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新卒でデータサイエンティストとして就職するためには

新卒 データサイエンティスト
ウマたん
ウマたん
本記事では、新卒でデータサイエンティストとして就職するための情報を簡単にまとめていきます。データサイエンティストにはどのようなタイプがあるのか理解してあなたの強みと目指す姿を明確にしておきましょう!いくつか新卒データサイエンティストを募集している就職先も紹介していきますよ!

こんにちは!

データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。

ごりごりのデータサイエンティスト微妙だなーという感覚を大学生の時に持ちながらマーケ畑をかじって最終的にデータサイエンティストやっている人間です。

大学院は統計科学専攻でアルゴリズム改良などだいぶ理論よりのことやってました。

世間的にデータサイエンティストの需要が高まっている中、色々と思うところもあるのでこの記事では新卒データサイエンティストとしての就職について語っていきたいと思います。

ロボたん
ロボたん
確かに色んなところでデータサイエンティストという言葉が聞かれるようになってきたね!
ウマたん
ウマたん
それだけ世間の需要が高まっているということなんだ!だけど、まだまだ人材不足なのが現実!

データサイエンティストとは

そもそもデータサイエンティストとはどんな職業なのでしょうか?

Youtubeでも簡単に解説しているので、ぜひそちらも参考にしてみてください。

データサイエンティストは、データをサイエンスする人!(そのまんま笑)

何かしらのデータを原料に自分の知識とスキルと経験を総動員して新たな知見を導き出すプロフェッショナル。

ただ意外と業務範囲は広く、分析設計やデータの収集・加工、アウトプットの解釈から示唆出し、そして事業戦略に落とし込むところまでやるのがデータサイエンティストのお仕事なんです。

実は、データサイエンティストとは以下の3つのスキルを持つ人と明確に定義されています。

・エンジニアリング・ITのスキル
・統計学や機械学習理論のスキル
・マーケティング・ビジネスのスキル

人によってどの領域に強いか違いはありますが、基本的にはこの3つの素養を持ち合わせてはじめてデータサイエンティストと言えるのです。

データサイエンティストの種類と仕事内容

先ほど3つのスキルがあると言いましたがそれらのスキルのどこに強いかによって職種も少し変わってきます。

それぞれのデータサイエンティストの種類は以下の3つ!それぞれ見ていきましょう!

・エンジニアタイプのデータサイエンティスト
・研究者タイプのデータサイエンティスト
・ビジネスタイプのデータサイエンティスト

エンジニアタイプのデータサイエンティスト

python

先ほどの3つのスキルの中で、エンジニアリング・ITのスキルが強いデータサイエンティスト。

データサイエンティストではなく機械学習エンジニアと呼ばれることもあります。

データサイエンティストと機械学習エンジニアは明確に違う職種と言われることもありますが、正直境界は曖昧です。

データのエンジニアリングやモデル構築を得意としています。

研究者タイプのデータサイエンティスト

studies science

3つのスキルの中では統計学や機械学習理論のスキルに強い人材

ビジネス場面に登場するというよりも研究者として企業R&Dに従事したり、大学や研究所での研究に専念しているケースが多いです。

海外では、研究者タイプのデータサイエンティストがGoogleやFacebookに高額で引き抜かれて人工知能開発に携わっていたりもします。

本来は、このタイプのデータサイエンティストが長期的な視点で将来を切り拓いていく重要な役割を担っているのですが、なかなか日本ではこのタイプが育ちにくい環境になっています。

詳しくは安宅さんの書籍「シン・ニホン」に書かれていますので興味のある方は読んでみてください!

Youtubeでも解説していますよ!

ビジネスタイプのデータサイエンティスト

pc python

続いてビジネスタイプのデータサイエンティスト。

僕の場合は、統計学や機械学習理論のバックグラウンドを持ちながら主にこの「ビジネスタイプのデータサイエンティスト」として現在仕事をしています。

エンジニアリングまわりもやりますが、基礎的な分析からビジュアライズ、初期仮説出し、課題設定みたいなところをやります。

また最終的な打ち手にある程度精通していないとワークしないので、マーケティングまわりの知識も必要です。

勉強するべきマーケティングの知識は以下の記事でザックリまとめています。

マーケティング 勉強
マーケティングの独学勉強法とおすすめサイトをまとめていく!当サイト【スタビジ】の本記事では、マーケティングの勉強範囲と勉強方法について徹底的にまとめていきます。3年間で必死にマーケティングを独学で勉強してきたノウハウを結集させて必ずあなたをマーケティングを習得できる道のりの第1歩目までおしあげます。...

