データサイエンティストは、データ分析などのスキルが求められる分、高収入であり、就活生にも人気の職業です。この記事では、データサイエンティストの仕事内容や新卒でデータサイエンティストになるためのスキルや資格、募集情報について紹介します。ぜひ選考対策としてご覧ください。
目次
データサイエンティストの仕事内容
まずは、データサイエンティストがどのような仕事であり、他の職業とどのような点が違うかについて説明します。
データ分析と課題解決
データサイエンティストは比較的新しい職業であり、明確な定義はまだありません。しかし、一般的には、「膨大なデータを分析し、ビジネスへ活用する」人材だと考えられています。
データサイエンティストに必要なスキルの定義や啓蒙活動、資格検定の運営などを行っているデータサイエンティスト協会は、「膨大なデータ（ビッグデータ）から、ビジネスに活用する知見を引き出す中核人材」がデータサイエンティストだとしています。
データサイエンティストの中でも、コンサルティングファームで働くデータサイエンティストと、事業会社で働くデータサイエンティストの仕事内容は異なります。
前者が、分析力を生かして顧客に対して新しくマーケティング戦略や企画の立案を行うことが多いのに対して、後者は自社プロダクトを伸ばすために、綿密に機械学習を用いて分析を行い、PDCAサイクルを回すという業務内容も行っています。
自らが、ビジネス目線でのデータ分析に関わりたいのか、プログラミングや理論のスキルを活かしてデータを扱いたいのかによって、向いている企業も異なりますので、選考の前に詳しい業務内容をリサーチすると良いでしょう。
コンサルタントやデータアナリストとの違い
コンサルタントやデータアナリストとデータサイエンティストの大きな違いは、データサイエンスやエンジニアリングといったスキルを地盤に業務を行っているかということです。
コンサルタントやアナリストは、簡易的なデータ分析を行うことはありますが、主にビジネス目線での施策提案をすることが多いです。機械学習や情報処理といった高度な専門知識をもとに業務を遂行することが、データサイエンティストの特徴です。
ただし、データアナリストや他の分析系の職種でも、より高度なスキルを活かして業務に取り組めることもあるので、あらかじめ企業のHPやOB・OG訪問などでリサーチすることがおすすめです。
詳しい業務内容については、以下のコラムを参考にしてください。
データサイエンティストのキャリアプラン
データサイエンティストで培った機械学習の高いスキルや、マーケティングのために培った分析力を活かすことで、さまざまなキャリアパスを歩むことができます。
機械学習エンジニアやフルスタックエンジニアとして技術力を極めることもできますし、ビジネスの視点から、データ分析のできるコンサルタントとしてキャリアを歩むことができます。
また、データサイエンス力を高めて、データサイエンスプロフェッショナルやシニアデータサイエンティストになることもできます。
データサイエンティストになるために求められるスキル・資格
続いて、データサイエンティストの選考を受ける上で必要なスキルを紹介します。
ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの全てが必要
外資就活ドットコムの編集部記事『データサイエンティスト3類型。就職時のミスマッチ回避や、習得するスキルの目安に』では、以下の3方向の力が必要だとされています。
＝ビジネス上の課題を設定する力、課題解決の戦略を定める力、施策の提案などコミュニケーションを取る力
②データサイエンス
＝機械学習や統計学といった情報科学・数学系の知見を駆使し、高度なデータ分析・将来予測を可能にする力
③エンジニアリング
＝PythonやRといったプログラミング言語などを用いつつ、データ分析のモデルを構築・実装・運用する力
②③の目に見えるスキルに関しては、インターンシップに参加したり、プログラミングのコンテストに出場したりすることで磨くことができます。データ分析の経験を積む中で、自らがどんなデータサイエンティストになりたいかというイメージも湧いてくると思うので、積極的に参加しましょう。
エンジニアに求められるハードスキルに加えて、データサイエンティストには、①で述べられている、ビジネスへの知見や、データをもとに実際に施策を組み立てる力や、説明する力が必要です。そのため、論理的に考える能力や、想像力もアピールできると、選考で有利になるでしょう。
