したがって、AIの進化が進む一方で、完全に不要になるという状況に陥ることはまだないと言えるでしょう。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティストの仕事内容
ここからはデータサイエンティストの仕事内容を解説していきます。
人気職種ではありますが、意外とその仕事内容の詳細については詳しく知らない方も多いのではないでしょうか？
項目別に細かく解説していくので、是非参考にしてみてください。
分析基盤環境の構築
まず分析を行う前に収集したデータを整理し、分析しやすい形式に変換する作業があります。
これはデータが統一されていない場合、分析の正確性や効率に悪影響を与えてしまうためです。
したがってそのデータを一元化し、統一した形式に整理することが重要となります。
さらにデータサイエンティストは、蓄積されたデータを効率的に活用できるようにデータベース環境の基盤を作ります。
このプロセスにはデータベースの設計と構築、データの取り込み、クエリの最適化などが含まれます。
また、これにより大量のデータに対する負荷を軽減し、効率的な分析を可能にします。
これらの作業は、データ分析の品質を向上させ、迅速な結果の提供を可能にするために必要です。
したがって、分析基盤環境の構築はデータサイエンティストのメイン業務の一つであるといえるでしょう。
分析企画を立ち上げる
分析企画を立ち上げる業務では、「仮説検証型」・「知識発展型」の二つの手法が主に用いられます。
「仮説検証型」においては、初めに課題や問題点を明確に特定します。
その上で、それぞれの課題がどのような要因から引き起こされている可能性があるかを考え、仮説を立てます。
次にこれらの仮説が真実であるかどうかを検証するために、適切なデータを収集・分析します。
適切な仮説を立て、それを確認・反証するための適切な分析手法を選択し実行することが求められます。
一方、「知識発展型」では、データ分析の結果から新たな知識を発見しようとします。
既存のデータを探索的に分析し、そこから特定のパターンや類似性を発見します。
これは明確な仮説なしに行われ、データを参考に、有益な情報や発見を得ることを目指します。
データの探索、パターンの特定、そしてその結果からの洞察の生成に重要な責任を持ちます。
以上の2つの手法を組み合わせ、課題の発見と解決へ向けた最適なアプローチを立案・実施する業務です。
レポート作成・提案
レポート作成や提案も業務に含まれます。
この過程では、データ分析の結果を基に業績評価指標（KPI）を設計し、解決すべき課題を明確に定義します。
さらに達成可能な目標の設定や、その目標達成がもたらす期待効果の提示をすることも求められます。
データサイエンティストは正確な情報を扱う義務があり、データにミスがあると誤った提案をしてしまうというリスクが付きまといます。
したがって厳密なデータ確認と分析が必要で、データの整理から提案までを正確に行うための知識とスキルが必須となります。
データサイエンティストの業務は情報に基づく意思決定を支えるため、その役割は組織にとって極めて重要なものとなるのです。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティストに向いている人
ここからはデータサイエンティストに向いている人の特徴を解説していきます。
一口にデータサイエンティストといってもその役割は多岐にわたり、各々が異なるスキルセットを持っています。
数学やプログラミングのスキルはもちろん重要ですが、それだけが全てではありません。
性格等も含めて紹介していくので目指している方は是非、自分にあてはめてチェックしてみてください。
数値の取り扱いやプログラミングが得意な人
データサイエンティストは、データ分析に基づく意思決定を可能にする専門家です。
主な業務は、常に数字などのデータに向き合い、解析することです。
そのため、数値や統計に強い興味や高い知識を持ち、それらを解析する能力がある人がデータサイエンスの職務に最適な人材であるといえます。
さらに、現代のデータサイエンティストには、AIや機械学習を利用した統計分析や予測モデルの構築が求められます。
そしてそれに必要なプログラミングスキルも同様に必要です。
これらのスキルを持つことで、有用なデータを引き出すことが可能となります。
学習意欲がある人
学習意欲があるということも重要です。
AIや機械学習の分野は驚異的なスピードで進化しています。
これは、新たな技術や手法が日々生み出され、その進歩が絶え間なく続いていることを示しています。
そのため急速な変化に対応し、常に最新の知識を習得し続ける意欲が求められます。
さらに技術の進化は止まらないので、学習は一度きりのものではなく、継続していく必要があります。
