【なれる】データサイエンティストに文系からなるには? | おすすめ企業,対策法,資格,本も紹介

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この記事からわかること

データサイエンティスト

データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出す専門家

ビジネス課題の把握データ収集・分析仮説検証提言を行う

参照:データサイエンティスト協会

データサイエンティスト 仕事内容

ビジネス課題の把握

    • クライアントや上司にヒアリングをして、企業が抱えている課題を把握する
    • 把握した課題から目標を明確にし、目標達成のための仮説を立てる

データ収集・分析

    • 仮説の正しさを証明するために必要なデータを収集・分析する

仮説検証

    • データ収集・分析で得た分析結果をもとに、仮説を検証する
    • もし仮説が正しくなければ、新たな仮説を立てるところからやり直す

提言

    • クライアントや上司に報告するためのレポートを作成する
    • レポートでは課題、期待できる効果や目標、解決法などを明確にする

この記事では、「文系からデータサイエンティストになる方法」や「データサイエンティストになれる年収が高い企業」などを紹介していきます。

この記事を読めば、文系からデータサイエンティストになる方法がわかり、自分に合った企業を探せるはずです。

この記事は就活の教科書「【IT系】文系からデータサイエンティストになる方法|企業ランキング・おすすめスキルも」を参考に再編集しています。

ベースの記事も興味があればご覧ください!

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目次

 

ITエンジニアとして優良企業から内定をもらうには?

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【理由3選も】データサイエンティストに文系からなることはできる!

就活生くん

僕は数学や統計が好きなのでデータサイエンティストとして働きたいです。

しかし、文系出身でもデータサイエンティストになれるのか不安です。

では以下で、文系出身でもデータサイエンティストになれるのか解説していきます。

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結論:データサイエンティストは文/理系や未経験でもなることが出来る!

結論、文系/理系問わず、未経験からでもデータサイエンティストになれます

以下にどんな経歴でもデータサイエンティストになれる理由を3つ紹介します。

 

・理由①:データを活用する人材の需要が上がってきているから

・理由②:理系向けの仕事だけではないから

・理由③:必要なスキルを就職後に身に付けることが出来るから

IT業界でエンジニアやデータサイエンティストとして優良企業から内定をもらいたい方は、IT特化の就活のプロ優良IT企業紹介や専攻対策をしてくれる【就活生】レバテックルーキーを使うのがおすすめです。

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理由①:データを活用する人材の需要が上がってきているから

どんな経歴でもデータサイエンティストになれる理由1つ目は「データを活用する人材の需要が上がってきている」からです。

実際、2020年の需要が高まる職業TOP10の内、3つの職業がデータを活用する人材です。

キャリアアドバイザー西園寺

需要が高まる職業TOP10(2020年度)
順位 職業名
1位 AIスペシャリスト
2位 ロボティクスエンジニア
3位 データサイエンティスト
4位 フルスタックエンジニア
5位 SRE(サイトリライアビリティエンジニア)
6位 カスタマーサクセススペシャリスト
7位 反響型インサイドセールス担当者
8位 データエンジニア
9位 Behavioral Health Technician
10位 サイバーセキュリティスぺシャリスト

参照:LinkedIn

また、30~40代の転職サービス「ミドルの転職」の求人数を見ると、2017~2019年の2年間でデータサイエンティストの求人数はで7.5倍に急増しています。

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データサイエンティスト求人数

参照:日経クロストレンド

 

理由②:理系向けの仕事だけではないから

どんな経歴でもデータサイエンティストになれる理由2つ目は「理系向けの仕事だけではない」からです。

データサイエンティストはクライアントや自社の経営陣に対し提案を行うことがあります。

コミュニケーションをとることも大切であり、理系でないとできない仕事ではありません

データサイエンティストは情報系の知識や実装・運用力が求められるイメージが強いです。

一方、ビジネス課題を整理し解決する力統計学の知識も求められます

ビジネスの課題解決力はコンサル出身者、統計学は経済学部出身者が得意とする能力です。

ここから、データサイエンティストは理系向けの仕事だけでないことがわかります。

参照:データサイエンティスト協会

 

理由③:必要なスキルを就職後に身に付けることが出来る

どんな経歴でもデータサイエンティストになれる理由3つ目は「必要なスキルを就職後に身に付けることが出来る」からです。

求人によっては、データサイエンティストとして必要なスキルは就職後に身に付ければいい場合もあります。

以下は、スキルなしの未経験でも採用される可能性のある求人です。

<未経験歓迎>

  • データ・数字を用いた分析、検討を行うのが好きな方/データを活かす仕事に興味のある方

必須条件

  • 大卒以上、または高専卒
  • プログラミングに触れたことがある(授業・独学など問わず、何らかの経験)方
  • データ・数字が好き・得意な方

歓迎条件

  • 調査や研究で、データから傾向や特徴を検証した経験がある方
  • 数学や統計学の学習・利用経験がある方
  • データサイエンス分野で、ビジネス・社会を良くしていきたいと考えている方

<選考のポイント>

  • データサイエンスのスキルを用いて叶えてみたい事
  • キャリアチェンジに挑戦してみたい理由

参照:doda

ただし、やる気を示すためには行動することが大切です。

データサイエンティストになるために取組んでいることを面接で話す準備は必要です。

キャリアアドバイザー西園寺

 

注意:まだ理系出身者の方が多い現状である

経歴に関する注意点は、現状理系出身のデータサイエンティストが多いことです。

実際、データサイエンティストの半数以上は理系出身者です。

下図から特に理工情報系学部・研究科出身のデータサイエンティストが多いとわかります。

データサイエンティスト出身学部研究科

参照:DataScientist Society JOURNAL

理系出身者以外でもデータサイエンティストになれます

ただし、その割合は少なく、それなりの努力が必要です。

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データサイエンティストに文系からなるための対策法5選

就活生くん

文系出身でもデータサイエンティストになれるとわかりました!

