新卒でデータサイエンティストになるための必要な知識4つ｜必要なスキルも紹介
データサイエンティストとは
データサイエンティストは蓄積された大量のデータから必要な情報を抽出し、分析や解析を行い、ビジネスに活用できるようにします。企業はビッグデータを保有していることがあり、その大量のデータを活用するためにデータサイエンティストが活躍をします。
また、現代は高度情報化社会であり、ビッグデータの価値が高まっていることから、データサイエンティストの需要や重要性も高まっています。
新卒データサイエンティストの年収
データサイエンティストには高度で専門的な知識やスキルが求められることになります。そのため、新卒のデータサイエンティストであってもその年収は高く、400万円〜500万円ほどとなっています。
ただし、企業によって年収は異なり、学部卒や修士、博士課程を修了しているかなどの条件によっても年収は変わってきます。そのため、必ず選考を受ける前に確認はしておきましょう。
データサイエンティストの求人は増加傾向にある
ビッグデータの価値が高まっていて、その価値は今後も高まっていくと考えられています。そのビッグデータを活用するためにはデータサイエンティストが必要となります。
しかし、データサイエンティストには非常に高度で専門的な知識やスキルが求められるので、簡単に育成することができず、人材不足となっています。
そのため、データサイエンティストの需要は高く、人材不足から企業がデータサイエンティストを確保しようとする動きもあることなどから、その求人は増加傾向にあります。
また、データサイエンティストの新卒採用では、育成が目的で採用されることがあり、文理問わず採用活動が行われることや、ビッグデータを保有している企業は都市部に集中していることから、求人も都市部に集中しやすいなどの特徴もあります。
新卒でデータサイエンティストになるための必要な知識4つ
データサイエンティストには非常に高度で専門的な知識やスキルを求められることになります。しかし、新卒にはデータサイエンティストとして即戦力になれるような知識やスキルは備わっていません。
そのため、基本的にデータサイエンティストの新卒採用では育成を目的とした採用活動が行われます。ただし、育成目的の採用であっても、データサイエンティストとして成長していくために、最低限の知識をいくつか求められることにはなります。
必要な知識1：プログラミングの知識
データサイエンティストはビッグデータからデータを抽出して、そのデータを加工したり、分析したりなどします。その際にはプログラミングスキルが求められることになります。データサイエンティストがよく使うプログラミング言語にはPythonとRなどがあります。
必要な知識2：統計学の知識
データサイエンティストはビッグデータから抽出したデータの分析や解析を行います。その際には、データの統計処理を行うために統計学の知識が必要となります。他にも、データマイニングや数学の確率、微分積分、行列などの知識も必要になります。
必要な知識3：機械学習の知識
データサイエンティストはビッグデータを扱います。ビッグデータは大量のデータが集まっています。そのビッグデータからデータの抽出や分析などを人の手で行うと、時間も手間もかかってしまいます。
そのため、データサイエンティストはコンピュータが自ら学習して、データの分類や処理を実行させる機械学習の知識も求められることになります。
機械学習を活用することで、ビッグデータからのデータ抽出や分析などを自動化することができ、作業の効率化をすることもできます。
必要な知識4：マーケティングの知識
データサイエンティストはデータの分析や解析を行い、その結果から課題や問題点などを見つけたり、その解決策を立てたりなどします。そのため、場合によってはデータサイエンティストにもマーケティングやマネジメントなどのスキルを求められることもあります。
新卒でデータサイエンティストになるための必要なスキル2つ
データサイエンティストにはITに関する高度な知識やスキルを求められるだけでなく、場合によってはマーケティングやマネジメントなどのスキルを求められることもあります。
他にも、ITの知識やスキル以外で求められるスキルがあります。それらのスキルの中には、専門的な知識やスキルを持たない新卒であるからこそ、重要視されるスキルもいくつかあります。
コミュニケーション能力
データサイエンティストはどのようなデータが必要であるか顧客からヒアリングを行います。また、データの分析や解析の結果や問題点、課題などを伝えたり、その解決策を提案したりなど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正しく情報を聞き出し、正確に意図することを伝えるためにコミュニケーション能力が求められることになります。
向上心や好奇心
データサイエンティストはデータをどのように分析すれば、どのような結果が得られるのか、試行錯誤を続ける必要があります。また、IT技術の進化は早いため、常に新しい技術を身につけていく必要があります。
そのため、スキルではありませんが、データサイエンティストの適性として、データやITなどに対して好奇心を持ち、学習を続ける向上心は必要となります。
新卒でデータサイエンティストになるために就活で注意すること7つ
データサイエンティストは新卒であれば文理問わず、就職できる可能性があります。しかし、データサイエンティストを志望する場合は、その就活でいくつか注意すべきことがあります。
就活で注意すること1：就職活動は職種別採用で進める