これは業界で競争力を保つために避けては通れない道であり、さらには新たな研究や発見に対して前向きでなければいけません。
この継続的な学習と成長の精神は、データサイエンティストとして成功するための鍵となるでしょう。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティストになるために必要なスキル
以下、データサイエンティストになるために必要なスキルを見ていきましょう。
どのスキルもデータサイエンティストとしてキャリアを歩んでいくためには必要不可欠なスキルとなっています。
本気でデータサイエンティストを目指したいという方は、足りないスキルは今から学び、得意な分野はもっと伸ばすようにしましょう。
数学・統計学の知識
まずは数学・統計学の知識です。
データサイエンティストには数学の広範な知識が不可欠で、特に統計学、確率論、微分積分などが重要です。
これらのスキルは、定量的なデータの分析と理解、そして適切な予測モデルの作成に必要不可欠です。
さらに、データ分析の結果を実際のビジネスの状況に適用するケースも多いでしょう。
そのためにはマーケティングや販売などのリサーチ分野についての理解も求められます。
これらの知識と技能を用いてデータから意義深い洞察を引き出し、ビジネスの意思決定をサポートしていくのです。
プログラミングスキル
次にプログラミングスキルです。
データサイエンティストは、PythonとRという主要なプログラミング言語を主に使用します。
そして、具体的にはデータ構築、抽出、加工、そして分析の全過程を実行します。
Pythonは、その多機能性からデータサイエンス業界で頻繁に使用されます。
一方、R言語は統計解析に特化した言語として、深い統計的洞察を提供してくれます。
これらの言語は互いに補完しながら、データサイエンティストが彼らの分析を進め、有用なデータを抽出することを可能にします。
業務にこれらのスキルを活かせると、データから得られる知見を最大化し、意思決定に影響を与えることが可能となります。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストには専門的な分析スキルだけでなく、顧客と効果的にコミュニケーションを取る能力が必要となります。
顧客のなかにはデータサイエンスの知識がない方も多いため、専門的な用語や複雑な分析結果を理解するのが難しい場合があります。
このような状況でデータサイエンティストが重要な役割を果たすのは、分析結果を一般的な言葉で明確に伝えること。
そして顧客がそれをビジネス戦略に直接適用できるようにすることです。
また、顧客がどのような問題解決を求めているのか、またはどのような情報が必要なのかを的確に理解する必要があります。
これには優れたヒアリング能力と質問力が求められます。
さらに、自身の分析から新しいビジネス戦略を提案することも多々あるでしょう。
それが顧客の現状と目標にどのように適合するかを説明することが求められ、ここでもコミュニケーションスキルは重要です。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティストになるために役立つ資格
ここからはデータサイエンティストになるために役立つ、持っておいて損はない資格を紹介していきます。
資格をとること自体が目的になってしまってはいけませんが、これらの資格を学生のうちに取得しておくと、企業からの評価にも繋がる可能性もあるので目指しているのであれば勉強しておくのも良いかもしれません。
また資格が取得出来なかったとしても、勉強するだけでも自分の知識となり、効果的に働くでしょう。
是非興味のある資格があればチャレンジしてみてください。
基本情報技術者試験・応用情報技術者試験
基本情報技術者試験および応用情報技術者試験は、ITスキルの基本的な知識と理解を証明する試験です。
これらの資格は、情報技術の基本原理、システム開発、データベース管理等、幅広い範囲のITトピックに関する理解を証明します。
データサイエンティストを目指す人にとって、これらの資格は極めて有用です。
なぜなら、これらの試験に合格することで、業界で必要とされる基本的な技術知識と理解を持つことが証明されるからです。
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎スキルを有していることを公的に証明する資格です。
Pythonは現代のデータサイエンティストにとって不可欠なプログラミング言語です。
これはデータ解析、機械学習、AI開発など、多岐にわたる業務で頻繁に使用されています。
この資格によりPythonの基礎的な知識とスキルを理解し、適用できる能力を持っていることが証明されます。
