- 文系学部からでも「データサイエンティストになれる」
- 文系学部からデータサイエンティストになるための勉強法3選
- 文系学部でも学べるデータサイエンティストに必要なスキルは、「統計学」「心理学」「経営学」
- 文系学部からのデータサイエンティストへの志望動機のポイント
- 「IT業界の優良企業に就職したい！」という就活生は、「キャリアセレクト」の利用が一番おすすめ
皆さん、こんにちは！「就活の教科書」編集部の北尾です。
この記事では、文系学部からデータサイエンティストになる方法について解説していきます。
データサイエンティストに興味があるけど、「理系学部を出ていないと難しいのかな？」「文系学部からはなりにくいのかな？」と思ったことはありませんか？
「就活の教科書」編集部 北尾
就活生ちゃん
理系の職種だし、理系科目があまり得意ではない文系の私は目指さない方がいいんでしょうか？
就活生くん
でも、将来性がある職業の一つだし、可能性があるならチャレンジしてみたいです！
そうですよね。「データサイエンティスト」という名前で文系学部から苦手意識を持たれがちですが、実は文系学部からでもデータサイエンティストになれる方法があります。
「就活の教科書」編集部 北尾
そこで、この記事では、「文系学部からデータサイエンティストになる方法」を解説していきます。
合わせて「具体的な勉強法3選」や「データサイエンティストになるために必要なスキル」、「志望動機のポイント」、「データサイエンティストに関してよくある質問」についても解説します。
この記事を読めば、文系学部からデータサイエンティストになるための具体的なプランが立てられるようになります。
データサイエンティストを目指す文系学部の就活生や、データサイエンティストに興味のある就活生は、ぜひこの記事を読んで就職活動に活かしていってください。
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就活アドバイザー 京香
■名前
高橋威知郎
■資格
中小企業診断士
■プロフィール文
（株）セールスアナリティクス 代表取締役／らくらくビジネスデータサイエンス主宰
大手製造業や小売りチェーンを中心にデータ活用支援（データサイエンス実践支援）および数理モデル（予測モデル・異常検知モデル・最適化モデルなど）開発支援、そのアドバイスなどを実施。
最近の著書に共著「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」（技術評論社），単著「営業生産性を高める! 『データ分析』の技術」（同文館出版）など。
■URL
目次
【職業研究】そもそも文系からデータサイエンティストになれるの？
就活生くん
文系学部の僕でも、本当にデータサイエンティストになれるのでしょうか？
どういう業務があるのかも知りたいです！
名前だけ聞くと難しい印象ですよね。
ではここからは、データサイエンティストがどのような仕事なのかについて見ていきます。
「就活の教科書」編集部 北尾
文系からデータサイエンティストになれる
結論から言うと、データサイエンティストは文系・理系関係なく目指せます。
なぜなら、文系学部の学生でも統計学・プログラミングを学べれば問題ないからです。
また、データサイエンティストの需要はますます増えていくと言われています。
現代の社会では、情報を分析し、企業の課題解決につなげられるデータサイエンティストは大切な役割です。
もちろん、データサイエンティストの業務では「統計学」など理系科目の知識を用いますし、プログラミングなどの専門知識も必要になってきます。
ですが、データサイエンティストになるためには心理学や経営学などの文系学部の知識も役立ちます。
また、「そもそも文系がIT業界に就職できるのか」「IT系職種につく方法は？」という疑問を持つ就活生向けの記事があるので、こちらもぜひ読んでみてください。
文系データサイエンティストの割合は？
文系データサイエンティストの具体的な割合は明らかになっていません。
ですが、数字・データを扱う職種ではあるので理系学部出身の人が多いようです。
文系学部からサイエンティストになる人は多数派ではないかもしれませんが、活躍している人も多くいます。
今の時代、データサイエンスに文系・理系も関係ない、という見方も増えてきているので、諦めずに目指していきましょう。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストは、アルゴリズム・統計を通してデータを分析し、企業が抱える問題の解決を目指す業務です。
データ収集・分析だけではなく、そのデータを企業の経営など、業務改善に活かしていくことが求められます。
分析だけではなく、応用まで任されるのがデータサイエンティストの特徴です。
データサイエンティストの労働条件（平均年収・平均残業時間）
データサイエンティストの年収は平均600万円〜700万円だと言われています。
働く企業にもよりますが、経験豊富な人の場合、1,000万円を超えるケースもあるようです。
フレックスタイムを導入している企業もあり、基本的には日勤・完全週休二日制の企業が多くなっています。
残業があるかないかは勤める企業によっても違います。
人手不足の企業や、データサイエンティストへの理解がない企業に勤めると残業は多いかもしれません。
データサイエンティストに就いている人の声
実際にデータサイエンティストとして働かれている人の声を紹介します。
