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選考を振り返って
時間内でワークをコミュニケーションをとりながらこなすというところを見られているのではないかと思いました。
開催時期 | 2023年10月中旬 |
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開催期間 | 1日間 |
開催エリア | オンライン |
開催場所 | オンライン |
職種 | 企画 |
プログラムの内容 | グループワークあり,フィードバックあり |
このインターンで学べた業務内容 | 企画 |
インターンシップの内容
インターンの形式・概要
DXを自社の工場に提案するグループワーク
実際にDX(データサイエンティスト)の取り組みを社員の方からお話を頂いた。→工場の動画を見学し不良品の発生要因について検討→データを分析して工場に提案するグループワーク→質問会
以前のワークショップでも感じましたが、ものすごくホワイトといったイメージです。社員の方々の中にしんどいと感じながら働いていそうな方が見当たりませんでした。また、情報技術を活用した働き方は楽しそうだと感じるとともに生産活動における貢献度の高さを感じました。
インターン参加後は次の1dayイベントが存在していることが伝えられました。大まかな日程連絡と共に予約順とわかりました。
出身大学を話す場所はなかったので、学歴はわかりません。専攻としては、情報系、機械系、化学系と工学系が幅広くいました。
以前のワークショップでも感じましたが、ものすごくホワイトといったイメージです。社員の方々の中にしんどいと感じながら働いていそうな方が見当たりませんでした。また、情報技術を活用した働き方は楽しそうだと感じるとともに生産活動における貢献度の高さを感じました。
企業や業界・社員に対してのイメージの変化はなくホワイトであり、古くからある伝統的な会社といったイメージです。1つ目のインターンシップにてそちらをメインで取り扱われていました。情報の方面だけで言えばあまり進んでいないイメージを受けました。本インターンや他社のインターンに参加して、情報技術の有効性を感じたので情報技術に携われる会社をメイン考えていきたいです。
今回の1dayイベントの前よりはイメージがつくようになりました。理由としてはDX職の業務のフローが理解できたためです。実際に課題をDX職で抽出し提案をする。その際はこちらからの提案となるためソースを明確にし、メリットデメリットを述べるといった流れを学びました。
DX職(データサイエンティスト)はデータの分析能力に加え、共通認識をするためのヒアリング能力やわかりやすくデータの見方を伝えるためのプレゼン能力が重要になるといったことを学べた。また、データのみを見るのではなくなぜそのデータを見るのかといったつながりを意識する重要性を学べた。
特に準備しておくべきことはありません。グラフの見方、高校数学の相関関係やばらつきなどが理解できていれば十分です。とにかく時間が足りません。そこでパワポを共有編集可能な状態にすること、手が空いたら手伝えることがないかさがすなどができればいいのではないかと思います。
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