ただし、しっかりと対策をしないといけないですよね。

そうですね。

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法を5つ紹介します。

キャリアアドバイザー西園寺

・対策法①:データサイエンティストの必須スキルであるプログラミングを学ぶ

・対策法②:データ分野の知識やIT関連の知識を学んでおく

・対策法③:データサイエンティストが取得すべき資格を取得しておく

・対策法④:データサイエンティストで使える文系向けのスキルを上げておく

・対策法⑤:データサイエンティストになった後のキャリアパスを考えておく

ちなみに、エンジニアとして難関IT企業の内定をもらうには、ITエンジニア特化の就活サポートをしてくれる「レバテックルーキー」などの支援サービスを活用しましょう。

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対策法①:データサイエンティストの必須スキルであるプログラミングを学ぶ

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法1つ目は「データサイエンティストの必須スキルであるプログラミングを学ぶ」ことです。

データサイエンティストは、データ収集・分析をするためにプログラミングを書きます

使用するプログラミング言語はPython、R言語が一般的です。

Python R言語 違い

Python

  • 汎用性が高い(アプリ開発、データ処理・分析、機械学習など)
  • 機械学習をするときによく使われる

R言語

  • 統計解析に特化
  • データの可視化に優れている

dodaで、各言語について記載があるデータサイエンティストの求人数は、R言語24件、Python918件でした。

R言語よりPythonに関心を持つ企業が多いため、Pythonを学習しましょう。

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対策法②:データ分野の知識やIT関連の知識を学んでおく

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法2つ目は「データ分野の知識やIT関連の知識を学ぶ」ことです。

データ分野の知識やIT関連の知識がなければ、データを収集・分析することはできません。

データ分野・IT関連の知識 例
  • 統計学(基本統計量など)
  • データ分析手法
  • データの可視化(グラフ作成など)
  • データベース
  • データ処理知識 など

参照:データサイエンティスト協会

データ分野・IT関連の知識は、座学で学習するだけでなく、実際にPythonでプログラムを組み理解するのが近道です。

キャリアアドバイザー西園寺

 

対策法③:データサイエンティストが取得すべき資格を取得しておく

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法3つ目は「データサイエンティストが取得すべき資格を取得しておく」ことです。

資格勉強をすることで、データサイエンティストに必要な知識を得られます

また、資格を有することで企業に一定の知識があることを示せます

求人によっては、資格取得が求められる場合もあります

キャリアアドバイザー西園寺

<下記に該当すれば未経験歓迎>

  • データ抽出などSQL使用経験者
  • 何らかのプログラミング言語使用経験者(分野不問・経験年数不問)
  • 大学等で統計やデータ分析を専攻していた方(実務経験不問)
  • G検定/E資格、統計検定などの資格取得者

<下記の方尚歓迎>

  • データ分析、機械学習、BIなどデータ活用の経験者で、今後専門家として成長したい方
  • DWH利用/構築経験者(特にAWS、GCPといったクラウドサービス関連)
  • データエンジニア経験者でスキルアップしたい方

参照:doda

文系からデータサイエンティストになりたい場合に取るべき資格については、この記事の後半でも詳しく解説しています。

キャリアアドバイザー西園寺

 

対策法④:データサイエンティストで使える文系向けのスキルを上げておく

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法4つ目は「データサイエンティストで使える文系向けのスキルを上げておく」ことです。

たとえば、ビジネス課題を把握するためには、事業ドメインや経営に関する知識が必要です。

また、課題解決法を提案するときはクライアントや上司にわかりやすく伝えるコミュニケーション能力が必要です。

このように、データサイエンティストで使える文系向けのスキルも上げておきましょう

 

対策法⑤:データサイエンティストになった後のキャリアパスを考えておく

文系出身でもデータサイエンティストになるための対策法5つ目は「データサイエンティストになった後のキャリアパスを考えておく」ことです。

面接官は、就活生が入社後にデータサイエンティストとして活躍できるか確認します。

その際、就活生の持つスキルに加え、入社後のキャリアパスなどを聞くことで確認します。

したがって、入社後のキャリアパスを考えておきましょう

キャリアパスを考えることは面接官に志望度合いを伝えることにもつながります

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ITエンジニアとして優良企業から内定をもらうには?

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データサイエンティストになりたい文系が取得すべき資格3選

就活生くん

さっそく、データサイエンティストになるために勉強しようと思います。

まずは資格勉強から始めたいと思っています。

文系出身者がデータサイエンティストになるために取るべき資格を3つ紹介しますね!

