【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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この記事からわかること

 

はじめに

この記事では、データサイエンティストがやめとけと言われている理由データサイエンティストに向いている理由・向いていない理由を紹介していきます。

  • データサイエンティストはやめとけという意見をよく見かけるけど、どうして?
  • 「データサイエンティストに向いている人、向いていない人ってどんな特徴があるの?」
  • データサイエンティストってどんな企業が募集しているの?

上記のような疑問や不安を持っている就活生は、ぜひこの記事を最後まで読んでみてください!

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目次

 

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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

みなさん、こんにちは。「就活の教科書」編集部の京香です。

この記事では、「データサイエンティスト」に向いている人の特徴を解説していきます。

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就活生ちゃん

データサイエンティストに向いている人の特徴ってどのようなものがあるのでしょうか?

詳しく教えてください!

では以下の項目で説明していきます。

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10選
  • 特徴①:数学が得意な人
  • 特徴②:論理的な思考が得意な人
  • 特徴③:経営や新規ビジネス創出の観点を持てる人
  • 特徴④:仮説を立てて検証していくことが好きな人
  • 特徴⑤:自主的に勉強して、新たな知識を習得できる人
  • 特徴⑥:分析結果をプレゼンすることが好きな人
  • 特徴⑦:地道にデータを集計する作業が好きな人
  • 特徴⑧:AIや機械学習、人工知能に興味がある人
  • 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
  • 特徴⑩:企業の経営戦略や業務改善に貢献したい人

 

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。

以下のような大学受験・大学レベルの数学知識が必要になります

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  • 確率
  • 統計
  • 微分積分
  • 行列
  • 回帰分析

就活生ちゃん

そうなんですね・・・

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。

そのため数学が苦手な文系未経験からでは、自主勉強しなければなたない範囲が過多になってしまうため、難しいと言えるでしょう。

以下の記事でも数学・機械学習・未経験について書かれています。興味のある方はぜひ読んでみてください。

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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。

先にも述べた通り、データサイエンティストの主な業務の一つは、仮説を立ててデータを分析することです。

その為、以下のような人はデータサイエンティストにかなり向いていると言えるでしょう。

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  • ロジカルシンキングが得意な人
  • 仮説を立てて論理的に検証することが好きな人

論文を書いたことがある人等は、こういった作業に慣れているかもしれません。

また以下の記事で、論理的思考力について詳しく書いています。

興味のある方は是非読んでみてください。

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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。

主に下記のような分野で、データサイエンティストは活躍を期待されます。

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  • 企業の経営
  • 自社の問題分析

就活生ちゃん

データサイエンティストはデータ分析や解析だけが仕事じゃないんですね・・・
そうです!そのため、数学以外にも経営やビジネスに興味のある人には、データサイエンティストは向いていると言えるでしょう。

就活アドバイザー 京香

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。

そのため、データサイエンティストの仕事は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。

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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。

仮説を立てるコツには、以下のようなものがあるようです。

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  • ひらめいたことを文章にしておく
  • 否定文ではなく、肯定文で思考を進めていく
  • 先行研究について調べておく
  • まずは質よりも数、多く仮説を出す

上記のようなことが理解できる、すでに行っているという人にはデータサイエンティストが向いているかもしれません。

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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。

その為データサイエンティストには、以下のような姿勢も求められます。

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  • 最新の論文を読んで自主的に研究する力
  • 先端技術について勉強できる力

新たな業界や業種、先端技術や研究に興味が強い人も、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。

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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。

そのためデータサイエンティストにとって、プレゼン能力は非常に重要であると言えるでしょう。

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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。

なぜなら業務内容に以下のようなものが多いからです。

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  • データの集計や分析が細かく時間がかかる
  • データの変動によって似たような作業を繰り返す
  • 多くのデータを細かく分類し、管理しておく

細かい作業をしたり、同じ作業を繰り返したりすることに面白味を感じられる人には、機械学習関係の職業は非常に向いていると言えるでしょう。

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就活生ちゃん

データをまとめてグラフを作ったりするのが好きなので、自分には向いていそうです。

就活生くん

私はデータ分析が嫌いだったので、ちょっとやめておこうと思います・・・

職業選びの際に重要なのは、自分の適性にあった職業を選ぶことです。

以下の記事でも自己分析について詳しく書いています。

興味のある人はぜひ読んでみてください。

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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。

移り変わりが早い業界で、最先端の技術を吸収しながら働ける事は非常に魅力的な仕事です。

その一方で最新の技術の誕生一つで、自分のこれまで携わってきた業務が不要になってしまうこともあるでしょう。

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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。

知識や最先端の情報を追いかける必要がある分野には、下記のようなものがあるようです。

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  • AI(人工知能)
  • ビッグデータ
  • コグニティブ

また、以下の企業でデータ分析企業についても詳しく書かれています。

興味のある方は是非読んでみてください。

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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。

