【将来性あり】データサイエンティストに向いている人の特徴10選 | おすすめ適性診断も

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データサイエンティストに向いている人の特徴10選

特徴①：数学が得意な人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「数学が得意な人」です。

先にも述べた通り、データサイエンティストは数学の知識が豊富に必要になる職業です。

データサイエンティストには数学以外にも

• ITスキル
• 機械学習に関するスキル
• AIに関する知見

とさまざまな能力が必要とされます。

特徴②：論理的な思考が得意な人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「論理的な思考が得意な人」です。

特徴③：経営や新規ビジネス創出の観点を持てる人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「経営や新規ビジネス創出の観点を持てる人」です。

データサイエンティストの担当分野は、多岐にわたります。

また上記のような分野は、どれも影響の大きい業務です。

そのため企業側からの期待は大きく、また細かいミスでもデータ分析にとっては命取りになることも多いようです。

特徴④：仮説を立てて検証していくことが好きな人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「仮説を立てて検証していくことが好きな人」です。

仮説を立てることにはコツが必要ですが、慣れるとその作業を好きになる人は少なくないようです。

特徴⑤：自主的に勉強して、新たな知識を習得できる人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「自主的に勉強して、新たな知識を習得できる人」です。

データサイエンティストという業種は生まれてから火が浅く、データサイエンティストの業務や業界自体は未発展な部分があります。

特徴⑥：分析結果をプレゼンすることが好きな人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「分析結果をプレゼンすることが好きな人」です。

データサイエンティストに求められるものは、先にも述べた通りデータを分析したり、集計する能力だけではありません。

分析結果をビジネスに役立てることまでが、データサイエンティストの重要な仕事です。

特徴⑦：地道にデータを集計する作業が好きな人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「地道にデータを集計する作業が好きな人」です。

データサイエンティストには、根気強く作業に取り組む姿勢も必要です。

特徴⑧：AIや機械学習、人工知能に興味がある人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「AIや機械学習、人工知能に興味がある人」です。

データサイエンティストは生まれて間もない職種です。

また主に業務で扱うAIやコグニティブと言った分野の研究も、現在日進月歩の状態です。

そのため、今後大きく変わるかもしれない環境であっても、好奇心を持ち続けられる人はデータサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

特徴⑨：難しい課題に対して、科学的にアプローチしたい人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「難しい課題に対して、科学的にアプローチしたい人」です。

データサイエンティストの業務には、数学的な知識や、論理的なアプローチが必要です。

特徴⑩：企業の経営戦略や業務改善に貢献したい人

データサイエンティストに向いている人の特徴は「企業の経営戦略や業務改善に貢献したい人」です。

先にも述べた通り、現場データサイエンティストには高い需要があります。

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データサイエンティストに向いていない人の特徴5選

特徴①：自主的な勉強が苦手な人

データサイエンティストに向いていない人の特徴は「自主的な勉強が苦手な人」です。

データサイエンティストという職種は先にも述べた通り、できて日が浅い職業です。

特徴②：文系未経験で数学が極端に苦手な人

データサイエンティストに向いていない人の特徴は「文系未経験で数学が極端に苦手な人」です。

データサイエンティストの仕事は、統計や数学的な理論を用いてデータを分析、活用する仕事です。

またIT知識を用いて、業務の効率化を図ることも業務上必要になるようです。

特徴③：統計学が好きだがビジネスには興味がない

データサイエンティストに向いていない人の特徴は「統計学が好きだがビジネスには興味がない」です。

データサイエンティストは、ビッグデータをもとに予測を立てるのが重要な業務です。

その為、数学が好きな人や、統計学が好きな人、データをまとめるのが好きな人にはデータサイエンティストは魅力的に感じるでしょう。

特徴④：時間対効果を重視して仕事がしたい人

データサイエンティストに向いていない人の特徴は「時間対効果を重視して仕事がしたい人」です。

特徴⑤：資格の取得が面倒な人

データサイエンティストに向いていない人の特徴は「資格の取得が面倒な人」です。

データサイエンティストには先にも述べた通り、継続的な勉強が必要な分野です。

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【無料】データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断3選