キャリアアドバイザー西園寺

・資格①:統計検定2級以上

・資格②:基本情報処理技術者試験

・資格③:応用情報処理技術者試験

資格①:統計検定2級以上

文系出身者がデータサイエンティストになるために取るべき資格1つ目は「統計検定2級以上」です。

統計検定2級は、データを見て仮説検証するための統計学の知識が求められます。

データサイエンティストの登竜門とも言える資格です。

ただし、統計検定2級の知識では、業務でデータの扱いや手法選択に悩むことがあります。

そのため、最終的には、統計検定準1級の取得を目指したいところです。

準1級を受験するためには、2級に合格している必要があります。

まずは統計検定2級で統計学の基礎を固めましょう

キャリアアドバイザー西園寺

 

資格②:基本情報技術者試験

文系出身者がデータサイエンティストになるために取るべき資格2つ目は「基本情報技術者試験」です。

基本情報技術者試験は、ITに関する基本的な知識から実践的な知識までを習得できます。

データサイエンティストに限らず、IT人材になりたい人が受験します。

IT人材として必要な基礎知識を体系的に習得できます。

実際の業務で使われる知識を学べるため、最優先で取得したいです。

キャリアアドバイザー西園寺

 

資格③:応用情報技術者試験

文系出身者がデータサイエンティストになるために取るべき資格3つ目は「応用情報技術者試験」です。

応用情報技術者試験は、情報戦略立案・システム構築に関するより実践的な知識を習得します。

ITに関する幅広い知識、マネジメント目線を必要とする技術者が受験します。

データサイエンティストは経営課題の解決方法を考える仕事です。

戦略立案をする仕事であるため受験したい資格ですね。

キャリアアドバイザー西園寺

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自分に合う優良IT企業を教えてもらう方法

就活生くん

IT企業やITエンジニアとして働きたいですが、自分の手が届く優良企業がなかなか見つかりません。

ホワイトIT企業を見つけれる方法はありますか?

もちろんありますよ!

IT業界は種類と企業が多いので、自分に合う良い条件の企業を見つけるのは難しいですよね。

そこで、自分に合う優良IT企業を教えてもらう方法を紹介しますね。

キャリアアドバイザー西園寺

自分に合う優良IT企業を教えてもらう方法
  • 就活生:レバテックルーキー
  • 転職(経験者):レバテックキャリア
  • 転職:(未経験):ウズカレIT

それでは、それぞれ解説していきますね。

キャリアアドバイザー西園寺

 

就活生:レバテックルーキー

就活生の場合は、「IT業界に特化した就活のプロから隠れ優良IT企業を紹介してもらう」のがおすすめです。

就活生はIT業界にどんな種類があって、どんな優良企業がどんなレベルの人材を求めているのかなど、わからないことがたくさんありますよね。

IT業界のことにかなり詳しい就活のプロから紹介してもらうことで、自分と合わないIT企業への就職を防げます。

そこで、プログラミング経験者で自分に合う隠れ優良IT企業を教えてもらうなら、レバテックルーキーが一番おすすめです。

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  • IT企業向けのES添削・ポートフォリオ作成のサポートあり
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転職(経験者):レバテックキャリア

転職で経験者の方は「経験者のエンジニア転職に特化した専門アドバイザーから教えてもらう」のがおすすめです。

今までのITエンジニア経験をもとに、他の職種や他の企業に詳しいエンジニア転職のプロに頼ることで転職成功確率を最大限まで高められます。

そこで、経験者として優良ITエンジニア転職をするならレバテックキャリアを使うと良いです。

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転職:(未経験):ウズカレIT

転職でIT業界未経験の方は「未経験ITエンジニア転職に特化した転職のプロから教えてもらう」のがおすすめです。

未経験IT転職の場合、収入や働き方、エンジニアとしてのレベル面などさまざまな不安や心配があり、1人で対策していくにはかなり心細いですよね。

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データサイエンティストはやめとけと言われない!向いている人の特徴5選

就活生ちゃん

私は卒業後、データサイエンティストとして働きたいと考えています。

でも、私に向いているのかなあとかやっていけるのかどうかの不安があります。

そこで、データサイエンティストに向いている人の特徴を教えて下さい!

分かりました!

では以下で、データサイエンティストに向いている人の特徴を5つ紹介していきますね。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティストに向いている人の特徴5選
  • ①:最新情報や技術をチェックするアンテナがある人
  • ②:数学や分析に強い人
  • ③:コミュニケーション能力がある人
  • ④:ある程度のエンジニアスキルがある人
  • ⑤:課題解決を自発的に行える人

特徴①:最新情報や技術をチェックするアンテナがある人

データサイエンティストに向いている人の特徴1つ目は、「最新情報や技術をチェックするアンテナがある人」です。

データサイエンティストの仕事は、人工知能の発展によってデータ分析が全て自動化になりAI化が進んでしまう可能性もゼロではない職業です。

そのような中で、特別なスキルがないとAIに仕事を取られてしまうことも十分にあり得ます。

そのため、最新情報や技術をチェックするアンテナを常にもち日々成長していく事が求められます。

つまり、勉強熱心な人に向いている職業であると言えるのではないでしょうか。

 

特徴②:数学や分析に強い人

データサイエンティストに向いている人の特徴2つ目は、「数学や分析に強い人」です。

データサイエンティストは、統計分析はもちろん確率分析や微分析など数学の知識が必要になってきます。

そのため、数学が得意な人細かいデータから何かを分析する事が好きな人に向いている職業です。

データサイエンティストはデータから規則性や傾向を導き出し、課題解決に繋げます。

そのためには、統計や数学の知識が必要であり、統計や数学の知識は学べば身に付けられるものです。

ただし、データや数字と常に向き合い続けるため、苦手意識がある人は向いてません

 

特徴③:コミュニケーション能力がある人

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ目は、「コミュニケーション能力がある人」です。

データサイエンティストは、デスクワークが多い一方で、分析結果の共有や、そこから導かれた課題・解決案を相手にわかりやすく説明することが求められます。

また、クライアントに対してデータ分析を通してどのような課題を解決していきたいかなどのヒアリングを行うこともあります。

そのため、コミュニケーション能力、すなわち分かりやすく要点を伝える力対人スキルが高い人に向いている職業だと言えるでしょう。

さらに、コミュニケーション能力とは相手の考えを理解し、自分の考えを理解してもらう能力です。

データサイエンティストはビジネス課題の把握をするために、クライアントや上司とヒアリングします。

また、データ分析後に課題の解決方法を提言するときはわかりやすく伝えることが大切です。

そのため、コミュニケーション能力が高い人はデータサイエンティストに向いています。

 