数学的な知識とは、以下のような中学・高校生レベルのものを指します。

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  • 微分
  • ベクトル

学生時代は数学が苦手だった場合でも、大人になって改めて勉強することで、得意になる人も多いようです。

分析モデルの構築や調整などをする際、数学に基づいた論理的なアプローチが必要になる場合が多いようです。

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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。

しかし、

  • 分析モデル構築の自動化
  • 学習データ蓄積の自動化
  • データ分析・解析ツール

上記のような技術の発展によって将来性を疑問視する人もいるようです。

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就活生ちゃん

そうなんですね・・・
しかし技術が発展しても、下記のような技能は廃れにくいと言えます。

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  • 経営への提案力
  • 分析結果をプレゼンする能力
  • 企業課題を発見する能力

どれだけ技術が進歩しても、人と共同して仕事をする能力は廃れません。

そのため企業の経営戦略や業務改善に貢献したいという気持ちが強い人は、データサイエンティストとして生き残っていくことができるでしょう。

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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

就活生ちゃん

データサイエンティストに向いていない人にはどのような特徴があるのでしょうか・・・

教えてください!

確かにデータサイエンティストに向いていない人にはどのような特徴があるのか、気になりますよね・・・

では以下の項目で説明していきますね!

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5選
  • 特徴①:自主的な勉強が苦手な人
  • 特徴②:文系未経験で数学が極端に苦手な人
  • 特徴③:統計学が好きだがビジネスには興味がない
  • 特徴④:時間対効果を重視して仕事がしたい人
  • 特徴⑤:資格の取得が面倒な人

では見ていきましょう!

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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。

業界は今後も激しく変化し、三年前の知識は役に立たない、と言われています。

そのため自主的に勉強をしたくない人にとって、データサイエンティストという職種は向いていないと言えるでしょう。

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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。

その為以下のような人には、向いていないと言えるでしょう。

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  • 数学が嫌で嫌でしょうがない人
  • 地道なデータの集計やクレンジングに拒否感がある人
  • 正確性を求められる仕事に拒否感がある人
  • 細かい作業を苦に感じる人
  • ITスキルを会得していくことが面倒だと感じる人

未経験の文系出身には、かなり自主勉強しなければならない範囲が多く、目指すのであればかなり厳しい道のりであるようです。

また以下の記事で、正確性や大雑把な人、IT未経験について書かれています。

興味のある方は是非読んでみてください。

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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。

しかし、好きでも以下のような点が苦手な人には、データサイエンティストは不向きだと言えます。

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  • データだけを触っていたい人
  • 人前で話すことが苦手な人
  • ビジネスに関して全く興味がない人

データをもとに仮説を立て、企業の課題解決に注力するまでがデータサイエンティストの仕事です。

その為、データ分析以降に興味を持てない人は、あまり向いていないと言えるでしょう。

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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。

データサイエンティストの業務には、以下のように手戻りや、地道な作業が発生する場合があるようです。

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  • 立てた仮説が間違っており、分析をやり直す
  • ビッグデータ自体のクレンジング(分析に使えるように整理すること)
  • 分析結果から更にデータ収集が必要になる

その為作業は地道かつ膨大で、タイムパフォーマンスを重視したい人には向いていないと言えるでしょう。

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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。

今後もさまざまな資格が生まれていくかもしれません。

そのため、資格の勉強も面倒である、という人にはデータサイエンティストは難しいと言えるでしょう。

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就活生ちゃん

データサイエンティストに向いているかどうかわかりません・・・

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あるのでしょうか?

教えてください!

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  • Data Learning Inc.|データサイエンティスト適正診断
  • 適職診断NAVI
  • 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
  • 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
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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。

データサイエンティストのみならず、データに関係するさまざまな職種に関する適性を診断することができます。

以下のような職業にも対応しているようです。

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  • プリセールス
  • ビジネスアナリスト
  • BIエンジニア
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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
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といった情報も公式ラインで配信しているようです。

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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。

  • 「パーソナリティ」
  • 「キャリア価値観」
  • 「思考スタイル」

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。

診断結果としては

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が表示されます。

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自分が持っている特性・持っていない特性がグラフに示されるので、診断結果がわかりやすいですね。

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自分自身の適性を簡単に診断できる点が非常に有用ですね。

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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。

診断結果としては以下のようになっているようです。

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診断結果につきまして

  • 診断項目は私がこれまでDS人材として勤務してきた経験及び、同業の方々の意見を踏まえて作成しています
  • 当日は、診断項目の背景を含め何が重要かを中心にお話させて頂きますので、今後の参考にして頂けますと幸いです

また通常であれば30分で1,000円かかるようですが、条件を満たすことで無料になるようです。

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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

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このスキルチェックリストでは、以下の3つの項目で、自分自身のデータサイエンティストへの適性や、現状のスキルを確認することができます。

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  • ビジネス力
  • データサイエンス力
  • データエンジニアリング力
「ビジネス力」という項目があることからも、データサイエンティストの適性は数学や統計だけにあるわけではないことがわかりますね。

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このスキルチェックリスト一つで、かなりわかりやすく自分の現状が把握できるようです。

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IT業界への就職に役に立つ記事一覧

「IT業界に就職したい」という就活生には以下の記事がおすすめです。

以下の記事を読めば、IT業界への就職で知っておくべきことが分かり、効率よくIT業界の対策ができるので、ぜひ参考にしてください。

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【なくなる?】データサイエンティストの将来性は?