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Questi｜データサイエンティスト適性診断

データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断は「Questi｜データサイエンティスト適性診断」です。

リンク：Questi｜データサイエンティスト適性診断

Questi｜データサイエンティスト適性診断はたったの2分でデータサイエンティストの適性診断ができます。

10問の質問に順番に答えていくだけで、手軽に診断ができます。

診断ページはこちら！

みりりりさんのITエンジニア適性診断結果は…

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— さかもと （@ma_ktw__） May 13, 2023

適性診断で出た1番満足出来る将来の職業がデータサイエンティストだったんだけど北海道大学とか中央、早稲田とかじゃないと学べないっていう…まぁなる気ないけど

— タケの子 （@taKeNoko_nokoda） July 8, 2021

Data Learning Inc.｜データサイエンティスト適正診断

データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断は「Data Learning Inc.｜データサイエンティスト適正診断」です。

リンク：Data Learning Inc.｜データサイエンティスト適正診断

Data Learning Inc.｜データサイエンティスト適正診断は、「データ関連の領域は広すぎるので何を目指したら良いか分からない」という声に答えた適性診断です。

診断ページはこちら！

また

• AI・データサイエンスの勉強法
• 未経験から転職までのロードマップ
• データサイエンスの学習を始めるための方法

といった情報も公式ラインで配信しているようです。

適職診断NAVI

データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断は「適職診断NAVI」です。

リンク：適職診断NAVI

適職診断NAVIは以下の3点に関する全35問の質問を5分適度を目安に回答し、診断結果を得るテストです。

データサイエンティストに関連する適性があるかどうかで、自分がデータサイエンティストに向いているかどうか調べることができます。

最後に性別・年齢や職業（学生なら学部）を聞かれるアンケートがありますが、基本的に会員登録なし・無料で診断が出来るところも良い点ですね。

結果は以下のように文字の説明だけでなく、グラフや関連記事なども表示されるので、一度の診断で自分の様々な特徴を知ることができ、おすすめです。

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— 🌸桜井みほ🌸現役兼講習員 （@miho_sakurai_） August 29, 2021

人事やめてネコになろうかな笑
いや、やっぱり人事がいい

中身ちゃんと見たら現職の社風には非常にマッチしてそうだった🔥
職種だけ見るではなく、環境マッチに使うといいかも

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— のなか＠沖縄で人事と広報 （@nonaka_eclectHR） August 28, 2021

おまけ①：careena｜データサイエンティスト適性診断コンサルタント

データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断、おまけは「careena｜データサイエンティスト適性診断コンサルタント」です。

リンクはこちら：careena｜データサイエンティスト適性診断コンサルタント

careena｜データサイエンティスト適性診断コンサルタントは、データサイエンティストに適性があるかどうか診断してくれるコンサルタントです。

おまけ②：日本データサイエンス協会提供｜スキルチェックリスト

データサイエンティストを目指す人におすすめの適性診断、おまけは「日本データサイエンス協会提供｜スキルチェックリスト」です。

リンクはこちら：日本データサイエンス協会提供｜スキルチェックリスト

データサイエンティスト協会が出しているスキルチェックリストを見ると、色々と必要なスキルが書いていて非常に参考になる。

入社までの間に習得できるスキルを身に着けて、今後付けないといけないスキルをしっかり確認しておきたい

— Chima@データサイエンティスト （@chima_happy5） April 22, 2022

IPAのITSS+のデータサイエンティスト – スキルチェックリスト、めっちゃ良いこと書いてあるな。サイエンス、エンジニア、ビジネスのそれぞれにちゃんと評価項目がある！　https://t.co/ErXnCLxXzN pic.twitter.com/o3nJ9osCmc

