新卒でデータサイエンティストとして採用される可能性は？必要なスキルも解説

近年、データ利活用を推進する企業が増えたため、データサイエンティストの重要が高まっています。金融、製造業を始めとしたあらゆる業界でビッグデータの活用が進んでいます。ビッグデータを扱い、そこからビジネスに役立つ知見を引き出すためには、データサイエンティストの力が不可欠です。膨大なデータを利用し、ビジネスを有利に進めるためにデータサイエンティストの採用に力を入れている企業が増えています。

以下のような条件に該当する方は、新卒でデータサイエンティストとして採用される可能性が高いです。

（１）理系の学部・学科を卒業している

大学での専攻分野が理系であった場合、採用に有利に働く可能性があります。データサイエンティストの仕事では、微積分や線形代数、確率・統計などの数学の知識が役立つ場面があります。理系専攻において、授業や研究を通して数学の知識を習得していれば有利に選考を進められるでしょう。

特に、高度な統計数理の知識などを持つ人材は、多くの企業にとって魅力的だといえるでしょう。データサイエンティストの業務に役立ちそうな数学の知識を有しているなら積極的にアピールしましょう。

（2）プログラミングの経験がある

データサイエンティストはデータ処理や可視化、機械学習アルゴリズム実装など、さまざまな場面でプログラミングを行います。

プログラミングの経験があれば、スムーズに業務を行える可能性が高いため、プログラミングの経験を持っていることも、採用では有利だといえます。

（3）データサイエンティストに関連する資格を取得している

データサイエンティストに関連する資格を保有している場合も、データサイエンティストに必要なスキルを有していると判断され、採用されやすくなる可能性があります。データサイエンティストとして必要な知識やスキルを有していることを客観的に証明できるからです。

また、自主的に学習して資格を取得したことは、学習意欲の高さをアピールする材料にもなります。データサイエンティストは常に新しい知識をインプットしていく必要があるため、学習へのモチベーションが高いことは大きなアピールポイントです。

データサイエンティストを新卒採用している企業の例を紹介します。

（１）A社：人材業界の大手企業

人材業界の大手であるA社は、データサイエンスに関するスペシャリストを採用していて、必須要件として以下のような能力を挙げています。

・統計数理学や機械学習、人工知能に関する知識

・PythonやRの利用経験

・AWSなどのクラウドワークスの知識、使用経験

・データサイエンスを用いた問題解決への意志

新卒採用としてはかなり高いスキルを要求していますが、その分、高い給与が提示されています。能力さえあれば高収入を得られる可能性があることもデータサイエンティストの魅力の一つです。

（2）B社：生命保険業界の大手企業

生命保険業界の大手企業であるB社は、DX推進の中核となるデータサイエンティストを募集しています。営業や商品開発といった多様な分野においてデータ利活用を推進しているため、幅広い分野の方と協働して仕事を進めることになるでしょう。データサイエンティストの役割はデータを活用してビジネス部門の課題を解決することです。幅広い分野の専門家と共に働き、知見を深められることもデータサイエンティストとして働くメリットの一つといえるでしょう。

（3）C社：大手化学系メーカー

近年、メーカーにおいてもデータ活用の推進が進んでいます。例えば、化学系メーカーでは「マテリアルズ・インフォマティクス」というデータ駆動型の材料開発の取り組みが活発に進んでいます。日本を代表する大手化学メーカーC社も、研究開発の職種において、データサイエンスの技術を用いた「マテリアルズ・インフォマティクス」の推進を進めるために、データサイエンティストを募集しています。このように、メーカーでも、データサイエンティストの活躍の場は広がっているのです。

データサイエンティストの実務未経験者が中途でデータサイエンティストに採用される可能性はあるのでしょうか。

（１）中途は基本的に即戦力採用がメイン

中途での採用は、基本的に即戦力としての採用がメインとなります。企業から見た中途採用のメリットは、育成コストをかけずにすぐに現場で活躍できる人材を確保できることです。中途採用をするのなら、高いスキルを持ち即戦力となる人材を採用したいというのが企業側の本音でしょう。

（2）ポテンシャル採用を行っている企業で採用される可能性あり

上記のような本音がある一方、即戦力となる人材の確保に苦戦している企業が多いというのが実情です。それは、現状ではデータサイエンティストが不足しているからです。そのため、現時点ではスキルは不足しているけれど、将来データサイエンティストとして活躍するポテンシャルを持つ人材を採用する事例も多く見られます。このような、いわゆる「ポテンシャル採用」を狙えば、未経験でもデータサイエンティストとして採用される可能性はあります。