就活生ちゃん

データサイエンティストを目指しているんですけど、将来性がないという口コミを見たことがあります。

それって本当なんですか?

いい質問ですね。

それでは、データサイエンティストの将来性について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

マイナビニュースによれば現在データ分析人材の数は不足しています。

この状況に加え、今後のIT化の波やAI・コグニティブの技術発達により、データサイエンティストの需要は大きく伸びることが予測されています。

就活アドバイザー 京香

出典:マイナビニュース

また、データサイエンティストの給与は、以下のようになっています。

就活アドバイザー 京香

正社員 平均年収:699万円
派遣社員 平均時給:2,606円

出典:求人ボックス

データサイエンティストの業務内容は会社によって異なることが多いです。

募集要項や会社説明会で確認するのが良いでしょう。

また以下の記事でもデータサイエンティストについて詳しく紹介しています。

興味のある方は是非読んでみてください。

就活アドバイザー 京香

 

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。

データ活用のプロフェッショナルとして今後も需要は上がり続けるでしょう。

就活アドバイザー 京香

 

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

就活生くん

データサイエンティストの待遇はかなり良いんですね!

仕事内容も興味深いので、なりたい気持ちが強まってきました・・・

就活生ちゃん

でもやめとけ、という以下のような口コミもたまにみるんですが、それは何故なんですか?

それには以下のような理由があるようです。

就活アドバイザー 京香

  • 仕事に向き不向きが大きい
  • 技術が発展途上であり、習得が難しい
  • 人数が少なく給与が高いため、責任が重い
  • 将来性に不安があると言われている
  • 業務上マルチタスクが必須である
  • 数学等の知識が必要であり、文系未経験からは難しい
  • データ分析だけでなく、ビジネスに生かす発想も必要とされる

詳しくは後ほど解説しますが、

  • 業務の難易度が高い
  • 責任が重く、病む人がおおい
  • 数学の知識が重要になる

と言った点が「やめとけ」と言われる理由になることが多いようですね。

就活アドバイザー 京香

就活生ちゃん

そうなんですね・・・

 

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)

ではここからはデータサイエンティストの実際の声を見ていきましょう。

就活アドバイザー 京香

上記のもの以外にも

  • 数学が好きだと楽しい
  • 未経験から勉強してなるにはハードル高い
  • 機械学習の最先端にいられることが楽しい

といった声は多いようです。

就活アドバイザー 京香

就活生ちゃん

そうなんですね・・・やはり数学が好きでないと厳しい仕事なのでしょうか?

確かに不安な口コミも多いので不安になりますが、そういった人のためにこの記事があります

どう言った職業にも適性というものが存在し、やはり適性がない職種では苦労することも多いでしょう。

この後紹介するデータサイエンティストの向き不向きに関する情報を見て

  • 自分に向いている
  • 作業が好きになれそうだ

とい感じた人は挑戦してみても良いと思います。

就活アドバイザー 京香

就活生ちゃん

そうですね!前向きに考えるようにします!

では次項では、データサイエンティストに向いている人の特徴について、詳しくご紹介していきます。

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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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が「やめとけ」と言われる理由7選

就活生ちゃん

データサイエンティストはなぜやめとけ、と言われることが多いのでしょうか・・・

理由について詳しく教えてください!

確かになぜデータサイエンティストはやめとけ、と言われるのか気になりますよね・・・

では以下の項目で説明していきますね!

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」と言われる理由7選
  • 理由①:仕事に向き不向きが大きい
  • 理由②:技術が発展途上であり、習得が難しい
  • 理由③:人数が少なく給与が高いため、責任が重い
  • 理由④:将来性に不安があると言われている
  • 理由⑤:業務上マルチタスクが必須である
  • 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
  • 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

では見ていきましょう!