「就活の教科書」編集部 北尾
新卒1年目のデータサイエンティスト終了。
化学データ、CV、NLPと色んなデータ、タスクに触れられて良かった。— あい (@Ys7m6SVUt64nmAj) March 31, 2022
データサイエンスの技術に目が行きがちだけど、顧客からの課題のヒアリングが一番大事だな。ヒアリングがしっかり出来てないと痛い目にあう。
— あい (@Ys7m6SVUt64nmAj) March 10, 2022
リモートワークしすぎて、リモートワークできない身体に改造されてしまった。久しぶりに電車乗ったけど、前までの自分はおかしかった、、、
田舎でリモートワーク生活に変えたい#データサイエンティスト— データサイエンティスト (@freeng_masato) February 22, 2022
"データサイエンティスト"として募集していても「蓋をあけてみたらデータエンジニアや機械学習コンサルのような職種だった」ということは珍しくありません。
ミスマッチを防ぐためにも、データサイエンティスト志望の方は、"目指すデータサイエンティスト像"を定義しておくことをおすすめします。
— Shingo Uto (@s1ok69oo) January 18, 2022
事業会社の"データサイエンティスト職（未経験可）"という社内公募を見て「これはアツい募集だなぁ」と思いましたが、
その後に続けて"現業務から抜けられないという方でも応募可能です！並行して頑張ってください！"との旨が記載されていて「そういうことじゃないんだよなぁ…」と。笑
— Shingo Uto (@s1ok69oo) March 30, 2022
データサイエンティストと言っても、経験を積める職場もあれば、他の業務と並行して働く職場もあるということがわかります。
また、分析だけではなく「顧客の声を聴く」ことも重要です。
データサイエンティストに興味のある方は、実際に働かれている方のことを調べてみると良いですよ。
「エンジニアになりたい！」「エンジニアとしての就活って？」という方には、IT系に特化した就活サイト/エージェントの利用をおすすめします。
【内定者が選んだ】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。
ちなみに、未経験からエンジニアなりたい就活生は「キャリアセレクト」を使うのが一番おすすめです。
サイトやエージェントによっては、無料プログラミング学習や逆求人などのサポートもありますよ。
就活アドバイザー 京香
【文系学部生も狙える】データサイエンティストの採用がある企業ランキング一覧
就活生ちゃん
私は、データサイエンティストとして企業に就職したいです！
そのうえで、給料が高い企業に就職したいのですが・・・
確かに、年収は企業を決定するうえで大事に要素の1つですよね！
では、ここからデータサイエンティストの採用がある企業ランキング一覧を紹介していきます！
「就活の教科書」編集部 北尾
まずは、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」です。
- 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）
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。
- 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！
「就活の教科書」編集部 北尾
【優良版】ITエンジニア就職/転職に使えるおすすめサービス
ITエンジニア就職や転職を目指しているけど「どのような企業が自分に合っているのか」「どのようなキャリアを歩みたいのか」など悩みがありますよね。
そこで特別に、ITエンジニア特化のおすすめサービスを就活生向けと転職者向けに分けて紹介しますね。
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- ポイント①：IT業界の豊富な人脈/ノウハウがあるプロに相談できる
- ポイント②：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
- ポイント③：志望度の高い企業の社員と面談のチャンスがもらえる
「レバテックルーキーってよく聞くけどどうなの…？」など不安に感じる方は、以下の記事も合わせて参考にしてみてくださいね。
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- ポイント②：1人ひとりに専属アドバイザーが付き選考をサポート
- ポイント③：企業の非公開情報・公開されていない選考対策法が知れる
「キャリアセレクトってどうなんだろう…」と不安な方は、以下の記事も合わせて読んでみてください。
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転職者向け：レバテックキャリア
- ポイント①：転職成功率96％・年収アップ率80％など実績がある
- ポイント②：IT職種別の専門アドバイザーとカウンセリングができる
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文系学部からデータサイエンティストになるための勉強法3選
いきなりプログラミングの勉強を独学で始めようと思っても大変ですよね。
そこで、ここでは「サポートが受けられる・始めやすい」勉強法を紹介していきます。
