キャリマガ
就活ノウハウ満載！
キャリアを広げるウェブマガジン
注目のタグ
みん就トップ > キャリマガ > 新卒のデータサイエンティストに必要なスキル・適性｜働くためのポイントも紹介

新卒のデータサイエンティストに必要なスキル・適性｜働くためのポイントも紹介

業界研究 IT業界

新卒のデータサイエンティストにはどのようなスキルや適性が求められるのでしょうか。本記事では、データサイエンティストに必要なスキルや新卒からデータサイエンティストを目指す際に知っておきたいポイントなどを紹介するため、参考にしてみてください。

「データサイエンティストってどんな仕事なの？」
「データサイエンティストに求められるスキルや適性って？」
「新卒からデータサイエンティストを目指す場合、どんなポイントを押さえれば良い？」
このように、データサイエンティストという仕事に興味を持っているという人もいるのではないでしょうか。

 

本記事では、データサイエンティストの仕事内容やデータサイエンティストに必要なスキルや適性などを紹介しています。本記事を読むことで、データサイエンティストがどのような職業なのか把握することができるでしょう。

 

また、データサイエンティストに有利な資格や新卒からデータサイエンティストを目指す際に知っておきたいポイントなども紹介するため、データサイエンティストを目指しているという人も参考にできます。

 

データサイエンティストについて詳しく知りたい人は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストのタイプ別の傾向

出典：PIXTA

データサイエンティストと一口に言っても、そのタイプには「エンジニア型」「研究開発型」「アナリスト型」の3つがあります。タイプによって仕事内容なども異なるため、どのような違いがあるのか把握しておく必要があるでしょう。

 

ここではデータサイエンティストのタイプ別の傾向について解説していきます。

エンジニア型

エンジニア型のデータサイエンティストは、分析環境の構築を行うことが主な仕事です。既存のアルゴリズムの実装やデータ処理などを行います。

 

エンジニア型のデータサイエンティストの場合、プログラミングスキルや機械学習、統計学の知識などが必要とされるでしょう。

研究開発型

研究開発型のデータサイエンティストは、企業の研究所や開発部門などで仕事を行います。データ分析に関わる基盤技術やアルゴリズムなどの研究、開発を行います。

 

研究開発型のデータサイエンティストの場合、アルゴリズムの実装スキルや機械学習、統計学の知識、学術論文を理解する力などが必要とされるでしょう。

アナリスト型

アナリスト型のデータサイエンティストは、企業が抱える問題の抽出や分析を行い、解決策の提案を行います。解決策を導き出すには、クライアントの業界についても理解しておく必要があるでしょう。

 

アナリスト型のデータサイエンティストの場合、機械学習、統計学の知識の他に、マーケティング知識や仮説構築力などのスキルも求められます。

データサイエンティストの仕事内容と求人事情

データサイエンティストの仕事は、膨大な量のデータの中から必要なデータを抽出し、データ分析を行うことで分析結果をビジネスに活用することです。現在ビッグデータの価値が高まってきていることもあり、データサイエンティストの需要も高まってきています。

 

また、多くの需要に対して供給が少ないことから、新卒採用で自社でデータサイエンティストを育成しようという企業も増えてきていると言えるでしょう。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの平均年収は531.9万円となっており、月額の求人賃金は25.7万円です。

 

同じようなIT系の職種としてはプログラマーやシステムエンジニアが挙げられますが、これらの職種と比較してもデータサイエンティストの年収水準は高いと言えるでしょう。

 

出典：データサイエンティスト｜厚生労働省
参照：https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323
アクセス日：2022.04.14

データサイエンティストに必要なスキル・適性

出典：PIXTA

データサイエンティストは膨大な量のデータを扱い、マーケティングやビジネスに活用することが仕事です。そのため、データサイエンティストにはさまざまなスキルが必要になるでしょう。

 

また、データサイエンティストという仕事は人によって向き不向きもあるため、本人の適性も重要なポイントになります。ここではデータサイエンティストに必要なスキルや適性について紹介していくため、参考にしてみてはいかがでしょうか。

数学・プログラミングに対する知識・向上心がある

データサイエンティストはデータの収集や分析、解析を行うことが主な仕事です。このような作業を行う際には数学やプログラミングの知識、スキルが求められるため、データサイエンティストには数学やプログラミングに対するスキルが必要となります。