特徴④:ある程度のエンジニアスキルがある人

データサイエンティストに向いている人の特徴4つ目は、「ある程度のエンジニアスキルがある人」です。

データサイエンティストの仕事は、プログラミングやデータベース知識、データ処理知識などエンジニアスキルが多く求められる仕事です。

その分、未経験からデータサイエンティストとして働くことは非常に難易度が高く沢山の勉強時間が伴います。

しかしながら、既にエンジニアスキルをがある人や実務経験がある人はそれらのスキルを応用・活用する事ができます。

そのため、ある程度エンジニアスキルがある人には向いている職業であると言えるでしょう。

データサイエンティストになる人は、エンジニア職からのキャリアアップや転職が多くを占めるようです。

上記から見ても、いかにエンジニアスキルが需要であるかが分かりますね。

就活アドバイザー 京香

特徴⑤:課題解決に向けて試行錯誤ができる人

データサイエンティストに向いている人の特徴5つ目は、「課題解決に向けて試行錯誤ができる人」です。

データ分析は、正解のない中多くの仮設を立て、1つ1つ立証していくことで結果を導き出す仕事です。

立てた仮設の多くは間違っており、最初からやり直しなんて事もよくあります。

そのため、現状に納得せず課題解決に向けて試行錯誤できる人、また地道な作業も楽しめる人に向いている職業です。

また、データサイエンティストはデータを用いて論理的にビジネス課題の解決法を示す仕事です。

課題を解決するためにどのデータをどうやって活用するのかを考える必要があります。

そのため、憶測や主観など感情的な思考でなく、論理的に思考できる人に向いています

 

「ITエンジニアになりたい!」「Web系優良企業を教えて欲しい!」という方には、レバテックルーキーを使うのが一番おすすめです。

レバテックルーキーは、IT系に特化した就活サイト/エージェントで、人気IT企業から内定をもらえる就活対策、優良企業を教えてくれます。

また、大手企業を含めた5,000社の優良企業の情報を持っているため、就活に有利になる情報もGETできますよ。

「エンジニア就職をしたい!」「有名IT企業から内定が欲しい!」というプログラミング経験者は、ぜひ利用してみてくださいね。

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【文系は?】データサイエンティストはやめとけ?向いていない人の特徴3選

では次に、データサイエンティストに向いていない人の特徴について以下で紹介していきますね。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティストに向いていない人の特徴3選
  • ①:数学が苦手であったり、データブッたいに石が苦手な人
  • ②:複数のタスクが同時にこなせない人
  • ③:期待されるのが苦手な人

特徴①:数学が苦手であったり、データ分析が苦手な人

データサイエンティストに向いていない人の特徴1つ目は、「数学が苦手であったり、データ分析が苦手な人」です。

データサイエンティストの仕事のほとんどは、数学を用いてのデータ整理や分析が占めます。

そのため、1日の大半をパソコンの前で作業することも少なくはなく数学に抵抗がある人や、細かいデータから結果を分析するのが苦手な人には向いていないことが言えるでしょう。

特徴②:複数のタスクが同時にこなせない人

データサイエンティストに向いていない人の特徴2つ目は、「複数のタスクが同時にこなせない人」です。

データサイエンティストの仕事は、データを分析するだけではなく分析結果から課題解決案の提案やプレゼンの資料づくりなど複数のタスクを効率よくこなしていく事が求められます。

そのため、複数のタスクを同時にこなせない人は仕事をしていくにあたって苦戦してしまうかもしれません。

特徴③:期待されるのが苦手な人

データサイエンティストに向いていない人の特徴2つ目は、「期待されるのが苦手な人」です。

冒頭でも説明した通り、データサイエンティストはまだまだ新しい仕事である分仕事の幅が明確に決まっていないため、寄せられる期待も大きいです。

また、企業の今後の成長や経営方針など重要な仕事に携わることも多く、責任感も非常に大きい事が特徴として挙げられます。

そのため、期待されるのが苦手な人や、責任感の大きい仕事はストレスになり得る人にはストレスになり兼ねません。

反対に、期待されることで仕事が頑張れる!と言う人には向いている職業であることが分かりますね。

就活アドバイザー 京香

 

ITエンジニアとして優良企業から内定をもらうには?

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文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント7選

 

ここまで、文系からデータサイエンティストになるための勉強法・スキルなどを解説してきました。

そして、次からは「文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント7つ」を紹介しますね。

就活アドバイザー 京香

志望動機のポイント7つ
  • ポイント① :データサイエンティストになりたい理由を考える
  • ポイント② :なぜその企業を選んだのか考える
  • ポイント③ :入社後のキャリアプランを考える
  • ポイント④ :入社に向けての情熱・意欲を考える
  • ポイント⑤ :データサイエンティストで活かせるスキルや資格をアピールする
  • ポイント⑥:行き詰まってしまったらIT就活特化のサービスに頼る
  • ポイント⑦:文系学部で学んだことにデータサイエンスのエッセンスを織り交ぜアピール

ポイント①:データサイエンティストになりたい理由を考える

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント1つ目は、「データサイエンティストになりたい理由を考える」です。

まず初めに、「統計や数学を仕事にできるか」考えてみるのが大切です。

文系学部からデータサイエンティストになるのはやはり簡単ではありません。

統計や数学は業務上で必須となってくるものです。

それをあえて仕事にする理由をしっかり考えてから応募するのがおすすめです。

 