データサイエンティストへのロードマップ

road

僕の場合元々データサイエンス系の専攻をしていて、そこからマーケティングとデータサイエンスの中間みたいなところで仕事をはじめ、そこから業務がデータサイエンス側に寄ってきたという感じ。

事業会社側のデータサイエンティストなので、データサイエンティストをソリューションとして提供しているような会社とは少しイメージが違うかもしれません。

ポジショントークになってしまいますが、個人的にはやはり事業側に近いところでデータサイエンティストをやった方が面白いよということ。

実は学部生の時にデータアナリストインターンシップを1年間経験し、もう少し事業よりの方がいいなと思って今にいたります。

人によって適性があると思うので先ほど紹介したスキルや領域のうち

・どこのスキルが今自分が強いのか
・どこの領域に自分は進みたいのか

CanWantを明確にした方がいいですね。

僕の場合は、Canは統計・機械学習の理論、Wantはビジネス・マーケティングでした。

Wantを目指しつつ、自分のCanを活かして就職活動をすると良いでしょう!

そして自分の目指したいデータサイエンティストの姿が明確になれば行きたい企業も明確になりますし就活の確度も上がるでしょう!

ひよっこデータサイエンティストたちの奮闘を描いた小説を書いているので興味のある方は、是非見てみてください!

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あまり具体的なデータサイエンティストの仕事について分かりやすく書いている本が見当たらなかったので自分で執筆しました!

ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけるとイメージが湧くと思います。

価格は300円ちょっとですし、Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね!

また、データサイエンティストになる上で必要な基礎的な知識や勉強法については以下の記事で詳しくまとめています!

データサイエンティスト
【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...

新卒データサイエンティスト就職先

studies mention

あなたの得意なところ・目指す先は明確になりましたでしょうか?

そこが明確になった後はそれぞれの領域に強い会社を探してみましょう!

ここでは、データサイエンティストで新卒採用をおこなっている企業をいくつかピックアップしていきます。

ブレインパッド

データサイエンス専門の会社と言えば、ブレインパッド

非常に優秀な方が多く、豊富な人材がそろっています。

修士の同期も何人かブレインパッドに就職しています。

社長の草野さんは、データサイエンティスト協会の代表理事を務められています(2020年7月)

Albert

Albertはデータサイエンティストを専門とする会社。

事業会社のコンサルや業務支援をしている会社で事業形態はブレインパッドと近いです。

コロナ期間の感染者分析をAlbertの方がおこなっていたということで話題になりました。

DeNA

言わずと知れたメガITベンチャー「DeNA」。

非常に優秀な人が多く、データサイエンティストも多く在籍しています。

ブレインパッドやAlbertと違い事業会社として自社のサービスをグロースさせるためのインハウスデータサイエンティストが多数在籍しています。

Kaggleと呼ばれるデータサイエンスコンペのトップランカーが多数在籍している印象が強いです。

【初心者向けKaggle入門】Kaggleサブミットの前準備と勉強法!当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう!...

リクルート

日本を代表するIT企業と言えば「リクルート」。

リクルートは人々の生活と密接に関わる事業を数多く展開しており、そんなリクルートにもインハウスのデータサイエンティストが多数存在します。

先ほどのKaggleへの出題がリクルートから過去ありました。

飲食店の需要を予測する問題でしたね。

事業サイドに密接に関わるデータサイエンティストとして働きたいならDeNAやリクルートがオススメです!

データサイエンティストの将来性

最後にデータサイエンティストの将来について少しだけ言及しておきましょう!

まず、データサイエンティストは現在過剰に注目されている職業であるという見方もありますが、この流れはしばらく続くと思っています。

データサイエンティストのトレンド

ビッグデータというワードのトレンドは右肩下がりなのですが、データサイエンティストのトレンドは右肩上がりになっています。

全てのモノと情報が繋がるIOT化が進み、データはより多量になっていきます。

そのデータをいかに価値に変換するか、というアクションはなくなるわけがありません。

だからデータサイエンティストのトレンドはこれからも伸び続けます。

ただ、中途半端なデータサイエンティストは消滅する可能性はあります。

先ほど3つのタイプのデータサイエンティストがいると伝えましたが、そのどこに軸足を持つか、自分のポジションを明確にしておくとより価値のあるデータサイエンティストになれると思います!

データサイエンティストの将来性については以下の記事で詳しくまとめています!

以下の記事では、エンジニアタイプとビジネスタイプの2極化という観点から論じています。

データサイエンティストがなくなる!?将来性について見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが今後なくなるのか・将来性はあるのかについて徹底的にまとめていきます!なくなることはないけど2極化するかもしれないよ!というのが僕の意見です。どんな2極化の可能性が・・...

データサイエンティストを目指すあなたに

最後になりました。

「データサイエンティスト」という言葉が世の中を席捲しているのは確かなのですが、データサイエンティストという言葉にこだわりすぎなくても大丈夫です!

・なんか難しそうだな~
・データサイエンティストなれなさそう~

と思った人もぜひデータに触れる機会を持ってください。

データサイエンティストという一見おごそかな職業でなくても、データから価値を生めたらそれはもうデータサイエンティストの入り口に立っています。

多くの人のデータリテラシーが高まることが結局世の中をデータで変えるためには必要なのです。

ウマたん
ウマたん
データサイエンスの力で一緒に世の中を変えていこう!
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!