資格の取得もスキルのアピールになる
データサイエンティストの選考を受ける上で、能力のアピールになる資格もいくつかあります。
資格取得の勉強を通して、基本的なスキルも身につきますので、データサイエンティストを目指している方は参考にしてください。
データサイエンティスト検定は、データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力に加え、数理・データサイエンス・AI教育におけるスキルを問う検定です。検定に合格すると、見習いレベルの実力を有していることを証明することができます。初学者や、データサイエンティストをこれから目指す学生の方におすすめの資格です。
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。4級〜1級の他、データサイエンス基礎（DS基礎）・データサイエンス発展（DS発展）・データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）とった、データサイエンスのスキルレベルに特化した区分もあります。DS基礎は、生徒・学生でも合格が狙えるような基本的な問題が中心となっていますが、DSエキスパートは、大学専門分野レベルの知識が求められます。自らに合ったレベルの試験で合格を目指しましょう。
E検定は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する検定です。応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境といった分野から出題されるため、データ分析のための技術力を身に付け、示したい人におすすめです。
新卒でデータサイエンティストになるには
では、実際にデータサイエンティストとしてキャリアを歩むためには、どのようなことを意識すればいいのでしょうか。選考体験記などを参考に、実際の選考で活かせる情報を紹介します。
ESで伝えたいことを意識する
データサイエンティスト職の選考では、他の職種と同様にエントリーシートの提出が求められます。志望動機の他、大学・大学院での研究内容などが詳細に問われることもあります。そのため、面接を見据えて、自らのアピールポイントをしっかり記入するようにしましょう。
ただし、いつでも字数が多いわけではないので、簡潔に言いたいことだけを伝える能力が求められます。
コーディング試験に備える
データサイエンティスト試験には、コーディング試験が課されることがほとんどです。ただし、データ分析のスキルを見るというよりは、Atcoderの問題のようなプログラミングスキルを見る問題や、基本的な数学力を問う問題が出されるようです。
レベルとしては、条件分岐がわかっていれば解くことができるような基本的な問題と、計算量などを意識する必要のある応用問題が半々ずつ、のようなケースが多いようです。
データサイエンティストを目指すにあたって、ある程度の技術力は求められますが、その他にも論理的思考力や一緒に働きたいと思わせる人柄も選考対象になるので、コーディング試験が全てではありません。選考体験記などを読み、備えておきましょう。
・難易度はAtCoder ABCでいうところのB程度。内容は基本的なアルゴリズムの問題。プログラミングに抵抗がなければ問題なく解けると思われる。知識に関する問題は、コンピュータサイエンス（エンジニアリング）に関する基礎的な問題である。
・計3問で、1問の制限時間が30分。1問目はすごく簡単で、2問目もfor文とかif文みたいな基礎が分かっていれば余裕で解ける感じでした。3問目はちょっと骨があって、AtCoderでいうC問題やD問題のレベルだったと思います。
ケース面接や技術面接があることも
コンサルティングファームのデータサイエンティストでは、ケース面接が課される場合があります。内定者によると、ケース面接ではITに関する施策が求められたり、数値的な根拠を示すと高評価だったりしたそうなので、データサイエンティストとして何ができるか、という切り口で物事を考えてみると良いでしょう。
また、どの企業でも鬼門だとされているのが、技術面接です。元々用意してきた研究に関する資料や、技術に関するポートフォリオを面接の中でプレゼンテーションします。研究への取り組み方や、意義などが厳しく聞かれる場合もあるので、論理立てて話すことができるように準備しましょう。
データサイエンス職の選考体験談。データ分析スキルは意外と不要！？