就活アドバイザー 京香

 

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。

また数学の知識以外にも、以下のような能力が必要になることも多いです。

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  • ITスキル
  • プレゼンテーション能力
  • 最新技術への積極的な好奇心

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。

知的生産が非常に重要になる職業です。

そのため、結果が出せずに苦しむ瞬間も間違いなくあると言えるでしょう。

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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。

移り変わりが早く、最先端の技術を吸収しながら働ける事は非常に魅力的です。

その一方で最新の技術の誕生一つで、自分のこれまで携わってきた業務が不要になってしまうこともあるでしょう。

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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。

知識や最先端の情報を追いかける必要がある分野には、下記のようなものがあるようです。

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  • AI(人工知能)
  • ビッグデータ
  • コグニティブ

また、以下の企業でデータ分析企業についても詳しく書かれています。

興味のある方は是非読んでみてください。

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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。

主に下記のような分野で、データサイエンティストは活躍を期待されます。

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  • 企業の経営
  • 自社の問題分析
どれも影響の大きい業務です。

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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。

また先にも述べた通り、データサイエンティストという職業は誕生して日が浅いです。

そのため、企業によって業務の責任範囲が大きく異なる、ということも考えられるでしょう。

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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。

しかし、

  • 分析モデル構築の自動化
  • 学習データ蓄積の自動化
  • データ分析・解析ツール

上記のような技術の発展によって将来性を疑問視する人もいるようです。

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就活生ちゃん

そうなんですね・・・
しかし技術が発展しても、下記のような技能は廃れにくいと言えます。

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  • 経営への提案力
  • 分析結果をプレゼンする能力
  • 企業課題を発見する能力

どれだけ技術が進歩しても、人と共同して仕事をする能力は廃れません。

そのためそう言った能力が今後のデータサイエンティストでは重要になってくるでしょう。

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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。

またビッグデータの分析には以下のような業務も必要になります。

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  • 新規プロジェクトの立ち上げ
  • マネジメント
  • 業務内容改善
  • 業務フローの見直し

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。

そのためシングルタスクには辛いと感じる場面も多いでしょう。

また以下の記事でもマルチタスクについて解説しています。

興味のある方はぜひ読んでみてください。

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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。

以下のような大学受験・大学レベルの数学知識が必要になります

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  • 確率
  • 統計
  • 微分積分
  • 行列
  • 回帰分析

就活生ちゃん

そうなんですね・・・

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。

そのため数学が苦手な文系未経験からでは、自主勉強しなければなたない範囲が過多になってしまうため、難しいと言えるでしょう。

以下の記事でも数学・機械学習・未経験について書かれています。興味のある方はぜひ読んでみてください。

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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

データ分析やITスキルだけでなく、以下のようなスキルや視点も必要になります。

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  • 経営
  • 経理
  • 市場の状況
  • マーケティング
  • 消費者の視点
  • 経営者の視点
そのため、データ分析や統計が好きでも、上記のような視点に興味のない人にはデータサイエンティストは難しいと言えます。

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ちなみに、ITエンジニアのおすすめ就活サイト/エージェント10選では、IT就活に特化した就活サイト/エージェントを知れますよ。

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データサイエンティストに必要なスキル7選

就活生ちゃん

データサイエンティストに必要なスキルとはなんでしょうか?

詳しく教えてください!

確かにデータサイエンティストに必要なスキルについて気になりますよね・・・

では以下の項目で説明していきますね!

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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
  • 大量のビッグデータを処理する能力
  • 数学と統計学に関する知見
  • 機械学習と人工知能に関する知見
  • データ分析に関する技術
  • ビジネスでの活用に関する発想力
  • 成果をプレゼンするスキル

では見ていきましょう!

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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。

統計解析に関する開発言語は、以下のようなものがあります。

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  • Python
    ライブラリが充実しており、初心者でもとっつきやすい言語。
  • R
    統計解析プログラムを、短く記述できる言語。データ解析に特化。

上記のような言語に関する知見はデータサイエンティストとしてかなら役立つでしょう。

また以下の記事ではPython・機械学習関連のインターンについて詳しく解説しています。

興味のある方は是非読んでみてください。

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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。

単純な作業効率や処理速度だけでなく、以下のような能力も重要視されています。

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  • 物事の背景を読み解く論理的思考力
  • データを活用して課題解決に繋げる力
  • 分析の手法を適切に選ぶ力
  • コミュニケーション能力
上記のような能力を心がけるようにしましょう。

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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。

統計解析スキル・ツールには以下のようなものが挙げられるでしょう。

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  • 数学
  • 統計学
  • パターン認識
  • 人工知能のデータ解析
  • 代表的な分析ツールの使用
    Ex):IBM社「SPSS」の活用

上記のようなツールに慣れておくことは非常に重要です。

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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

近年ではchatGPT等、さまざまなテクノロジーが生まれています。

常日頃から業界や学会の状況はチェックしておくようにしましょう。

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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。

もちろんデータ分析ツールを使わなくても、分析は可能です。

しかしデータ分析ツールを使うことには以下のようなメリットが存在しています。

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  • 作業負荷の軽減
    膨大なデータを、少ない人員で効率よく分析可能。
  • 分析精度の向上
    人為的なミスを極力減らすことができる。また複数の視点からの分析も容易に行える。
  • レポーティング
    分析結果をわかりやすくグラフや表で出力してくれるので、自分で作る必要がない。
  • ダッシュボード
    データ分析結果をわかりやすく、見やすくまとめてくれる。
  • データマイニング
    データ同士の関連性や、データから導き出せる今後に予想される出来事について発生確率を導き出せる。
上記のようなメリットを得るため、データ分析ツールに関しては必ず慣れておいた方が良いと言えます。