ポイント②:なぜその企業を選んだのか考える

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント2つ目は、「なぜその企業を選んだのか考える」です。

データサイエンティストと言っても、働く会社によって待遇は変わります。

人材が十分な企業は、業務が振り分けられており働きやすい職場といえます。

逆に人材が足りていない・データサイエンティストへの理解が足りない企業は、働きにくい職場かもしれません。

企業を選ぶ時に目安となる「サポート体制」「残業時間」「業務形態」などを調べて見ましょう。

しっかりと企業を見極め、多くある企業の中でなぜそこを選んだのかを明確に言えるようになると良いですね。

 

ポイント③:入社後のキャリアプランを考える

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント3つ目は、「入社後のキャリアプランを考える」です。

データサイエンティストという仕事は、就職したら終わりではなく、日常的にアップデートが必要な職種でもあります。

そのようなデータサイエンティストの経験・知識を活かし、次のステップを考えることもできます。

例えばプロジェクトマネージャーなど、企業内のプロジェクトの責任者になることも目指せます。

また、ITコンサルタントとして、クライアント企業のために業務改善の支援を行うコンサルタントを目指すことも可能です。

 

ポイント④:入社に向けての情熱・意欲を考える

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント4つ目は、「入社に向けての情熱・意欲を考える」です。

データサイエンティストは、日々変わっていく情報を分析し活用していきます。

そのため意欲的に学んでいく姿勢が必要になってきます。

現場で必要な技術を自ら学べるような学習意欲の高い人材になれるか考えてみましょう。

 

ポイント⑤:データサイエンティストで活かせるスキルや資格をアピールする

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント5つ目は、「データサイエンティストで活かせるスキルや資格をアピールする」です。

「理系のみ・文系は応募不可」など制限がある求人はほとんどありません。

ただし、統計やプログラミングなどの理系知識は必須です。

文系学部出身者はそのような知識の資格を持っていると選考に有利になります。

おすすめの資格は、後述のデータサイエンティストで使える資格を参考にしてください。

 

ポイント⑥:行き詰まってしまったらIT就活特化のサービスに頼る

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント6つ目は、「行き詰まってしまったらIT就活特化のサービスに頼る」です。

文系からIT企業への就職を考えているなら、IT企業ならではの就活のノウハウを知っている方が有利になります。

IT就活に特化したサービスを利用すれば、IT企業向けのES添削・面接対策などの選考サポートが受けられるのでおすすめです。

数多くあるIT就活に特化したサービスの中でも、一番おすすめなのはレバテックルーキーです。

ITのプロからのIT就活サポートが無料で受けられるので、一度使ってみてくださいね。

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ポイント⑦:文系学部で学んだことにデータサイエンスのエッセンスを織り交ぜアピール

文系からデータサイエンティストになる際の志望動機のポイント7つ目は、「文系学部で学んだことにデータサイエンスのエッセンスを織り交ぜアピール」です。

あたり前のことですが、企業の経済活動は社会の中で行われています。

その社会を科学するのが法学・政治学・社会学・経済学・経営学・商学などの文系学部で、その学びは理系学生にはない強みです。

それらの社会科学とデータサイエンスを融合し課題解決を目指すソーシャルデータサイエンスが、今注目されています。

例えば、リーガルテック(法務×データサイエンス)EBPM(政策×データサイエンス)マーケティングサイエンス(消費者行動×データサイエンス)エドテック(教育×データサイエンス)などです。

そのため、文系学部での学びにデータサイエンスのエッセンスを織り交ぜアピールできると、非常に魅力的です。

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また、データサイエンティストの自己PRに関しては以下の記事で詳しく解説しているので、ぜひ読んでみてください。

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データサイエンティストはやめとけと言われるが魅力もある

働く君

データサイエンティストはやめとけという口コミや評判を見ますが、実際のところはどうなんでしょうか…?

確かに、データサイエンティストはやめとけと言われることが多いです。

しかしながら、データサイエンティストにしかない魅力や、やりがいももちろんあります。

以下で詳しく説明して行きますね。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティストの魅力は「仕事の価値を創り出せる」

データサイエンティストの大きな魅力の1つは、「仕事の価値を創り出せる」ことです。

データサイエンティストの仕事は、まだ珍しく新しい仕事として認識されているため、明確な定義づけが行われていません。

そのため、裁量の大きな仕事データサイエンティストとして新しい仕事に取り組めたり自分自身がフロンティアとなって仕事の価値を創り出していくことが出来ます。

更に、IT人材の需要が今後も更に上がるのに対し、データサイエンティストの人材不足は2030年までに14.5万人まで拡大するとまで言われています。

なので、データサイエンティストの需要は非常に高くなることが予想できるため、高収入を見込めること、食いっぱぐれることがない点も魅力としてあるのではないでしょうか。

データサイエンティストの仕事の3つのやりがい

ではここからは、データサイエンティストの仕事の3つのやりがいを紹介して行きますね!