企業によっては、入社後の研修などによって適性を確認して、配属先を決められることがあります。しかし、データサイエンティストの場合は募集職種を指定して選考が進められることが多いです。
そのため、データサイエンティストを志望するのであれば、募集職種がデータサイエンティストで指定されている選考を受けるようにしましょう。また、募集職種が指定されていた場合は就職後に職種が変更されにくいという特徴もあります。
就活で注意すること2：将来も高給とは限らないことを頭に入れて置く
現在はデータサイエンティストの需要は高く、その年収も高めとなっています。しかし、需要があることでデータサイエンティストを目指す人が増え、今後は需要と供給のバランスが取れてくる可能性があります。
また、データの分析や解析がAIによって自動化されることで、データサイエンティストの仕事が減る可能性もあります。これらの原因によって、データサイエンティストの年収が将来も高いままとは限らなくなっています。
就活で注意すること3：データ分析の使われ方やレベルが会社により違う
データサイエンティストの仕事の範囲は企業によって異なり、データの分析や解析までをすることもあれば、問題点や課題を見つけ、それらの改善案を提案することもあります。また、扱うデータの規模や求められるスキルレベルなども企業によって異なります。
そのため、データサイエンティストを志望するのであれば、自分に適した企業を見つけることも重要となります。
就活で注意すること4：大手より中小企業を狙う
大手企業がデータサイエンティストの募集を行う場合、実績やスキルなどを重視して、即戦力となる人材を求めていることが多いです。
新卒の就活生にはデータサイエンティストとして即戦力となれるだけの経験もスキルもないことが多いので、まずは未経験者として中小企業への就職を目指すうようにしましょう。大手企業への就職を志望する場合は、中小企業で経験を積んでから転職を目指すと良いでしょう。
就活で注意すること5：継続的な学習意欲が必要であることを忘れない
IT技術の進化は非常に早いので、データサイエンティストとして仕事を続けていくためには、その新しい技術を学び続ける必要があります。
そのため、データサイエンティストにはデータやITなどに関する興味を持つことや、継続的に学習を続ける学習意欲が必要になります。データサイエンティストを目指すのであれば、自分にこれらの適性があるか事前に見極めておく必要があります。
就活で注意すること6：研修がしっかりとしている会社を選ぶ
データサイエンティストには高度で専門的な知識やスキルを求められることになります。しかし、新卒の就活はそれらを身につけていないため、入社後に身につけていくことなります。
そのため、データサイエンティストとしてしっかりと成長できるように、研修制度が整っている企業を選ぶようにしましょう。
また、研修制度が整っている中小企業であれば、企業自体の成長意欲が強いこともあり、データサイエンティストとしての成長もしっかりとサポートしてくれることが多いです。
就活で注意すること7：ベンチャー企業を狙う
ベンチャー企業ではデータ分析を行うために、新規でデータサイエンティストを探すということもあります。また、新しい部門を立ち上げる際にデータサイエンティストが必要で、求人を出すこともあります。
そのため、ベンチャー企業の求人を探すとデータサイエンティストの募集が見つかることがあります。ただし、ベンチャー企業では即戦力を求められることもあるので注意しましょう。
データサイエンティストに向いているタイプ3つ
データサイエンティストになるためには、データやITなどに関する興味を持つことや、継続的に学習を続ける学習意欲が必要になります。これら以外にも、データサイエンティストになるためには、いくつかの適性があります。
それらを把握して自分がデータサイエンティストに向いているタイプであるかどうか、事前にしっかりと見極めておきましょう。
向いているタイプ1：数学やプログラミングが好きな人
データサイエンティストはデータを分析したり、解析したりなどします。その際には数学やプログラミングが必要になります。データサイエンティストになると、常にこれらを扱うことになります。
また、これらの学習を常に続けていく必要があります。そのため、数学やプログラミングに興味や学習意欲を持てる人はデータサイエンティストに向いています。
向いているタイプ2：数値やデータから客観的に解決策を導ける人
データサイエンティストはデータの分析や解析をして、課題や問題点の解決策を提案することもあります。その際に、数値やデータから客観的な解決策を立てることができなければ、その解決策に説得力を持たせることはできません。
そのため、数値やデータから客観的に解決策を導ける人はデータサイエンティストに向いています。
向いているタイプ3：収集や分析をし続けるのが苦痛でない人
データサイエンティストは大量のデータを扱うことになります。もし、データやプログラミングに対して興味を持てなければ、そのデータの収集や分析を続けることが苦痛と感じてしまう可能性があります。
そのため、データの収集や分析をし続けるのが苦痛に感じない人はデータサイエンティストに向いています。
新卒でデータサイエンティストを目指そう
データサイエンティストには高度で専門的な知識やスキルが求められます。そのため、新卒ではデータサイエンティストになることは難しいと思っている人もいます。
しかし、新卒の場合でもデータサイエンティストになることはできます。ただし、新卒からデータサイエンティストになるためには、求められる知識やスキル、注意点などを把握しておくべきことがいくつかあります。
それらを把握し、しっかりと対策を立てて、データサイエンティストを目指しましょう。