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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。

データサイエンティストにはかなりマルチな能力が必要になるようですね。

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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。

就活生ちゃん

でもプレゼンは苦手で・・・どうしたら良いでしょうか・・・
プレゼンが苦手な人は、以下のような順番を意識して準備・発表してみると良いでしょう。

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  1. 事前準備
    ・プレゼンする相手を調査
    ・想定問答を準備しておく
    ・練習でプレゼンを仲間に何度かしておく
  2. 内容・構成
    ・まずは結論から先に伝えてしまう
    ・話の根拠をデータや数字を使って述べる
    ・具体的な事例を話す
    ・アイスブレイクを軽視しない
  3. 資料作り
    ・図やグラフを使って資格的に説明する
    ・スライドはシンプルにする
    ・資料の1つのページに、内容を詰め込むのは避ける
  4. 話し方
    ・大きく、ゆっくりと、はっきりした声で話す
    ・笑顔を心がける
    ・難しい用語や専門用語、社内だけでの共通語は使わない
上記のような方法や流れを是非参考にしてみてください。

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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?

「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。

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*DeNAやサイバーエージェントなど大企業内定も! 

【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

就活生ちゃん

データサイエンティストの採用があるおすすめ企業にはどのような企業があるのでしょうか・・・

おすすめの企業やその詳細、口コミまで教えてください!

確かにデータサイエンティストの採用があるおすすめ企業について気になりますよね・・・

では以下の項目で5社説明していきますね!

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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)
  • 日立製作所(平均年収:902万円)
  • アクセンチュア(平均年収:870万円)
  • 日本IBM(平均年収:911万円)
  • リクルート(平均年収:714万円)

では見ていきましょう!

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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。

野村総研は日本のシンクタンク・ITベンダーです。

野村総合研究所はデータサイエンスを通じて、コンサルティングや社会的な課題解決を図っています。

また、自社では「TRAINA」というAI事業を展開しており、詳細は以下になります。

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「TRAINA」

コトバに強いAI『TRAINA/トレイナ』

TRAINA/トレイナは、野村総合研究所がTRUE TELLER®シリーズで磨き上げた日本語NLP(自然言語処理)の技術と、
機械学習などのAI技術を集約したプロダクト・シリーズです。
お客様の業務課題やニーズにあわせ、最適なソリューションをご提供します。

日本の大手ITベンダーなので、さまざまな蓄積をもとに今後も新たなサービスを創成していくでしょう。

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働きやすさに関連する項目を、以下にまとめたので是非参考にしてみてください。

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  • 平均年収:1221万円
  • 平均残業時間:45.7時間
  • 離職率:3%台
  • 年間休日数:123日
  • 有給休暇取得率:53.8%
  • 育休・産休取得数:激務かつ良い意味で男女差別がない為、育児や出産との両立は難しいが、女性のライフステージの変化にはかなり選択肢を持った対応が増えている
  • 福利厚生:フレックスタイム制・リフレッシュ休暇・育児休暇
またデータサイエンティスト職の募集内容は以下のようになっています。

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データサイエンティスト職 募集内容
  • 給与:専門能力・経験に応じて個別に決定
  • 待遇:交通費全額支給、各種社会保険完備、財形貯蓄制度、保養所、各種スポーツ施設などの福利厚生制度有
  • 休日休暇:完全週休2日制(土日)、祝日、年末年始、暑中休暇(連続1週間)、リフレッシュ休暇(連続1週間)、産前産後休暇、育児休業など
  • 勤務形態
    ・裁量による労働業務(目標の達成に関して、その遂行方法や時間配分をご本人にゆだねる勤務形態)
    ・カジュアルウェア勤務
    ・テレワークを積極的に導入(出社頻度はチーム・PJの状況により変動)

募集内容リンク

働き方にはかなりの多様性があるようです。

以下に企業概要を簡単にまとめました。

就活アドバイザー 京香

株式会社野村総合研究所
会社概要
会社創業 1965年4月1日
本拠地所在地 東京都千代田区大手町1-9-2 大手町フィナンシャルシティ グランキューブ
従業員数 6,488人(NRIグループ16,512人) 2022年3月31日現在
事業内容 コンサルティング、金融ITソリューション、産業ITソリューション、IT基盤サービス
資本金 22,414,933,500円
代表者 此本 臣吾

口コミには以下のようなものがありました。

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【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

かなり自由な社風であり、年収もかなりの水準を誇っているようです。

また周囲に優秀な人材が多いこともまた、モチベーションにつながるようです。

しかしその一方で、ワークライフバランスは激務のため難しくなるようですね。

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また、上記で紹介した企業のリンクを貼っておきます。

上記の内容を読んで気になった人はぜひ以下のリンク内容を詳しく見てみることをお勧めします!