— 紅月さん@がんばらない （@koduki） May 24, 2020

IT業界への就職に悩んでいる人にオススメの記事一覧

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【なくなる？】データサイエンティストの将来性は？

データサイエンティストは将来性がある

結論から述べると、データサイエンティストには将来性があります。

出典：マイナビニュース

出典：求人ボックス

理由：情報のデジタル化に伴い、データ活用が重要になるから

データサイエンティストに将来性がある理由は「情報のデジタル化に伴い、データ活用が重要になるから」です。

データサイエンティストは、ビッグデータの分析を通じた

• 課題抽出
• 分析環境の構築
• 運用
• 分析
• レポート作成

を行います。

また、近年ではAI技術の台頭などが目立っています。

注意点：データサイエンティストは「やめとけ」という口コミも多い

データサイエンティストに転職しようかと思ってたんだけど、思ってた以上にやめとけって声多いのな

— 禁煙マン （@LibrorumIndex） January 31, 2022

盛者必衰って言葉があってな、今から機械学習とかデータサイエンティスト目指すのはやめとけ
今から成るには競争が激しすぎてコスパ悪い

— Grahamian | データアナリスト （@grahamian2317） September 7, 2018

データサイエンティストとして働いている人の実際の口コミ（Twitter）

DataRobotのような自動化ツールがあってもデータサイエンティストの仕事は無くならない。より高度なオペレーションの自動化や高度化に複数のモデルを連動させるアーキテクチャ設計など、より幅広い知識が必要になる。データサイエンティストはまだまだ面白い

— 小川幹雄 (@g_m1015) May 30, 2024

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データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由7選

理由①：仕事に向き不向きが大きい

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「仕事に向き不向きが大きい」です。

データサイエンティストは、数字やデータへの理解が業務がら必須です。

そのため、理系に関する分野に興味がなければ、そもそもデータサイエンティストは向いていないと言えるでしょう。

また需要が高いということは、そもそもその職種に人がいないとも言い換えられます。

そのため基本的にハードワークである上に、好きな作業ではないことをやり続けることは苦しくなるでしょう。

そのため、向き不向きが大きいことは、データサイエンティストがやめておけと言われる大きな要因の一つです。

理由②：技術が発展途上であり、習得が難しい

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「技術が発展途上であり、習得が難しい」です。

データサイエンティストは生まれて間もない職種です。

また主に業務で扱うAIやコグニティブと言った分野の研究も、現在日進月歩の状態です。

そのため、今後大きく変わるかもしれない環境もまた、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる大きな要因です。

理由③：人数が少なく給与が高いため、責任が重い

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「人数が少なく給与が高いため、責任が重い」です。

データサイエンティストの担当分野は、多岐にわたります。

そのため企業側からの期待は大きく、また細かいミスでもデータ分析にとっては命取りになることも多いようです。

そのため、完璧な仕事が求められる環境は非常にプレッシャーが大きいものであるようです。

理由④：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」と言われる理由は「将来性に不安があると言われている」です。

先にも述べた通り、現場データサイエンティストには高い需要があります。

理由⑤：業務上マルチタスクが必須である

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「業務上マルチタスクが必須である」です。

先にも述べた通りデータサイエンティストは需要が高い一方で、一人当たりの業務量は過多になりがちです。

データの解析や計画立案だけでなく、上記のような業務も並行して進める必要があります。

そのためデータサイエンティストの業務には、マルチなタスク管理は必須です。

理由⑥：数学等の知識が必要であり、文系未経験からは難しい

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「数学等の知識が必要であり、文系未経験からは難しい」です。

先にも述べた通り、データサイエンティストは数学の知識が豊富に必要になる職業です。

データサイエンティストには数学以外にも

• ITスキル
• 機械学習に関するスキル
• AIに関する知見

とさまざまな能力が必要とされます。

理由⑦：データ分析だけでなく、ビジネスに生かす発想も必要とされる

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は「データ分析だけでなく、ビジネスに生かす発想も必要とされる」です。