「就活の教科書」編集部 北尾
- 勉強法①：プログラミングスクールで勉強する
- 勉強法②：プログラミング学習サイトを利用する
- 勉強法③：データサイエンスを学べるインターンに参加する
勉強法①：プログラミングスクールで勉強する
文系学部からデータサイエンティストになるための勉強法の1つ目は、「プログラミングスクールで勉強する」です。
データサイエンティストにはプログラミングの知識が求められます。
一人では勉強するのが難しいプログラミングも、プログラミングスクールで勉強することで効率的に勉強できます。
そこで、ここではおすすめのプログラミングスクールを3つご紹介します。
• SAMURAI ENGINEER
Python言語・R言語とデータサイエンスを合わせて学べるAIコースがあります。
また、現役エンジニアの講師とマンツーマンの形式でいつでも質問できます。
自分だけのオリジナルサービスを作り出せるので、形に見える結果も得られます。
「挫折しない・しっかり学べる」環境があるのでおすすめですよ。
>> AIコースはこちら
- Code Camp
Code CampにはPythonデータサイエンスコースというコースがあります。
未経験者でも実践的な内容を学べるのでおすすめです。
オンラインのマンツーマン形式なので、サポートも十分に受けられます。
時間も自分に合わせて選ぶことができるので、忙しくても安心です。
データサイエンスを「集中的に・効率よく」学ぶには良いですよ。
- Tech Academy
Tech Academyにもマンツーマン形式のAI・データサイエンスコースがあります。
現役エンジニアのメンターと具体的な目標を決められるので、一人ひとりにあった学び方ができます。
メンターとは定期的にメンタリングがあり、毎日のチャットサポートも用意されています。
回数無制限の課題レビュー制度もあり、オリジナルサービスの開発も目指せます。
教材の難易度は少し高めですが「ある程度知識がある・メンターと頑張っていきたい」人にはピッタリのスクールです。
ここで紹介した三つのサイトは全て、無料カウンセリングができます。
まずは問い合わせてみましょう！
「就活の教科書」編集部 北尾
勉強法②：プログラミング学習サイトを利用する
文系学部からデータサイエンティストになるための勉強法の2つ目は、「プログラミング学習サイトを利用する」です
まず自分でプログラミングを学んでみたい方にはプログラミング学習サイトがおすすめです。
ここではおすすめのプログラミング学習サイトを3つご紹介します。
- Progate
これからPythonを勉強し始める初心者向けの学習サイトです。
ゲーム感覚でプログラミングを学べるサービスとなっています。
無料コンテンツは全て初心者向けなので分かりやすくおすすめです。
- paizaラーニング
Pythonに少し慣れ、Pythonの文法を学びたいと思ったらpaizaラーニングがおすすめです。
Pythonの文法の基礎を学ぶにはぴったりの学習サイトです。
3分の動画と練習問題が用意されており、継続して学び続けることができますよ。
- Python-izm
Python-izmは基礎から応用まで幅広く学べる無料サイトです。
「入門編」「基礎編」「応用編」の三つのコースがあり、しっかり学ぶことのできるサイトです。
講義の動画などはありませんが、他のプログラミング入門サイトでは学べない発展的な内容も学べます。
独学でも頑張れる方におすすめのサイトですよ。
勉強法③：データサイエンスを学べるインターンに参加する
データサイエンスの知識を学び、経験を積むためにインターンに参加するのも数ある方法の1つです。
最近では、未経験でも応募できるデータサイエンス分野のインターンを募集している企業も多くありますよ。
学びながら実務をこなせるインターンに応募してみるのも良いかもしれません。
ここまで見てきた通り、プログラミングを学ぶにはいろんな勉強法があります。
ですが、その中でも自分にあった勉強法を見つけるのが大切です。
効率的に学べる自分だけの勉強法をぜひ探してみてください。
「就活の教科書」編集部 北尾
＼よく出るSPI問題まとめました／
【文系学部で学べる】データサイエンティストに必要なスキル
就活生ちゃん
プログラミングの勉強法についてはよくわかりました！
では、データサイエンティストになるにはどんなスキルが必要なんでしょうか？
文系学部で学べるものがあったら知りたいです。
確かに、プログラミングの知識だけあってもデータサイエンティストになるのは難しいです。
それでは、文系学部でも学べるデータサイエンティストに必要なスキルについて見ていきましょう！
「就活の教科書」編集部 北尾
- スキル①：統計学
- スキル②：心理学
- スキル③：経営学
スキル①：統計学
文系学部でも学べるデータサイエンティストに必要なスキル1つ目は、「統計学」です。
データサイエンティストの業務の1つであるデータ分析をするためには、統計学に関する知識が必要不可欠です。
統計学の知識があってこそ、正しい分析ができます。
例えば、統計学を活用すると、マーケティング戦略・新サービスの開発のための「分析が科学的にできる」ようになります。
より多くのデータ分析手段を持ち、正確に分析するためにも、統計学のスキルは非常に大切です。
スキル②：心理学
文系学部でも学べるデータサイエンティストに必要なスキル2つ目は、「心理学」です。