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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。

日立製作所は「H」というAI事業を展開しています。

詳細は以下の通りです。

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「H」

  • 経営課題の解決に向けて、お客様の持つビッグデータを日立の人工知能「Hitachi AI Technology/H」で分析。その結果を基に、課題解決につながる施策をお客様とともに検討・検証していくサービスです。
  • サービスの利用にあたり、分析の専門的な知識や分析システムの構築は不要。お客様の負荷を抑えつつ、効果的な施策を実施することが可能となります。

経営関係の課題解決AIですね。

ビッグデータをもとに分析を行い、経営コンサル的なアドバイスを出すものであるようです。

働きやすさに関連する項目を、以下にまとめたので是非参考にしてみてください。

就活アドバイザー 京香

  • 平均年収:902万円
  • 平均残業時間:34.6時間
  • 離職率:1.4%
  • 年間休日数:127日
  • 有給休暇取得率:57.1%
  • 育休・産休取得数:働き方改革でテレワークの環境が充実しており、育休・産休制度も整っている
  • 福利厚生:住宅支援・家事代行利用料補助・人間ドック利用補助・介護施設利用費補助・資格取得費用補助など・スポーツクラブ利用補助・旅行費用補助など
またデータサイエンティスト職の募集内容は以下のようになっています。

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データサイエンティスト職 募集内容
  • 大学修士修了:未定(251,000円)
  • 大学学部卒業:未定(227,000円)
  • 高専卒業:未定(196,000円)

上記以外の区分での新卒採用者、および経験者採用者については、既入社の者との均衡並びに本人の技能、経験及び職務の内容等を勘案の上、個別に決定する。

また、AI・デジタルへのマッチングにより採用されたものについては、既入社の者との均衡並びに本人の技能及び職務の内容等を勘案の上、初任給以上の給与を個別に適用することがある。

募集内容リンク

福利厚生も手厚く、また働き方に関してもかなり柔軟な対応がなされているようです。

また日立製作所は日系大企業の中でも、かなり決断が早くフットワークが軽いことで有名なようです。

実際ハード主体の業務形態から、IT事業への選択と集中によって、一時期の赤字から抜け出した経緯もあります。

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出典:幻冬社ゴールドオンライン

以下に企業概要を簡単にまとめました。

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株式会社日立製作所 企業概要
商号 株式会社 日立製作所 Hitachi, Ltd.
設立年月日 大正9年(1920年)2月1日
本店の所在地 〒100-8280 東京都千代田区丸の内一丁目6番6号
電話 03-3258-1111
国内所在地一覧 https://www.hitachi.co.jp/about/corporate/location/
代表者 代表執行役 執行役社長兼COO 小島 啓二

口コミには以下のようなものがありました。

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【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

福利厚生や働き方の柔軟さについて好評な口コミが多いようです。

しかしその一方で、古い体質が残っていると感じる口コミも多いようですが、そのような傾向は近年改善傾向にあるようです。

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また、上記で紹介した企業のリンクを貼っておきます。

上記の内容を読んで気になった人はぜひ以下のリンク内容を詳しく見てみることをお勧めします!

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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。

事業内容を以下の5つの領域に分けています。

就活アドバイザー 京香

  • ストラテジー
  • コンサルティング
  • デジタル
  • テクノロジー
  • オペレーションズ

働きやすさに関連する項目を、以下にまとめたので是非参考にしてみてください。

就活アドバイザー 京香

  • 平均年収:870万円
  • 均残業時間:35.4時間
  • 離職率:コンサルティング業界の離職率平均は15〜20%だが、それよりは低い数値。
  • 年間休日数:120日
  • 有給休暇取得率:67.8%
  • 育休・産休取得数:育休産休共に奨励されており、休暇後は復帰支援の制度等で時短勤務も可能。
  • 福利厚生:確定拠出年金制度(401k)・従業員株式購入プラン・長期収入所得補償(LTD)・法人会員及び契約施設・ホテル等の割引特典・ポイント・割引サービス・健康サポート
またデータサイエンティスト職の募集内容は以下のようになっています。

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データサイエンティスト職 募集内容

初年度年俸 4,300,000円(基準年俸)+業績賞与 年1回(12月) (2022年入社者初年度年俸実績)

募集内容リンク

アクセンチュアは働き方や女性管理職比率向上など時代にあった改革をおこなっているようですね。

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就活生ちゃん

そうなんですね!

女性が働きやすい会社についてはどのような特徴があるのでしょうか?