データサイエンティストは、先にも述べてきたようにデータ分析やIT知識のみならず、ビジネスの視点で分析することが求められます。

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データサイエンティストに必要なスキル7選

プログラミングスキル・ITスキル

データサイエンティストに必要なスキルは「プログラミングスキル・ITスキル」です。

基礎的なプログラミングスキル・ITスキルもまた、データサイエンティストにとって重要なスキルです。

大量のビッグデータを処理する能力

データサイエンティストに必要なスキルは「大量のビッグデータを処理する能力」です。

データサイエンティストは、大量かつ混沌としたビッグデータから、仮説を持って分析を行い、ビジネスに役立てる必要があります。

そのため、ビッグデータに関する処理能力はかなり重要になります。

数学と統計学に関する知見

データサイエンティストに必要なスキルは「数学と統計学に関する知見」です。

先にも述べた通り、データサイエンティストの業務には、統計解析のスキルが必須になります。

ビッグデータを扱う上で、必ず持っておかなければいけないスキルです。

機械学習と人工知能に関する知見

データサイエンティストに必要なスキルは「機械学習と人工知能に関する知見」です。

機械学習や人工知能を取り巻く環境は、先にも述べたとおり刻一刻と変わっている状況です。

そのため、データサイエンティストとしてそのような業界に関わるのであれば、最先端の情報を常に集めておくことが欠かせません。

データ分析に関する技術

データサイエンティストに必要なスキルは「データ分析に関する技術」です。

データ分析には、現在さまざまなツールが存在しています。

そしてその為のツールを使いこなすことは、データサイエンティストの重要なスキルの一つです。

ビジネスでの活用に関する発想力

データサイエンティストに必要なスキルは「ビジネスでの活用に関する発想力」です。

ビジネススキルは先に述べた通り、データサイエンティストに非常に重要なスキルです。

その為、データ解析やITスキルだけでなく、ビジネススキルの向上も心掛けておくようにしましょう。

成果をプレゼンするスキル

データサイエンティストに必要なスキルは「成果をプレゼンするスキル」です。

分析結果の発表・プレゼンテーションはデータサイエンティストの非常に重要なスキルの一つです。

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【大手】データサイエンティストの採用があるおすすめ企業5選

野村総合研究所｜NRI（平均年収：1221万円）

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業は「野村総合研究所｜NRI」です。

【良い点】
年収は同業他社に比べて群を抜いてトップクラスだと思う。首都圏で勤務できることも利点。給与、賞与、昇給ともに、お金の面で不満に思ったことは無い。忙しいこともあるが、お金は自然と貯まっていく環境。評価制度も透明性があり不公平感は感じたことがない。段階分けが細かく設定されており、自分がいる位置、その理由などが明確にわかる。将来のイメージがしやすく、ビジョンも描きやすい。部下が上司を評価する制度も導入されており、意見は言いやすい環境。目標の設定、定期的な評価、フィードバックの提供などを通じて、従業員の能力や成長を評価し、適切な評価と報酬を提供してくれる。忙しい上司でも、一人一人、時間を取って面談し、話を聞いてくれる。優秀な人も多く、尊敬する人に囲まれた環境で仕事をすることが出来る。モチベーションの維持がしやすい。この会社で年収に不満を持つ人はいないと思う。むしろその年収を維持できるようにすることについて、全員で危機感を持ち、モチベーション高く、業務に励んでいると思う。

【気になること・改善したほうがいい点】
気になること・改善した方がほうがいい点は特にない。

出典：就活会議

【良い点】
最近服装・頭髪自由になり、デニム出社や金髪の社員もいる。

【気になること・改善したほうがいい点】
ワークライフバランスは取れない場所が多い。
9-22時勤務がデフォルト、休日出勤も月2程度（振替休日は取得可能）
育休明けの女性社員も朝6時に出社したり、17時に一度退勤した後21時から深夜まで仕事をしたりしており、激務に耐えられるかが重要である。

出典：就活会議

マイナビのリンク：野村総研

採用公式HP：野村総研

日立製作所（平均年収：902万円）

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業は「日立製作所」です。

日立製作所は、デジタルソリューション事業を通して製品やサービスを開発している会社です。

ハードの開発等をおこなっていた強みを活かし、LUMADAといったITサービスもかなり順調な会社です。

出典：幻冬社ゴールドオンライン

【良い点】
住宅補助や育休制度など、制度は色々と整っている。
住宅補助等の金銭的な補助に関しては、皆条件に当てはまるものは使っているし、使ったからと言って、何かを言われることは無い。