 

また、IT業界の技術は常に進化しているため、一度知識を身につければ良いというものではありません。データサイエンティストとして仕事をしていくためには、向上心を持って数学やプログラミングを学習し続けられる人が向いていると言えるでしょう。

マーケティングの基礎知識がある

データサイエンティストはデータ分析によって得られた知見をもとに、企業が抱えている課題や問題点の解決方法を探ることもあります。そのため、マーケティングの基礎知識を求められるケースもあるでしょう。

 

データサイエンティストには必ずしも必須というわけではありませんが、マーケティングやマネジメントなどの基礎知識を押さえておくのがおすすめです。

コミュニケーションスキルがある

データサイエンティストはクライアントからヒアリングを行い、データ分析を行うことになります。また、データ分析を行った後はクライアントにわかるように問題点を伝え、解決策をプレゼンテーションすることもあります。

 

そのため、データサイエンティストには相手の伝えたいことを正確に聞き取り、わかりやすく意図を伝えるためのコミュニケーションスキルが必要になるでしょう。

データなど客観的な根拠から解決策を導ける

データサイエンティストはデータ分析を行うだけでなく、分析結果をもとに企業が抱えている課題の解決策を提案することも仕事です。そのため、得られたデータから客観的な根拠のある解決策を立案できるスキルが必要になるでしょう。

 

根拠がなければクライアントを納得させることはできません。データサイエンティストには、客観的な解決策を導き出せる人が向いていると言えるでしょう。

統計学の基礎知識を持っている

データサイエンティストは膨大な量のデータから抽出したデータを使い、分析や解析を行います。データ分析には統計学の知識が必要となるため、基本的な統計学の知識は身につけておきましょう。

 

統計学を習得することにより、データサイエンティストに必要なデータ集計やデータの可視化、サンプルの抽出方法判定とったスキルを身につけることができるでしょう。

データの収集・分析に対する好奇心・向上心が旺盛

データサイエンティストはデータの収集や分析のために膨大な量のデータを扱います。データの収集や分析に対して興味がないと、データサイエンティストという仕事自体が苦痛になる可能性もあるでしょう。

 

そのため、データサイエンティストにはデータの収集やデータ分析に対する好奇心があることが重要になります。また、スキルアップしていくためには向上心も求められるでしょう。

機械学習に対する知識がある

ビッグデータからデータの抽出や分析を行う場合、人が全て手作業で行うことは非効率です。このような場合、コンピューター自身が学習してデータ分析を行う機械学習が活用されることになるため、データサイエンティストには機械学習の知識が必要になるでしょう。

 

機械学習を利用することにより、膨大な量の中から必要なデータを抽出し、分析するという作業を自動化できるようになります。

データサイエンティストに有利な資格

データサイエンティストには必須の資格はありませんが、取得することでデータサイエンティストへの就職に有利になる資格があります。ここではデータサイエンティストに有利な資格を紹介していきます。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースのデータベース（OSS-DB）に関する資格です。LPI-Japanが運営している資格で、SilverとGoldの2つのレベルがあります。

 

PostgreSQLを基準にしたデータベースの設計や開発、導入運用などのスキルを証明できるため、データを扱うデータサイエンティストにおすすめです。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは、Pythonの基本的な使い方に関する知識を評価する資格です。一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が認定している試験で、問題は「Pythonチュートリアル」から出題されます。

 

Pythonはデータ分析や機械学習に活用されている言語であるため、Pythonのスキルを証明するのにおすすめです。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは、ITエンジニアのスキルを証明できる国家試験です。IPA（ Information-technology Promotion Agency）が実施している情報処理技術者試験の試験区分の一つです。

 

ITエンジニアの登竜門とされている試験であるため、データサイエンティストに求められる基本的なIT知識やスキルを身につけるためにも取得しておくのがおすすめです。

 

出典：基本情報技術者試験(FE)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/cbt_sg_fe.html
アクセス日：2022.04.14

新卒からデータサイエンティストを目指す際に知っておきたいポイント

データサイエンティストは需要の高さに対して人材不足の状態にあるため、文系や理系に関係なく新卒採用で採用してもらえる可能性は十分あります。しかし、データサイエンティストを目指す場合は、いくつか事前に把握しておきたい点もあります。