以下の記事で、女性の働き方について説明しています。

興味のある方はぜひ読んでみてください。

就活アドバイザー 京香

また、外資系かつコンサルティングファームであるものの、退職率はそこまで高くないようです

働き方の柔軟性も高く、働きやすい環境が整っています。

以下に企業概要を簡単にまとめました。

就活アドバイザー 京香

アクセンチュアの会社概要
会社設立 1995年12月
代表者名 江川 昌史
売上高 非公開
従業員数 15000名
平均年齢 非公開
平均年収 870万円
平均勤続年数 4.8年
有給取得率 85.0%

口コミには以下のようなものがありました。

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【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

休みも取りやすく、ワークライフバランスもかなり良い方であるようですね。

また忙しさはプロジェクト次第ではあるものの、平均的には忙しいようです。

就活アドバイザー 京香

また、上記で紹介した企業のリンクを貼っておきます。

上記の内容を読んで気になった人はぜひ以下のリンク内容を詳しく見てみることをお勧めします!

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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。

働きやすさに関連する項目を、以下にまとめたので是非参考にしてみてください。

就活アドバイザー 京香

  • 平均年収:911万円
  • 平均残業時間:37.3時間
  • 離職率:外資系の中ではかなり低い方、元々外資系にしては珍しく、終身雇用の伝統があった。
  • 年間休日数:120日以上
  • 有給休暇取得率:51.0%
  • 育休・産休取得数:制度が整っており、会社としても取得しやすい雰囲気。
  • 福利厚生:各種社会保険、確定拠出年金、財形貯蓄、社員預金、ボランティア休暇、育児休業(最長2才まで)、介護休業 他
またデータサイエンティスト職の募集内容は以下のようになっています。

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データサイエンティスト職 募集内容
  • 戦略コンサルタント、デジタルビジネスコンサルタント、ITスペシャリスト、デザイナー
    (本給 : 286,000円 × 12ヶ月 + 賞与:年2回(6月/12月)
  • データサイエンティスト
    (本給 : 349,420円 × 12ヶ月 + 賞与:年2回(6月/12月)

募集内容リンク

世界最大手のITベンダー・コンサルティングファームであり、働きやすい環境でもあるようです。

以下に企業概要を簡単にまとめました。

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IBMの会社概要
会社設立 1937年(昭和12年)6月17日
代表者名 山口 明夫
売上高 不明
従業員数 282,100人
平均年齢 40歳前後
平均年収 911万円
平均勤続年数 不明
有給取得率 不明

口コミには以下のようなものがありました。

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【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

働きやすい環境で待遇も良く、多様性もある企業のようですね。

しかしその一方で、日系的な雰囲気が強いという意見も存在しました。

就活アドバイザー 京香

また、上記で紹介した企業のリンクを貼っておきます。

上記の内容を読んで気になった人はぜひ以下のリンク内容を詳しく見てみることをお勧めします!

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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。

リクルートとは、Webサービス、アプリ、情報誌等を幅広く提供する日本のIT企業です。

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サービス1
Indeed

サービス2
リクナビ

サービス3
SUUMO

みなさんもよく知っているようなサービスが、リクルートによって提供されています。

働きやすさに関連する項目を、以下にまとめたので是非参考にしてみてください。

就活アドバイザー 京香

  • 平均残業時間:33.8時間
  • 離職率:2021年3月31日時点で7%
  • 年間休日数:145日
  • 有給休暇取得率:59.7%
  • 育休・産休取得数:制度実装済
  • 福利厚生:理由・回数を問わないリモートワーク・年間平均週休約3日・育休産休以外にも独自休暇多数
またデータサイエンティスト職の募集内容は以下のようになっています。

就活アドバイザー 京香

データサイエンティスト職 募集内容
  • 月給:32万6551円〜(基準給:25万2813円+グレード手当:7万3738円)+賞与
  • 年収例470万円〜
  • (短大・専門・高専・大学・大学院 卒業見込みまたは卒業の方)

※年収は24年12月、25年6月に支給される賞与を前提として記載しています

※賞与は業績によって変動があります

  • グレード手当(7万3738円)は月当たり35時間相当分の超過勤務手当
    「社員給与規程」に基づき割増手当(深夜勤務手当、休日出勤手当、超過勤務手当および追加割増手当)を支給。

募集内容リンク

年間休日数がかなり多い上に、独自の休暇も多くオリジナルな働き方を実現していますね。

以下に企業概要を簡単にまとめました。

就活アドバイザー 京香

株式会社リクルート
Recruit Co., Ltd.
会社設立 2012年 10月1日
本拠地所在地 〒100-6640 東京都千代田区丸の内1-9-2
グラントウキョウサウスタワー
従業員数 17,327人(2022年4月1日現在 / アルバイト・パート含)
平均年収 714万円
平均年齢 38.7歳

出典:リクルート 会社概要

口コミには以下のようなものがありました。

就活アドバイザー 京香

【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

業務は忙しいものの、残業がほとんどなく休日数の多さも魅力的ですね。

また職種や部署によってはかなり忙しいものの、業務の調整は自分で可能とのことです。

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また、上記で紹介した企業のリンクを貼っておきます。

上記の内容を読んで気になった人はぜひ以下のリンク内容を詳しく見てみることをお勧めします!