【気になること・改善したほうがいい点】
育休を３ヶ月ほど取得しようとしたとき、一部の方には良い顔をされなかった。数ヶ月単位の休暇の取得には、調整はもちろんした上で、ある程度いろいろな反応があることを覚悟する必要がある。ただし、くじけず、突き通せば問題なく長期の育休は取得できる。また、多くの方には、快く送り出してもらったので、会社全体で長期の育休を阻むような雰囲気があるわけではない。

出典：就活会議

【良い点】
様々な研修が用意されている。
指定された資格を取れば現金で支給がある。

【気になること・改善したほうがいい点】
ほぼ無駄な研修。なんの意味もない。
中途入社であるのに新卒と一緒に研修を受けさせられたときは抗議したが、全く受け入れられなかった。
挙句の果てに新卒の面倒を見させられた。
そして新卒社員も日立に入った思っている時点でゴールしたと思っているので研修に対してやる気がない。
研修の内容も無意味だし、受講する側もやる気がないのだからやめてしまえばいい。

新卒入社であれば、2年目に研修員論文というレポートをかかされ、社員の前でプレゼンをしなければならない。
期限ギリギリまで通常の業務を行いながら、担当の指導員と残業をしてレポートを仕上げることになる。
プレゼンは不自然なほど優しい雰囲気で行われ、だいたい褒められる。
アメとムチで社員の忠誠心を養うことが目的であり、前時代的な風習である。

出典：就活会議

リクナビのリンク：日立製作所

マイナビのリンク：日立製作所

採用公式HP：日立製作所

アクセンチュア（平均年収：870万円）

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業は「アクセンチュア」です。

アクセンチュアは、アイルランドのダブリンに本拠を置く世界最大の総合コンサルティング会社です。

アステラス製薬、エーザイ、旭化成、タカラトミーなど多くの大手企業をに対して、コンサル実績を持つ大企業です。

【良い点】
良くも悪くも外資系なので成果主義は当たりです。
ですが、結果を求められることに慣れていけばそこにやりがいが生まれます。自分にあった働き方を自分で決めていく会社だとおもう。

【気になること・改善したほうがいい点】
結構嫉妬や妬みひがみがおおいとおもう。
そこは自分の仕事に成果を出してない人間が多いのだがかかわらない事が吉。
人の出入りは多く知らない人間も多いので気にしない。

出典：就活会議

【良い点】
クライアントにとって重要な意思決定に関わることができる。また、クライアントに感謝される方が多く、人の役に立ちたいと思う人にとってはモチベーションを高く保ちやすい。また、優秀な上司が多いため常に学びあり刺激をもらえる。

【気になること・改善したほうがいい点】
多様性を重んじていることはいいことであるものの、仕事の進め方が従来のアクセンチュアとは異なる人たちが増えてきた印象で、すり合わせから始まり相手によってはストレスがある。

出典：就活会議

リクナビのリンク：アクセンチュア

マイナビのリンク：アクセンチュア

採用公式HP：日立製作所

日本IBM（平均年収：911万円）

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業は「日本IBM」です。

IBMは世界的IT企業のIBMの日本法人です。

クラウドから量子コンピュータまで、さまざまな事業を手がけています。

【良い点】
世間一般の同業他社よりかは、まだ給与は高いです。

【気になること・改善したほうがいい点】
もう既に売るものがない会社となっているため、ビジネスを継続することが厳しい状況になって既に数年経っているが、いまだに改善していない。
会社規模が大きいことと、長い歴史の預金を食いつぶしながら存続していると周りからは見えており、もう、大学生が憧れる会社ではなくなってきている。

出典：就活会議

【良い点】
外資系企業ですので、diversityを重視されています。女性が働きやすい環境です、上司も女性の方がいます。有給とかも問題なく取れるし、急に体調不良でも休暇を頂くことが可能です。