 

ここでは新卒からデータサイエンティストを目指す際に知っておきたいポイントを紹介していくため、参考にしてみてください。

  • 将来的にも高給が約束されているわけではない
  • 会社によってデータ分析のレベル・使用方法が異なる
  • 大手より中小企業・ベンチャー企業が狙い目である
  • 学習意欲・向上心を継続的に持ち続ける覚悟が必要である
  • 人材育成がしっかりと行われている会社を選ぶ
  • 文系からでも不可能ではない
  • 研究職を目指すなら大学院に進学する
  • 他の職種を経験してからでも遅くはない
  • 総合職ではなく職種別採用で目指す

将来的にも高給が約束されているわけではない

本記事でも紹介してきたように、データサイエンティストが現在需要が高く、平均年収も高い傾向にあります。しかし、今後はAI技術の発展により、データ分析がより自動化されていく可能性があります。

 

また、今後データサイエンティストの数が増えて人材不足が解消される可能性もあるため、将来的にも現在のような待遇が約束されているとは言えません。

会社によってデータ分析のレベル・使用方法が異なる

データサイエンティストの仕事は企業によっても異なっており、データ収集やデータ分析までを担当するケースもあれば、分析結果から解決策の提案までを担当するケースもあります。

 

このように業務範囲が異なることから、求められるデータ分析のレベルも企業によって異なる点には注意が必要です。入社後のミスマッチを防ぐためにも、自分がデータサイエンティストとして担当したい業務が行える企業を探すことが大切だと言えるでしょう。

大手より中小企業・ベンチャー企業が狙い目である

データサイエンティストの募集を行っている大手企業は、高度なスキルや実績を持った人材を求めているケースが多いです。そのため、新卒からデータサイエンティストを目指す場合は、中小企業やベンチャー企業を狙うのがおすすめです。

 

将来的に大企業を目指すのであれば、まずは未経験からでも就職できる中小企業を狙い、スキルと経験を積んでから転職すると良いでしょう。

学習意欲・向上心を継続的に持ち続ける覚悟が必要である

IT業界は他の業界に比べて技術の進化が早いです。新しい技術が次々と生まれるため、仕事と並行して新しい技術を積極的に学んでいく必要があります。

 

そのため、データサイエンティストとして活躍するためには、就職後も継続して学習していくという覚悟が求められるでしょう。自身が今後も向上心を持って学習し続けられるかどうか、事前によく検討する必要があります。

人材育成がしっかりと行われている会社を選ぶ

新卒からデータサイエンティストを目指す場合は、人材育成の制度が整っている企業を選ぶことも重要です。研修制度が整っている企業は自社で育成する意識も高いため、しっかりと専門的なスキルを身につけていくことができるでしょう。

文系からでも不可能ではない

データサイエンティストは理系が有利と言われることも多いですが、新卒採用は将来性を重視しているため、文系からデータサイエンティストになれないということはありません。

 

文系からデータサイエンティストを目指すのであれば、募集枠を理系出身者に限らないデータ分析会社のコンサルタント職なども視野に入れると良いでしょう。

研究職を目指すなら大学院に進学する

データサイエンティストは文系からでも不可能ではありませんが、研究者を目指すのであれば修士課程や博士課程へ進むことを視野に入れましょう。

 

研究職の場合は修士課程以上の学位取得が必要となるケースも多いです。また、修士課程や博士課程では専門的な研究ができるため、就職活動の際にも有利になるケースがあります。

他の職種を経験してからでも遅くはない

大学や大学院の専攻によってもデータサイエンティストになる難易度は変わります。場合によっては新卒でデータサイエンティストになることが困難なケースもあるため、先にITエンジニアなどの別の職種で就職してからデータサイエンティストを目指すのも遅くはありません。

 

エンジニアやデータアナリストなどを経験してからキャリアチェンジを目指すのも視野に入れると良いでしょう。

総合職ではなく職種別採用で目指す

職種によっては入社後に新入社員の適性を確認し、配属先が決まるケースもあります。しかし、データサイエンティストの場合は、最初から募集職種が指定されていることが多いです。

 