データサイエンティスト職の募集がある企業
キャリアをデータサイエンティストとしてスタートさせるために、データサイエンティスト職やデータ分析に関する職種の新卒採用がある企業をいくつか紹介します。
アクセンチュア
総合系コンサルティングファームの中でもデジタルやテクノロジーの領域に強みを持っているアクセンチュアでは、データサイエンティスト職で新卒採用に応募することができます。『データサイエンスの確かな知識や最先端技術を武器に、先進的なイノベーション創出と着実なビジネス実装を行うことで、お客様や社会に対して価値を創出』することが求められます。
アクセンチュアの選考情報
アクセンチュアの選考体験記
日本IBM
ITコンサルティングファームの日本IBMでも、データサイエンティスト職での新卒採用の募集があります。機械学習や最適化といったデータ分析の専門的な知識や技術を用いて、お客様の課題解決に注力するため、社会や顧客の未来を自分の手で切り拓きたいという方におすすめの募集です。
日本IBMの選考情報
日本IBMの選考体験記
大和総研
大和証券のシステムを支えている他、金融機関をはじめとしたさまざまな企業のITシステムに関わっている大和総研でも、データサイエンス分野を含む「総合職 エキスパート・コース」の新卒採用の募集を行っています。
動画・音声を含むビックデータの分析や自然言語処理・音声解析によるビジネスソリューションの開発支援、データサイエンス・AIの活用によるビジネス構造の変革など、非常にハイレベルな専門知識が求められます。
募集は大学院(原則博士後期課程)の修了が条件であるので、注意しましょう。
大和総研の選考情報
大和総研の選考体験記
サイバーエージェント
サイバーエージェントでは、エンジニアコースの新卒採用募集の中に、データサイエンス分野が含まれています。
ビジネス課題に対する仮説立てからオフラインでの検証、オンラインでの開発・効果検証など、その仕事内容は多岐にわたります。
機械学習、経済学の知識のほか、組織で意思決定をするためのコミュニケーション能力がある人材が求められています。
サイバーエージェントの選考情報
サイバーエージェントの選考体験記
ディー・エヌ・エー（DeNA）
ディー・エヌ・エー（DeNA）では、エンジニア（AIスペシャリスト）職の募集の中で、データサイエンティストが紹介されています。様々な分析課題に対して高精度な機械学習モデルを構築できるようなレベルの高い人材が同社には多数在籍しており、AI技術やデータサイエンスの専門知識を、ゲーム・エンタメ、ライブストリーミング、ヘルスケア、スポーツといった事業に応用する形での業務が行われています。
ディー・エヌ・エー（DeNA）の選考情報
ディー・エヌ・エー（DeNA)の選考体験記
LINEヤフー
LINEヤフーでは、データアナリスト職として新卒採用の募集が行われています。業務内容としては、分析の企画・設計・データ抽出・前処理・実分析・提案のほか、企業への分析支援などがあります。
システム開発などは行われていますが、どちらかというとビジネスやマーケティング視点でのデータ分析を行いたい方におすすめです。
LINEヤフーの選考情報
LINEヤフーの選考体験記
リクルート
リクルートでは、データスペシャリストコースの選考を受けることで、データサイエンティストに配属になる可能性があります。
業務内容には、プロダクトを改善するための施策立案〜推進、新たな機能の拡充・開発、中長期を見据えた事業戦略の提案などがあります。
配属後に、データサイエンスを極めることも、エンジニアとしてキャリアを歩むこともできるといったような、多様なキャリアパスが特徴的です。
リクルートの選考情報
リクルートの選考体験記
博報堂／博報堂ＤＹメディアパートナーズ
博報堂／博報堂ＤＹメディアパートナーズでは、データサイエンティストの疑似体験ができるインターンシップがあり、希望者は早期選考を受けることができます。博報堂が保有する、生活者に関する大規模データを用いて、機械学習や統計解析を駆使して生活者の世の中のトレンド・意識・行動を予測し、新しいサービス/ソリューションアイデアを企画・検討する問題に取り組むインターンです。少人数の募集ですが、気になる方はチェックしておくと良いでしょう。
博報堂／博報堂ＤＹメディアパートナーズの選考情報
博報堂／博報堂ＤＹメディアパートナーズの選考体験記
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