データサイエンティストの業務の1つは、データを収集・分析することです。
より良い分析をするために、「統計や数字のデータだけでは見えてこない部分を心理学の視点で見る」ことも大切になってきます。
データは数字に表れますが、そのデータを動かしているのはユーザーなどの人です。
人の心理を知ることによってデータを効果的に分析することができ、最善の改善案を提案できるようになります。
スキル③：経営学
文系学部でも学べるデータサイエンティストに必要なスキル3つ目は、「経営学」です。
データサイエンティストには、データを分析し、そのデータをビジネスに応用していくスキルが必要です。
経営学を学ぶことで、ビジネスにおいて課題を解決していく能力を身につけられます。
よって、その能力を活用して企業の業務改善につながるデータ分析ができるようになります。
データサイエンティストには、プログラミングだけではなく、多種多様なスキル・知識が求められます。
文系学部で学べるスキルも、データサイエンティストになるためには必要です。
文系だからと言って諦めなくても大丈夫です。
「就活の教科書」編集部 北尾
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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
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6つ」を紹介しますね。
「就活の教科書」編集部 北尾
- 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。
「就活の教科書」編集部 北尾
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）や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。
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。
「就活の教科書」編集部 北尾
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データサイエンティストに関するよくある質問
最後に、データサイエンティストに関するよくある質問をまとめてみました。
ぜひ参考にしてください！
「就活の教科書」編集部 北尾
- 質問①：データサイエンティストに必要なスキルは？
- 質問②：データサイエンティストで使える資格は？
- 質問③：独学でデータサイエンスは学べる？
- 質問④：データサイエンティストとデータアナリストの違いは？
質問①：データサイエンティストに必要なスキルは？
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・分析以外にも多くあります。
【文系学部で学べる】データサイエンティストに必要なスキルでみたスキル以外にも、下記のようなスキルが必要です。
- コンサルティングスキル
- ビジネススキル
- 統計分析のデータをビジネスに応用するスキル
- マネジメントスキル
- コミュニケーションスキル
- ビジネスや市場についての広い知見
企業の課題解決に役立つためには、視野を広く持ち、分析やプログラミング以外の知識・経験を持つことも必要です。
質問②：データサイエンティストで使える資格は？
文系からデータサイエンティストになりたい時は、資格を取るのがおすすめです。
そこで、おすすめの資格を5つご紹介します。
- データサイエンティスト検定™（DS検定™）
一般社団法人データサイエンティスト協会主催の民間資格です。
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において、データサイエンティスト見習いレベルの能力があることを証明できます。
データサイエンティストに興味がある人におすすめの入門者検定です。
公式サイトでは模擬問題も見ることができますよ。
- 基本情報技術者試験
国家試験「情報処理技術者試験」の一つとして実施されている資格試験です。
基本情報技術者試験は、データサイエンティストとして基礎を固めたい人におすすめです。
基本情報技術者試験に合格し、もし余裕があれば、その応用の応用情報技術者試験にもチャレンジしてみると良いでしょう。
>> 情報処理推進機構(IPA)の基本情報技術者試験ページはこちら
- OSS-DB技術者認定試験
この試験は、オープンソースデータベースにおける技術力をはかる民間資格試験です。
「オープンソースデータベースに関する技術力と知識」を認定する民間資格であるIT技術者認定資格を取得できます。
「Silver」と「Gold」の二つのレベルがあり、「Gold」は「Silver」を持っていないと受験できません。
データサイエンティストに求められるデータベースの基本的な技術・スキルを身につけられます。
- 統計検定
一般財団法人統計質保証推進協会が運営する公的資格です。
統計学に関する知識や応用力をはかる資格試験で、5つのレベル分けがあります。
その中でも、準1級ではデータサイエンスの基礎知識とその応用が求められます。
準1級は基礎知識がないと難しいので、まず2級から始めるのがおすすめです。
- オラクルマスター
日本オラクル社が提供しているオラクルデータベースの管理能力をはかる民間資格です。
オラクルデータベースを採用している企業も多く、エンジニアやプログラマーから人気の資格です。