ただし、ポテンシャル採用の場合、給与などの待遇は新卒採用と同等であるケースも多く見られます。コストをかけて育成するという点は新卒と変わらないため、採用条件もほぼ同じとなるからです。このため、転職後一時的に給料が下がってしまうということもあり得るでしょう。将来のキャリア形成のためと考え、受け入れる必要があるかもしれません。

参考記事：データサイエンティストのポテンシャル採用が多い理由・未経験者に対する評価基準は？

ポテンシャル採用では、学習意欲をアピールすることが重要です。ポテンシャル採用された人材は、業務の中で必要な知識やスキルを自発的にインプットすることが求められているからです。高い自走力を持ち、自ら学習して業務の質を改善できる人材であることをアピールしましょう。

また、データサイエンティストは他部署と連携して仕事を進めることが多く、コミュニケーション能力も必要となります。課題の定義やデータ解析結果の説明、プレゼンテーションなど、コミュニケーション能力が求められる場面は多岐にわたります。前職の実務を通じて身につけたコミュニケーション能力をアピールするのも有効です。

データサイエンティストのポテンシャル採用を行っている企業の例をいくつか紹介します。

（１）D社：IT関連の課題解決を目的とするベンチャー企業

D社は、データサイエンスの知見を用い、ITに関わるさまざまな課題解決を支援する企業です。ベンチャー企業は大手企業と異なり、仕事の分担がいい意味で曖昧であり、大きな裁量を持って幅広い業務に取り組めることが多いです。D社は、入社後すぐに即戦力として活躍できる環境が整っているようです。一方で教育環境も整っているため、研修で得た知識をすぐに実務で活用できるようになるでしょう。採用においても問題解決への意志や向上心が主に問われているため、学びながら働ける、自走力の高い方はスキルアップを図れる可能性が高い環境といえます。

（2）E社：大手SIer

E社では、セールスエンジニアとして活躍できるデータサイエンティストを募集しています。必須の募集要件として、コミュニケーション能力を挙げています。顧客の要件を聞き出したり、チームで連携をとって仕事を進めたりする力として定義されています。データサイエンティストは、他部署と連携して仕事するため、高いコミュニケーション能力が求められる職種です。社会人として、他の部署や企業と協働した経験が活かせるでしょう。

（3）F社：大手電子部品メーカー

前述した通り、ものづくりメーカーにおいてもDXが進んでいます。そのため、新たにDX推進のための組織を立ち上げている企業も多く見られます。F社もその一つで、2022年に立ち上げたDX推進部署のメンバーを中途採用で募集しています。ものづくりのDXを推進する人材として、研究開発経験のある人材を求めているようです。データサイエンティストとしての経験は問わないようですが、関心や意欲があるとより優遇されるとのことです。データサイエンティストとしての実務経験がなくても、関連する職種の経験があれば採用の可能性が高まることもあります。

最後に、データサイエンティストとして採用される可能性を高めるための方法を紹介します。

（１）データサイエンティストに関連する資格を取得する

関連資格を保有していれば、業務に必要とされる能力を保有していることを証明できます。資格取得のための勉強を通してデータサイエンティストに必要なスキルを一部でも身につけていれば、採用後スムーズに業務に入れると判断され、採用される可能性は高まるでしょう。また、学習意欲が高いという印象を与えることもできます。資格を取得し、知識やスキル、学習意欲を企業側に示しましょう。

（2）データサイエンティスト育成講座を受講する

未経験からデータサイエンティストとして採用される確率を高めるために、育成講座を受講することも有効な方法の一つです。講座はカリキュラムが整備されているため、体系的な知識やスキルを身につけられます。講座によっては現役エンジニアの講師に質問できる環境が整っており、独学よりも挫折しづらいでしょう。中にはキャリア相談ができる講座もあり、今後データサイエンティストとして活躍するためのヒントが得られるかもしれません。

新卒・中途それぞれでデータサイエンティストとして採用される可能性について説明してきました。いずれの場合も、関連するスキルや経験を保有していることをアピールするのが採用へのカギとなります。中途採用の場合は、前職の経験が活かせる求人であればより有利に選考を進められるでしょう。

現在、データサイエンティストは不足していて未経験からチャレンジできる機会も多いので「データサイエンティストの仕事に興味がある」という方は、はじめの一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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