さらにこの資格を保持していると、職務適用や昇進の可能性を広げ、プロジェクトに参加する際の信頼性を高めることもできます。
統計検定
統計検定は統計に関する知識と応用力を評価する試験です。
この資格は、統計学の理解度を深く評価し、その適用能力を証明してくれます。
試験は複数のレベルで設定されており、1級から4級までの4つのレベルがあります。
さらに、統計調査士と専門統計調査士の2つの特別な分類が存在します。
これらは、より高度な統計的知識と技術を認定するもので、それぞれの分野での専門性を証明します。
また、データサイエンスに特化した3つの分類 - 基礎、発展、エキスパートも設けられています。
これらはデータ解析と解釈の技術を評価し、データサイエンスの専門家としての能力を証明できます。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、IT関連の知識や技術を証明するための国家資格です。
IT領域に関わる全ての人々に有益なもので、資格取得を通じて基礎から高度な技術まで広範な知識を習得することが可能です。
試験はレベルごとに分けられ、基本情報技術者試験では初級者向けの基礎知識。
応用情報技術者試験では中級者向けの専門知識。
データスペシャリスト試験ではデータ分析や管理などについての高度な知識が問われます。
これらの試験を通じて、受験者は自身の技術レベルを証明し、自己のスキルを広げることができます。
【新卒でデータサイエンティスト】新卒でデータサイエンティストになるには
ここからはデータサイエンティストとして新卒で採用されるために、具体的に何をすれば良いのかを説明します。
データサイエンティストとしての就職を目指す方にはどれもおすすめですので、実践出来る方はやってみてください。
数学やデータ処理の専攻をする
数学やデータ処理の専門知識は、就職活動の際や現場においてもプラスとなります。
特にデータサイエンティストは、その専門性から高度なスキルと知識が求められます。
新卒採用では潜在能力を見るポテンシャル採用が多いですが、近年、問題解決能力を見るために具体的な課題を出す企業が増えてきています。
それに対応するためにも、数学やデータ処理の知識やスキルを事前に磨くことが求められます。
これらの専門分野は今後ますます重要性を増していくため、早期に学び始めることをおすすめします。
大学院まで進学していると有利になるかもしれない
企業がデータサイエンティストを採用する際、大学院の研究実績を必要とするケースが見受けられるようになってきました。
理由として、企業は即戦力になりうる人材を採用しようとしていることが挙げられます。
大学院で研究を行いながら具体的な専門知識や技術を身につけてきた人は、即戦力としての可能性が高いと見なされます。
大学院に進学し、深い専門知識を持つことはデータサイエンティストとしてのスキルを高めるだけではなく、希望に沿った就職活動を進める上でも非常に良いアドバンテージとなります。
大学院の研究実績は企業に対するアピールポイントとなり、企業からの評価を挙げる手段となります。
実務経験を積む
つぎに実務経験を積むということが挙げられます。
先ほども記載したように企業は自身の業務をスムーズに進めるために、即戦力となる人材を強く求めています。
新人研修等で教育する時間を少なくするためにも、すでに必要な知識や技術を持つ人材は非常に重宝されます。
就職前に実務経験を積む方法として、長期インターンシップがあります。
インターンシップでは、大学の講義では得られない経験や、具体的な業務知識を得ることができます。
また、自分がどのような業界や職種に興味があるのか、自分にはどのようなスキルが必要なのかを知る絶好の機会でもあります。
しかし、インターンシップは実際の職場の一員として働くことが求められるため、難易度は高いです。
しかし、自分自身のスキルアップを図ることができます。また、企業からの評価も上がり、就職活動において大きなアドバンテージとなります。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティスト募集企業に就職するには
ここからはデータサイエンティストを募集している企業に就職するためのルートを紹介していきます。
志望動機の書き方をブラッシュアップするだけでなく、効率的な道筋を把握しておくことも非常に大切です。
こちらを参考に、ぜひ自分に一番合った方法を探してみてくださいね。
新卒採用の選考に参加する
まずは新卒採用の選考に参加するという、一番スタンダードな方法があります。
ただデータサイエンティストの選考プロセスは通常の新卒採用とは異なる特徴があります。