就活アドバイザー 京香

やりがい①:日々新しい発見・課題と出会える

データサイエンティストの仕事のやりがい1つ目は、「日々新しい発見や課題と出会える」です。

上記で説明したように、データサイエンティストの仕事はまだ新しく仕事の領域がはっきりと決まっているわけではありません。

そのため、データサイエンティストが活躍できるフィールドや解決できる課題は未知数であり新しい仕事を任されることもあります。

日々新しい発見や課題と出会える機会も多いことから、沢山の刺激を受け仕事に退屈する事がないと言えるのではないでしょうか。

やりがい②:会社の成長に大きく貢献できる

データサイエンティストの仕事のやりがい2つ目は、「会社の成長に大きく貢献できる」です。

データサイエンティストは、様々なデータを分析し新しいシステムの開発や既存システムの改良・更新を行います。

そのため、会社の成長や売り上げに大きく貢献できる可能性を秘めています。

例えば、ECサイトの購入者データを分析し継続して購入してもらうためにはどうしたら良いか課題を発見し解決策を見つけることでECサイトの拡大や売り上げに大きく寄与する事ができます。

ECサイトに限らず、様々な業界で需要の高い仕事のため、多方面から会社の成長を手助けする事ができるやりがいが非常に大きな仕事ですね。

やりがい③:課題解決の達成感を味わうことができる

データサイエンティストの仕事のやりがい3つ目は、「課題解決の達成感を味わうことができる」です。

データサイエンティストとは、膨大で複雑なデータを分析し、課題発見を行うこと、またそのデータから解決策を導きます。

そのため、やるべき仕事は沢山あり時間と労力もかかる仕事です。

しかしながらその分、1つの仕事を終えた際には大きなやりがいや達成感を味わうことが出来ます。

データサイエンティストに関する良い評判・口コミ

ここからは、データサイエンティストに関する口コミを紹介していきますね。

 

 

上記の口コミから見ても、データサイエンティストは非常にやりがいの大きい仕事であることが分かりますね!

また、常に勉強も必要になってくる事から勉強熱心な方が向いている職業ではないでしょうか。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティスト以外のどのエンジニアもやめとけと言われてしまう

実は、データサイエンティストに限らずどのエンジニアもやめとけと言われやすい傾向があります。

それは、IT業界自体に「離職率が高い」や「平均残業時間が長い」、「AIに仕事を取って代られるのでは?」と言ったあまり良くないイメージを持たれやすいからです。

しかし実際には間違ったイメージも多くIT業界ならではの魅力も沢山あります。

以下で、データサイエンティストを含むIT業界について詳しく説明しているので興味がある方は参考にしてみてください。

 

ITエンジニアとして優良企業から内定をもらうには?

「ITエンジニアとして就職したい!」「優良Web系企業への内定を目指している!」という方は、レバテックルーキーの利用がおすすめです。

レバテックルーキーでは、大手や隠れ優良IT、Web系企業5,000以上の中から「あなたの強みを活かせる企業」を教えてくれます。

また、ITエンジニア就活のプロによるカウンセリング・選考対策・ポートフォリオ添削など内定までのサポートが受けられるため、選考突破率も上がります。

優良IT企業に内定が欲しい方や、自分に合うIT企業を教えて欲しい方は、IT就活サービスの中でも特に評判の良いレバテックルーキーを利用してみてくださいね。

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データサイエンティストはやめとけと言われやすい理由7選と評判・口コミ(Twitter/2ch)

就活生くん

データサイエンティストの仕事は、やりがいも大きい仕事なのに何故「やめとけ」と言われやすいのでしょうか…。

確かに、ポジティブな意見も見られる中で何故そのように言われるのでしょうか。

以下で詳しく解説していきますね。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由7選
  • 理由①:データサイエンティストになるための技術を習得するのが難しい
  • 理由②:将来性に不安があると言われている
  • 理由③:同時並行でタスクを行う必要がある
  • 理由④:正解がない状態で試行錯誤しなければならない
  • 理由⑤:仕事が集中しやすく、責任が重大である
  • 理由⑥:地道な作業が多い
  • 理由⑦:プレゼンテーション/コミュニケーション能力が必要になる

理由①:データサイエンティストになるための技術を習得するのが難しい

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の1つ目は、「データサイエンティストになるための技術を習得するのが難しい」です。

データサイエンティストになるためには、プログラミングスキルはもちろんデータベースに関する知識や機械学習・深層学習の開発・実装など幅広いIT知識を深いレベルで求められます

全くの初心者からデータサイエンティストになることは難易度が高く、なることが出来たとしても膨大な勉強量が伴ってきます。

そのため、やめとけと言われる傾向が高いようです。

以下に口コミを載せておきます。参考にしてみて下さい。

上記の口コミからも、いかにスキルが求められるかが分かりますね。

就活アドバイザー 京香

 

理由②:将来性に不安があると言われている

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の2つ目は、「将来性に不安があると言われている」です。

データサイエンティストの仕事の需要は、人材不足が拡大してくることから更に上がってくると言われています。

しかしその一方では、人工知能の自動化によってデータサイエンティストの本来の仕事であるデータ分析が全て自動化になりAI化が進んでしまうのではないかとの懸念の声があるのも事実です。

人工知能やビッグデータが今後どこまで普及していくか分からないため、「絶対仕事がなくなることはない!」と断言することは誰にもできません。

そのため、データサイエンティストはやめとけと言われる傾向が高いようです。

以下に実際にの口コミを載せておきます。参考にして下さい。

将来AIに仕事が取って変わられるかもしれない不安がある職種はデータサイエンティストに限ったことではありません。

これは全般的な仕事に言えることですが、自分だけの「専門性」を意識しておくと将来仕事が取って代わられるリスクは少なくなります。

そのため、将来に不安がある方は上記を意識してみると良いかもしれません。

就活アドバイザー 京香

 

理由③:同時並行でタスクを行う必要がある

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の3つ目は、「同時並行でタスクを行う必要がある」です。

データサイエンティストの仕事は、データを分析するだけではなく分析結果から課題解決案の提案やプレゼンの資料づくりなど様々な業務が重なりやすい傾向にあります。

そのため、いくつもの作業を同時に効率よくこなしていく事が求められるため、「仕事量が多く大変…」や「器用じゃないと出来ないかも…」と言ったようなイメージがあるようです。