そのため、データサイエンティストを目指して就職活動をする場合、総合職ではなくデータサイエンティストが指定されている職種別採用で進めるようにしましょう。データサイエンティストの募集で採用された場合は、入社後に別の職種に代わる可能性も少ないでしょう。

データサイエンティストの就職先

出典：PIXTA

データサイエンティストの就職先としてはIT企業がイメージしやすいですが、IT系ではない企業やシンクタンクなども選択肢となります。ここではデータサイエンティストの就職先を紹介するため、どのような就職先があるのか参考にしてみてください。

IT企業

IT系企業の場合はデータ分析やデータの活用を行うケースが多いため、データサイエンティストの採用も積極的に行われています。そのため、IT企業であればデータサイエンティストとして採用してもらえるチャンスも多いでしょう。

 

また、IT企業の中でも特に規模の大きな大企業やSIer（System Integrator）の場合、積極的にデータサイエンティストの採用が行われている傾向があります。

リサーチ会社・シンクタンク

コンサルティングファームなどのリサーチ会社や総合研究所などのシンクタンクでも、データサイエンティストの採用が盛んに行われています。

 

このような企業の場合はクライアント企業のデータ分析やコンサルティングを行っているため、データの利活用ができるデータサイエンティストが必要とされています。

IT系ではない企業・事業会社

従来はデータ分析はIT企業で行われることが多かったですが、近年ではIT系ではない事業会社でもデータ活用が重要視されるようになってきています。そのため、事業会社でもデータサイエンティストの需要が高まっています。

 

たとえばメーカーの場合、購買データを分析することで顧客がどのようなニーズを持っているのか抽出することができるでしょう。

データサイエンティストとして働くために

データサイエンティストとして新卒で就職するには、いくつかのコツがあります。コツを押さえて就職活動を行うことで、選考を有利に進めることも可能になるでしょう。

 

ここでは最後に、データサイエンティストとして働くためにできることを紹介していきます。

データサイエンティストの新卒採用に応募する

新卒でデータサイエンティストを目指すのであれば、新卒採用試験に応募するのが一般的でしょう。

 

データサイエンティストの新卒採用の募集の場合、本記事でも紹介したようなプログラミングや統計学、数学といったデータサイエンティストに必要な基本的な知識が求められる傾向があります。

 

そのため、一般的なポテンシャル採用で採用してもらえない可能性がある点には注意が必要です。

データサイエンティストの職種別採用を受ける

先述したように、データサイエンティストの新卒採用は総合職ではなく職種別採用で募集されているケースが多いです。そのため、データサイエンティストを目指す場合は職種が指定されている職種別採用を受けるようにしましょう。

 

データサイエンティストの職種別採用であれば、入社後に職種が変わる可能性も低いです。

志望する企業のOB訪問を行う

同じようにデータサイエンティストを募集している企業でも、企業によって業務内容や求められるレベルには違いがあります。

 

求人情報や企業のホームページなどを見て事前に企業研究を行ったとしもよくわからない部分となっているため、OB・OG訪問などを行って情報収集をするようにしましょう。

KaggleやSIGNATEなどのコンペに参加して実績をつくる

Kaggleやデータサイエンティスト向けにデータサイエンスコンペを実施しているプラットフォーム、SIGNATEはAI開発コンペティションサイトです。

 

これらのプラットフォームでは、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどがコンペを行い、実績作りを行っています。コンペに参加することで、実績を評価してもらいやすくなるでしょう。

志望する企業のインターンに参加する

在学中に志望企業のインターンに参加しておくのもおすすめです。データサイエンス系の企業のインターンに参加すれば実際に現場で仕事を経験できるため、データサイエンティストとして働く際に必要となる知識や経験を積むことができます。

 

また、インターンに参加することで採用選考の一部を免除してもらえたり、そのまま内定に繋がったりする可能性もあります。

しっかりと準備をしてデータサイエンティストを目指そう

出典：PIXTA

データサイエンティストは目指すタイプや企業などによって、仕事内容や求められるスキルが異なります。

 

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストに必要なスキルや資格、新卒からデータサイエンティストを目指す際に知っておきたいポイントなどを参考に、事前に必要とされるスキルを身につけてから就職活動に挑むようにしましょう。

楽天みん就

楽天みん就

就活に関するお役立ち情報を発信します♪