データベースの管理・運用方法やデータベースの基本も一通り学べます。
4つの試験レベルがあり、最も下位のBronze（ブロンズ）から取得していきます。
データベースの知識がない人であれば、Bronze（ブロンズ）でも数ヵ月～半年程度の学習時間が必要と言われています。
質問③：独学でデータサイエンスは学べる？
独学でデータサイエンスを学ぶのは、難しいですが、可能です。
データサイエンティストは、専門的な知識をたくさん学ばなければいけません。
学ぶ内容は変わりませんが、すべてのステップを一人でやると言うのはなかなか大変です。
プログラミングスクール・プログラミングサイト・インターンを通してしっかり学ぶことをおすすめします。
質問④：データサイエンティストとデータアナリストの違いは？
データサイエンティストとデータアナリストの違いは、明確には存在しないようです。
企業の採用情報には、「データサイエンティスト」と記載されていても、データアナリストの業務を行う場合もあります。
逆もまた、然りです。
なので、データサイエンティストとして働きたい場合は、企業の採用情報をしっかり見極める必要があります。
業務内容を確認して、自分の見解と合っている求人を選択してください。
また、以下の記事でもITに関して解説しているので、ぜひ読んでみてください。
「就活の教科書」編集部 北尾
＼あなたは強者？それとも就活苦手？ ／
まとめ：文系学部生でもデータサイエンティストになれる
本記事「【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」はいかがだったでしょうか？
「文系学部からでもデータサイエンティストになれる」ことがわかっていただけたでしょうか？
この記事では「就活の教科書」編集部の北尾が「文系学部からでもデータサイエンティストになる方法」について詳しく解説しました。
また、「データサイエンティストの業務内容」や「具体的な勉強法3選」についても解説しました。
合わせて「データサイエンティストになるための必須スキル」と「データサイエンティストに関するよくある質問」も紹介しました。
文系学部からデータサイエンティストになりたいと思っている方は、この記事を参考に、データサイエンティストになるための具体的なプランを立ててみてください！
最後にこの記事のまとめを書いておきます。
「就活の教科書」編集部 北尾
◆【職業研究】そもそも文系からデータサイエンティストになれるの？
- 文系からデータサイエンティストになれる
- 文系データサイエンティストの割合は？
- データサイエンティストの業務内容
- データサイエンティストの労働条件（平均年収・平均残業時間）
- データサイエンティストに就いている人の声
◆【文系学部生も狙える】データサイエンティストの採用がある企業ランキング一覧
◆ 文系学部からデータサイエンティストになるための勉強法3選
- 勉強法①：プログラミングスクールで勉強する
- 勉強法②：プログラミング学習サイトを利用する
- 勉強法③：データサイエンスを学べるインターンに参加する
◆ 【文系学部で学べる】データサイエンティストに必要なスキル
- スキル①：統計学
- スキル②：心理学
- スキル③：経営学
◆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
- 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
◆データサイエンティストに関するよくある質問
- 質問①：データサイエンティストに必要なスキルは？
- 質問②：データサイエンティストで使える資格は？
- 質問③：独学でデータサイエンスは学べる？
- 質問④：データサイエンティストとデータアナリストの違いは？
◆まとめ：文系学部生でもデータサイエンティストになれる
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就活生くん
少しプログラミングができるので、エンジニアとして就職しようと思ってるんですが、思ったほど就活が上手くいきません。
エンジニア就活に役立つ就活サービスがあれば、おすすめを教えて欲しいです。
IT系・エンジニア系の就活におすすめの就活サイトを以下にまとめましたので、興味がある記事をクリックして読んでみてください。
就活アドバイザー 京香
ITエンジニアを目指す就活生におすすめのサイトについては、こちらの記事で解説していますので、ぜひ参考にしてください。
就活アドバイザー 京香
エンジニアになるための就活攻略法
就活生くん
僕はエンジニアになりたいと思っています。
けど、プログラミング経験もそんなにないし、とても不安です・・・。
エンジニアになるためにはどのように就活をすればいいのでしょうか？
エンジニアの就活って独特で、どのように就活をすればいいかわからないですよね。
以下の記事では、エンジニアになるための就活のやり方について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみてください。
就活アドバイザー 京香
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就活アドバイザー 京香
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就活アドバイザー 京香