以下に実際にの口コミを載せておきます。参考にして下さい。

 

理由④:正解がない状態で試行錯誤しなければならない

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の4つ目は、「正解がない状態で試行錯誤しなければならない」です。

データサイエンティストの仕事は、必ずしも正解があるわけではないため分析結果やそこから導き出される課題・解決案は人様々です。

逆に言えば、自分が出せる最大限の結果を試行錯誤しなければならず最初に立てた仮設が間違っていれば最初からやり直さなければいけないなんて事もよくあります。

そのため、先が見えない不安が常に伴う事から大変といったイメージややめとけと言われやすいようです。

 

理由⑤:仕事が集中しやすく、責任が重大である

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の5つ目は、「仕事が集中しやすく、責任が重大である」です。

冒頭でもお話した通り、データサイエンティストはまだ新しい仕事であり人で不足が目立つ職種です。

そのため、担当する業務は幅広く、人手不足からいくつもの仕事が集中しやすい事から忙しくなりやすいことが特徴として挙げられます。

また、データサイエンティストが分析したデータは経営方針やシステムの更新など企業全体の今後に関わってくるものが多いです。

その分、小さなミスも許されないため責任が重くやめたほうが良いと言われる事が多いようです。

責任感の大きさがやりがいに繋がると言う見方もできますね!

就活アドバイザー 京香

 

理由⑥:地道な作業が多い

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の6つ目は、「地道な作業が多い」です。

データサイエンティストの主な仕事は、データ分析を行うことはもちろん、分析するデータの収集や整理など基本的にはデスクワークが多いです。

地道な作業が大半を占め、1日中数字やデータと向き合っていることもザラにあります

そのため、「大変そう」や「面白くなさそう」と言ったようなイメージを持たれやすいのではないでしょうか。

以下に実際に働いている人の口コミを載せておきます。参考にしてみて下さい。

https://twitter.com/WlReg/status/1571772577558990850

https://twitter.com/rike_data_sci/status/1643178217828925440

 

理由⑦:プレゼンテーション/コミュニケーション能力が必要になる

データサイエンティストがやめとけと言われやすい理由の7つ目は、「プレゼンテーション/コミュニケーション能力が必要になる」です。

データサイエンティストは、デスクワークが多い一方で、分析結果の共有や、そこから導かれた課題・解決案を相手にわかりやすく説明することが求められます。

また、時にはプレゼンテーションを通して解決案を提案していく事が必要になってきます。

そのため、話を噛み砕いて相手に分かりやすく伝えるコミュニケーション能力や、高いプレゼンテーション能力が必須な仕事でもある事から「ハードルが高い…」と思われがちな傾向があります。

しかしながら、どの職業も一定のコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力は必要になってきます。

そのため、今は上記のような能力に自信がなくても、働いているうちに自然と得ることのできるスキルではないでしょうか。

就活アドバイザー 京香

 

「ITエンジニアになりたい!」「Web系優良企業を教えて欲しい!」という方には、レバテックルーキーを使うのが一番おすすめです。

レバテックルーキーは、IT系に特化した就活サイト/エージェントで、人気IT企業から内定をもらえる就活対策、優良企業を教えてくれます。

また、大手企業を含めた5,000社の優良企業の情報を持っているため、就活に有利になる情報もGETできますよ。

「エンジニア就職をしたい!」「有名IT企業から内定が欲しい!」というプログラミング経験者は、ぜひ利用してみてくださいね。

キャリアアドバイザー西園寺

「レバテックルーキー」なら、IT就活のプロの徹底サポートで難関Web系企業の内定可能
  • IT業界の豊富な人脈/ノウハウがあるプロに相談できる
  • IT企業向けのES添削・ポートフォリオ作成のサポートあり
  • 志望度の高い企業の社員と面談のチャンスがもらえる
公式サイト
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データサイエンティスト 文系に関するよくある質問

就活生くん

データサイエンティストの待遇や働く環境って大変なんでしょうか?

データサイエンティストとしてやっていけるのか確認できたら嬉しいんですが。

では、それらの疑問を以下で詳しく解説していきますね。

キャリアアドバイザー西園寺

データサイエンティストに関するよくある質問

・質問①:文系でも目指せるデータサイエンティストの採用がある会社ってどこ?

・質問②:データサイエンティスト全体の平均年収や離職率は?

・質問③:データサイエンティストに向いているかわかる適職診断はある?

質問①:文系でも目指せるデータサイエンティストの採用がある会社ってどこ?

テータサイエンティストに関するよくある質問の1つ目は「文系でも目指せるデータサイエンティストの採用がある会社ってどこ?」についてです。

まずは、一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している求人情報を参考に、データサイエンティストの求人を採用している企業一覧を紹介して行きます。

データサイエンティスト協会の求人情報掲載企業
  • 株式会社IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス
  • 株式会社AVILE
  • AMBL株式会社
  • 株式会社インテージ
  • 株式会社インテージヘルスケア
  • 株式会社キーウォーカー
  • 株式会社金融エンジニアリング・グループ
  • 株式会社神戸デジタル・ラボ
  • 株式会社シイエヌエス
  • 株式会社シー・エス・エス
  • 株式会社GRI
  • 株式会社SIGNATE
  • 株式会社セラク
  • 第一生命保険株式会社
  • 株式会社大和総研/株式会社大和総研ビジネス・イノベーション
  • 株式会社チェンジ
  • TIS株式会社
  • 株式会社ディー・エヌ・エー
  • データアナリティクスラボ株式会社
  • データビズラボ株式会社
  • TDSE株式会社
  • 株式会社ナビット
  • 株式会社日経リサーチ
  • ネイチャーインサイト株式会社
  • 株式会社ブレインパッド
  • 株式会社りそな銀行

参照:一般社団法人データサイエンティスト協会「新卒求人情報」

ただし、データサイエンティスト協会の会員でなくても、データサイエンティストの採用はあります!

