【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
  • データサイエンティストは将来性がある
  • データサイエンティストに向いている人の特徴10選
  • 無料で出来る!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
  • データサイエンティストに必要なスキル7選
  • 「IT業界の優良企業に就職したい!」という就活生は、レバテックルーキーの利用が一番おすすめ

みなさん、こんにちは。「就活の教科書」編集部の京香です。

就活生の皆さんは、データサイエンティストって聞いたことはありますか?

就活アドバイザー 京香

就活生ちゃん

はい、私はデータサイエンティストになりたいのですが、「やめとけ」という意見を聞いて不安になっています・・・

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って、一体どのようなものなのでしょうか?

確かになぜデータサイエンティストがやめとけと言われているのかについて、よくわからないことが多いですよね・・・

同じように不安に思う就活生は多いようですね・・・

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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そこでこの記事では、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

 

【将来性高し】そもそもデータサイエンティストとは?

就活生ちゃん

そもそもデータサイエンティストってなんなんですか?

詳しく教えてください!

確かにデータサイエンティストってなんなのか、わからないことも多いですよね・・・

では以下の項目でデータサイエンティストについて、説明していきますね!

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【将来性高し】そもそも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将来性がある
  • 注意点:データサイエンティストは「やめとけ」という声も多い
  • データサイエンティストとして働いている人の実際の声(Twitter)

では見ていきましょう!

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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。

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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。

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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

就活生くん

そもそもデータサイエンティストって何をする職業なんですか?

データサイエンティストとは、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

を行う職業を指します。

具体的には、以下の流れで、データの分析を行っていきます。

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  1. 経営課題の把握と戦略立案
    今後進出すべき市場や、現状の自社の問題点を把握する。
  2. データ取得・収集環境の構築と分析
    ビッグデータを用いて上記の仮説を検証するための環境を構築する。
  3. データを用いた仮説の検証
    分析を通じて、事前に建てた仮説を検証する。
  4. プレゼン
    分析結果をもとに、企業の将来についての対策や予測をプレゼンする。

就活生ちゃん

つまりどういうことですか?

まずは、経営課題の把握と戦略立案で、優先して取り組むべき課題を決め、それを解決するための仮説を立てます。

続いてデータ取得・収集環境の構築では、仮説を立証するために必要なデータを取得・分析する環境を構築します。

そして実際に分析をして仮説が正しいかを検証します。

正しくなければ新たな仮説を立てますが、正しければ解決策のプレゼンを経営陣や顧客に対して行います。

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就活生ちゃん

そうなんですね!

ただし、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。

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注意点:データサイエンティストは「やめとけ」という声も多い

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。

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  • 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。

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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声(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。

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就活生ちゃん

お願いします!

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。

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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。

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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。

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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

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!

確かに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

では見ていきましょう!

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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。

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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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また弊社『就活の教科書』公式ラインでも性格検査や適性検査頻出問題を無料で配布しています。

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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!

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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
  • 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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【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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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!

確かに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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【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
  • Questi|データサイエンティスト適性診断
  • 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

では見ていきましょう!

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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。

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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

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

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。

口コミには以下のようなものもありました。

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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。

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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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「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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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。

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なるための対策法3選

就活生ちゃん

データサイエンティストになるための対策法ってどのようなものがあるんでしょうか・・・

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なるための対策法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なるための対策法3選
  • エージェントに登録する
  • 逆スカウトサービスに登録する
  • 就活アプリをダウンロードする

では見ていきましょう!

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エージェントに登録する

これから伸びる企業に有利に就職する為の方法は「エージェントに登録する」です。

業界に対する前知識もなく、業務に関して何も知らない状態での就職活動では、エージェントを利用することが非常に有効です。

転職エージェントは、各業界に対する知識を蓄積しています。

わからないことがあれば気軽に聞けてしまう上、無料なので利用しない手はありません。

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また以下のような理由もあるので、転職エージェントは必ず登録しましょう。

  • 転職エージェントにしか来ない求人が存在
  • 担当のコンサルタントが条件を満たせる仕事を紹介してくれる
  • 履歴書・職務経歴書の添削
  • 面接練習

未経験の業界に挑む際には、必ずエージェントに登録しましょう。

例として「レバテックルーキー」を挙げておきます。

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リンク:レバテックルーキー

レバテックルーキーはIT業界未経験に向けた就活エージェントです。

長年IT業界に携わり蓄えた豊富なノウハウや、日本最大規模のIT業界のネットワークがあるので、エンジニアとして就職したい方はぜひ登録してみてください。

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口コミには以下のようなものがありました。

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IT未経験者でもサポートが手厚く、また経験者にも有益な情報を豊富に持っているようです。

以下でも詳しく説明しているので興味のある方はぜひ読んでみてください。

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逆スカウトサービスに登録する

これから伸びる企業に有利に就職する為の方法は「逆スカウトサービスに登録する」です。

逆スカウトサービスとは、登録しておくだけで企業の方からスカウトが来るサービスを指します。

例として「キミスカ」を挙げておきます。

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リンク:キミスカ

「キミスカ」は、5年間で20万人の就活生に利用されている逆オファーサイトです。

また、今までの選考結果をアピールして、選考をスキップできる機能もあるようです。

口コミには以下のようなものがありました。

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辛い就職活動の中で、オファー型のサイトは自己肯定感を回復してくれるような効果もあるようです。

以下でも詳しく説明しているので興味のある方はぜひ読んでみてください。

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就活アプリをダウンロードする

これから伸びる企業に有利に就職する為の方法は「就活アプリをダウンロードする」です。

就活アプリとは、就活を様々な形でサポートしてくれるアプリ全般を指します。

例としてOB訪問アプリである「ビズリーチ・キャンパス」を挙げておきます。

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リンク:ビズリーチ・キャンパス

ビズリーチ・キャンパスオンラインかつ無料でOB訪問の申請ができるアプリです。

OB訪問を多くしておくと、企業に対する熱意が高いと受け取ってもらえる場合もあるので、こう言ったアプリを活用して志望度の高い企業にアプローチしておくのが良いでしょう。

ただ登録できる大学は限られているので注意が必要です。

口コミには以下のようなものがありました。

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スカウトも届くようなので、使って損は全くないでしょう。

以下でも詳しく説明しているので興味のある方はぜひ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。

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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「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
(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

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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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! 

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。

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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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