【気になること・改善したほうがいい点】
外資系企業と言われても日本系企業の雰囲気が重いです。プロジェクトに入ると、女性が１人しかいないこともありますので、周りが全て男性に囲まれる状況も少なくはないです。

出典：就活会議

リクナビのリンク：日本IBM

マイナビのリンク：日本IBM

採用公式HP：日本IBM

リクルート（平均年収：714万円）

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業は「リクルート」です。

出典：リクルート　会社概要

【良い点】
見込み残業手当がついているが残業をする人はほとんどいない。自分で業務を調整すれば有給など休みも重要な会議などなければほぼ確実にとれる。小さな子供がいて保育園の送迎をされている方もいる。
また、ほぼリモート勤務である。

【気になること・改善したほうがいい点】
フレックス制と聞いていたが私の所属部署では定時が決まっており使っている方はいなかった。

出典：就活会議

【良い点】
休日日数が圧倒的に多い。月に１度程度自由に取得できる休日がある。（推奨日はあるが、強制ではない）

【気になること・改善したほうがいい点】
職種・部署によっては残業がかなり多いところもある。どんなに効率化を図っても、浮いた時間でまた新しいミッションがやってくるので、常に何かをやっている状態。

出典：就活会議

リクナビのリンク：リクルート

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IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法

対策法：IT業界特化の就活のプロに選考対策と優良IT企業を紹介してもらう

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「IT業界特化の就活のプロに選考対策と優良IT企業を紹介してもらう」ことです。

IT業界には該当する企業、仕事内容、求められる人材など分からないことがたくさんありますよね。

知らないことが多いIT業界への就職こそ、就活のプロからサポートを貰うことで、隠れ優良企業に就職することができます。

IT業界を熟知した就活のプロからサポートを受けられるエージェントの中でも、特におすすめのものを紹介するので、登録してIT業界の内定を獲得しましょう。

対策法：自分の専攻や希望職種に合うホワイト企業の特別スカウトをもらう

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「自分の専攻や希望職種に合うホワイト企業の特別スカウトをもらう」ことです。

IT業界の企業に入社できたとしても、自分が希望する職種に就けなかったらモチベーションも下がる場合がありますよね。

そのため、「IT業界の優良企業で希望職種で働きたい！」という方は、自分の強みや専攻、希望職種などのプロフィールを入力するだけで、自分に合う優良企業から特別スカウトをもらえる「OfferBox」がおすすめです。

対策法：選考通過できるように内定者のESを確認しておく

IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法は「選考通過できるように内定者のESを確認しておく」ことです。

IT業界の企業では、自己PRやガクチカ以外にもIT系の分野に特化した内容を聞かれることがよくあるため、事前に内定者の回答を見ておくことで、ESを簡単に書けるようになります。

そこで「選考通過ES」がおすすめです。

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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（レバテックルーキー）

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！ 

データサイエンティストに向いている人に関するよくある質問

質問①：データサイエンティストはやめとけって言われてるけど、なぜ？

質問②：データアナリストとデータサイエンティストとは何が違うの？

質問③：データサイエンティスト企業で求められる資格/スキルは？

結論から述べると、データサイエンティスト企業で求められる資格/スキルは以下のようになっているようです。

質問④：ホワイトなデータサイエンティスト企業はどこがあるの？

結論から述べると、ホワイトなデータサイエンティスト企業のランキングは以下のようになっているようです。

残業時間が少ない大手企業をランキング化したので、ぜひ参考にしてください。

「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

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まとめ：データサイエンティストとしての適性を判断して、需要の高いスキルを身につけよう！

今回は『データサイエンティストに向いている人の特徴や口コミ』や、『データサイエンティストに向いているかどうかの適正診断』について解説していきました。

就活では様々な職種や採用企業、そういった職種や企業に関して「やめておけ」や「勝ち組」といった噂に出逢います。

しかしそう言ったもので得られる結果は絶対的なものではなく、あくまで自分自身の希望する進路ややりたいことへの手がかりです。

さまざまな適性診断や、適性に関する情報をフルに活用して、自分自身を客観的にみていきましょう。