また、次にデータサイエンティストの採用がある企業平均年収/売り上げランキングを紹介して行きますね!

平均年収編

データサイエンティストの採用がある企業ランキング「平均年収編」
  • ランキング1位:野村総合研究所(1222万円)
  • ランキング2位:日揮ホールディングス(956万円)
  • ランキング3位:第一生命ホールディングス(951万円)
  • ランキング4位:電通国際情報サービス(896万円)
  • ランキング5位:日立製作所(894万円)
  • ランキング6位:伊藤忠テクノソリューションズ(871万円)
  • ランキング7位:全日本空輸(854万円)
  • ランキング8位:日鉄ソリューションズ(836万円)
  • ランキング9位:江崎グリコ(828万円)
  • ランキング10位:日本電気(799万円)
  • ランキング11位:富士通(799万円)
  • ランキング12位:DeNA(768万円)
  • ランキング13位:BRIDGESTONE(723万円)
  • ランキング14位:ブレインパッド(698万円)
  • ランキング15位:TIS(681万円)
  • ランキング16位:ハイマックス(614万円)
  • ランキング17位:デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム(603万円)
  • ランキング18位:エヌアイデイ(564万円)
  • ランキング19位:クロス・マーケティンググループ(531万円)
  • ランキング20位:アイレップ(509万円)

売上高編

次に、データサイエンティストの採用がある企業ランキング「売上高編」です。

データサイエンティストの採用がある企業ランキング「売上高編」
  • ランキング1位:日立製作所(約8兆7300億円)
  • ランキング2位:第一生命ホールディングス(約7兆1800億円)
  • ランキング3位:富士通(約3兆9500億円)
  • ランキング4位:BRIDGESTONE(約3兆6500億円)
  • ランキング5位:日本電気(約2兆9100億円)
  • ランキング6位:全日本空輸(約1兆7900億円)
  • ランキング7位:コニカミノルタ(約1兆600億円)
  • ランキング8位:日揮ホールディングス(約6200億円)
  • ランキング9位:野村総合研究所(約5000億円)
  • ランキング10位:伊藤忠テクノソリューションズ(約4500億円)
  • ランキング11位:TIS(約4200億円)
  • ランキング12位:江崎グリコ(約3500億円)
  • ランキング13位:日鉄ソリューションズ(約2700億円)
  • ランキング14位:DeNA(約1200億円)
  • ランキング15位:電通国際情報サービス(約910億円)
  • ランキング16位:京三製作所(約690億円)
  • ランキング17位:アイレップ(約580億円)
  • ランキング18位:LIFULL(約390億円)
  • ランキング19位:エヌアイデイ(約180億円)
  • ランキング20位:セラク(約110億円)

上位は、聞いたことがあるような有名企業ばかりですね!

当サイトでは、データサイエンティストの採用がある企業の一覧を以下の記事にまとめていますので、併せてぜひ参考にしてください!

就活アドバイザー 京香

質問②:データサイエンティスト全体の平均年収や離職率は?

データサイエンティストに関するよくある質問2つ目は「データサイエンティスト全体の平均年収や離職率」についてです。

データサイエンティストの平均年収は696万円です。

日本人の平均年収は403万円であるため、データサイエンティストの平均年収は高いと言えます。

データサイエンティスト平均年収

参照:求人ボックス

データサイエンティストの離職率は正確な統計はありません

ただし、データサイエンティストは技術・専門職です。

技術・専門職の新卒3年以内離職率は13.9%です。

全業界平均の新卒3年以内離職率は31.8%です。

そのため、データサイエンティストの離職率は平均より低いと推測できます。

参照:東洋経済ONLINE

 

質問③:文系からデータサイエンティストになった人の評判・口コミは?

データサイエンティストに関するよくある質問3つ目は「文系からデータサイエンティストになった人の評判・口コミは?」についてです。

未経験文系からデータサイエンティストになって大逆転

データサイエンティストになりたい文系向けのサイト

データサイエンティストの現実

データサイエンティストのネットミーム

ただし、口コミはあくまで参考程度にとどめておきましょう。

自分はこの仕事に向いているのかを考える1つのきっかけ程度に考えるのが良いでしょう。

 

 

ITエンジニアとして優良企業から内定をもらうには?

「ITエンジニアとして就職したい!」「優良Web系企業への内定を目指している!」という方は、レバテックルーキーの利用がおすすめです。

レバテックルーキーでは、大手や隠れ優良IT、Web系企業5,000以上の中から「あなたの強みを活かせる企業」を教えてくれます。

また、ITエンジニア就活のプロによるカウンセリング・選考対策・ポートフォリオ添削など内定までのサポートが受けられるため、選考突破率も上がります。

優良IT企業に内定が欲しい方や、自分に合うIT企業を教えて欲しい方は、IT就活サービスの中でも特に評判の良いレバテックルーキーを利用してみてくださいね。

公式サイト
(https://rookie.levtech.jp/)

*DeNAやサイバーエージェントなど大企業内定も! 

まとめ:データサイエンティストを目指してまずはプログラミングを始めてみよう

この記事はいかがでしたか?

この記事では、「文系からデータサイエンティストになる方法」や「データサイエンティストになれる年収が高い企業」などを紹介しました。

この記事を参考に、データサイエンティストへの理解を深め、自分に合った企業を見つけましょう。