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リクナビのリンク:リクルート

採用公式HP:リクルート

 

「ITエンジニアになりたい!」「Web系優良企業を知りたい!」という方には、レバテックルーキー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。

ちなみに、ITエンジニアのおすすめ就活サイト/エージェント10選では、IT就活に特化した就活サイト/エージェントを知れますよ。

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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

就活生くん

IT業界の自分に合う企業でエンジニアやデータサイエンティストとして働きたいのですが、どのように対策していけば良いのでしょうか?

ITエンジニアやデータサイエンティストになるためには、どのように就活をしていけば良いのか難しいですよね。

そこで、IT業界で優良企業や希望職種に就くための対策法を解説していきます。

先に結論を伝えておくと、IT業界/企業に特化した就活のプロと一緒に対策したり、優良企業を紹介してもらうのが一番おすすめですね!

就活アドバイザー 京香

タイトル
  • 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
  • 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
  • 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

それでは、それぞれ解説していきます。

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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。

IT就活におすすめの就活エージェント

以上で紹介したエージェントは、どちらも主にプログラミング・エンジニア経験者向けとなっています。

「未経験だけどIT企業に就職したい」という方は、「就活エージェントおすすめ15選」の記事で未経験者でも就活のプロのサポートを貰えるエージェントを紹介してるので、ぜひ読んでみてください。

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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。

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私もOfferBoxを利用していますが、かなり有名な企業の特別スカウトをもらったことが複数回あるので、就活生なら使っていて損はないサービスですね。

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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。

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「面接に絶対受かりたい」「ESをどのように書けばいいか分からない」という就活生には、選考通過ESを参考にするのがおすすめです。

あなたが志望する企業の内定者がどんな回答をしているのかを知っておくことで、ES/面接通過率が上がるので、ぜひ参考にしてください。

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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?

「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に向いている人に関するよくある質問

就活生ちゃん

だんだんデータサイエンティストに向いている人についてよくわかってきました。

他にデータサイエンティストに向いている人について、何か知っておいた方が良いことはありますか?

それではよくある質問についてご紹介していきますね!

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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、何故?
  • 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?

では見ていきましょう!

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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?

データサイエンティストがやめとけと言われる理由については、以下のようなものが一般的に言われることが多いようです。

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  • 業務の難易度が高い
  • 責任が重く、病む人がおおい
  • 数学の知識が重要になる
現状人が増えてはいますが、まだ少なく一人にかかる責任は非常に重いようです。

また数学知識等、業務に必要な知識が過多であり、難しく感じる人。やめとけと思う人が多いようです。

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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?

データアナリストとデータサイエンティストには以下のような違いが存在しているようです。

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  • データアナリスト
    ⇨統計学を用いて分析し、人が理解できるグラフや文章にデータを分析し、理解できるよう説明する。
  • データサイエンティスト
    ⇨統計学に加えて機械学習も用い、データアナリストよりも高度な分析を行う。分析したデータを用いて将来予測をおこなったり、音声や画像、映像等の構造化されていないデータの分析にも役立てる。
用いる分析方法がことある場合があるようです。

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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。

上記のような資格の取得や勉強から、データサイエンティストについて考えてみるのも良いでしょう。

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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。

【ホワイト度】データサイエンティスト就職先企業ランキング
ランキング順位 企業名 残業時間
1位 エヌアイデイ 21時間
2位 セラク 21時間
3位 全日本空輸 23時間
4位 日本電気 27.6時間
5位 第一生命ホールディングス 29時間
6位 LIFULL 30時間
7位 江崎グリコ 30時間
8位 富士通 32時間
9位 ブレインパッド 32時間
10位 BRIDGESTONE 32.1時間
11位 コニカミノルタ 34時間
12位 日立製作所 34.6時間
13位 TIS 35時間
14位 ハイマックス 36時間
15位 伊藤忠テクノソリューションズ 37時間
16位 電通国際情報サービス 40時間
17位 クロス・マーケティンググループ 41時間
18位 日鉄ソリューションズ 41時間
19位 京三製作所 43時間
20位 日揮ホールディングス 49時間
以下の記事でも詳しく紹介しています。

興味のある方は是非読んでみてください!

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「ITエンジニアになりたい!」「Web系優良企業を知りたい!」という方には、レバテックルーキー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。

ちなみに、ITエンジニアのおすすめ就活サイト/エージェント10選では、IT就活に特化した就活サイト/エージェントを知れますよ。

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(https://rookie.levtech.jp/)

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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。

中には胡散臭いと感じるものもあるかもしれません。

就活アドバイザー 京香

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。

就活生はかなり忙しく、対策にかけられる時間も無限ではないです。

そのため、今回のような記事やまとまった情報、適性検査を参考に、自分自身の進路を考えていきましょう。

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