まず一般的に新卒採用は、特定の技術的なスキルよりもむしろ、適性やポテンシャルで見られることが多いです。
しかし、データサイエンティストとしての採用では少し異なります。
統計学、プログラミング、データ解析、機械学習など、特定の基本的な知識とスキルが求められることも多いでしょう。
職種別採用に応募する
つぎに職種別採用を探して応募するという方法です。
データサイエンティストは専門性も高い職種なので、新卒でも職種別採用を行っている企業も多いです。
総合職としての採用ではなく、特定の職種として明確に位置づけられており、その能力を即時に発揮する機会が提供されます。
この採用形態は、データサイエンティストにとって大きな利点となっています。
なぜなら、即座に専門的な業務に取り組むことができ、自身のスキルと知識を存分に活用できるからです。
また、企業側にとっても、即戦力として活躍できる専門家を確保できます。
そのため、業績改善やビジネス目標の達成に寄与するというメリットがあるのです。
インターンから選考に応募する
インターンシップ参加もデータサイエンティストとして採用されるためには必要不可欠であるといえます。
まずインターンシップは実際の業務を通じて、データサイエンスの実践的な知識や技術を学ぶための貴重な機会となります。
また単なる技術の習得だけでなく、職場でのコミュニケーションやチームワークといった基本的なスキルも学ぶことができます。
さらにインターンシップでは自身の活動や言動が評価され、その評価が今後の選考に影響を及ぼす可能性があります。
そのため、積極的に参加し、優れたパフォーマンスを発揮することも重要なポイントです。
【新卒でデータサイエンティスト】データサイエンティスト採用を行っている有名企業
ここからはデータサイエンティスト採用を新卒からしている企業を3社紹介していきます。
どの企業も規模も大きい分、データサイエンティストとしても様々な挑戦や経験ができるでしょう。
もし興味のある企業があれば、是非就職活動の際の参考にしてみてください。
リクルート
まずはリクルートです。
リクルートのデータサイエンティストは、業界リーダーの地位を維持し、ビジネスの課題を解決するために重要な役割を担います。
彼らは、リクルートが所有する大量のデータを解析し、その洞察から企業の成長を推進する戦略を導き出します。
データは事業成功のカギとなるため、この役割はビジネスの目標を達成する上で不可欠となります。
またリクルートではデータサイエンティストだけでなく、データエンジニアや機械学習エンジニアとしても働くことが可能です。
これにより、技術者は自身のスキルと興味に合わせて、幅広いキャリアパスを選択することができます。
リクルートのこのような体制は、テクノロジーの進歩とともに急速に成長し続けるデータ科学分野において魅力的です。
日立製作所
次に紹介するのは日立製作所です。
デジタルシステムの構築と運用、そしてDXの推進をサポートする企業として知られています。
また革新的なテクノロジーを活用してデジタル化を実現し、企業や組織のパフォーマンス向上と経営効率化を目指しています。
その主な取り組みの一つとして、AI技術のプラットフォーム整備があります。
日立製作所はAIプラットフォームの設計と実装を専門的に行うことで、顧客がその恩恵を享受できるよう支援しています。
さらに、日立製作所は社員の成長とスキルアップを重視しており、特にデータサイエンティストの育成に力を入れています。
研修等を通じて、社員は業界で最も求められるスキルを身につけ、自己成長を遂げることができます。
第一生命ホールディングス
最後に紹介するのが、第一生命ホールディングスです。
最新のテクノロジーとビジネス戦略を融合し、ビッグデータを活用した商品開発と社会課題の解決を積極的に推進しています。
例えば多様な顧客ニーズに対応するための新しい保険商品の開発をし、社会全体の生活水準向上に寄与したりしています。
また採用においては、個々の志向に合わせた柔軟な選択肢が提供されています。
採用過程では、各個人の将来のビジョンや希望する働き方を考慮し、それに最適な職種やコースを選ぶことができます。
これは、社員一人ひとりの能力を最大限に引き出し、個々の成長と組織の発展を同時に促進するための方策です。
また、インターンシッププログラムでは、学生が実際の業務に関連した具体的な問題や課題に取り組む機会が提供されています。
まとめ
今回は新卒でデータサイエンティストになるための準備や基本的な業務内容について解説してきました。
データサイエンティストは新卒でも特殊でポテンシャル以外にもスキルや知識は求められます。
勿論、新卒での就職は簡単なものではないですが、それでも目指したいという方は是非、行動してみてください。
最後までお読みいただいてありがとうございました。
