【例文あり】データサイエンティストの志望動機/自己PRの書き方 | 未経験/新卒/経験者向けも

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この記事からわかること

皆さん、こんにちは。「就活の教科書」編集部のはるなです。

今回はデータサイエンティストという職業についてご紹介しようと思います。

就活生の皆さんは、データサイエンティストという職業についてどれだけ知っているでしょうか?

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生くん

名前だけは聞いたことあります…。

サイエンティストというくらいですから、データを利用する科学者ということですかね?

就活生ちゃん

データサイエンティストってなんか難しそうな職業ですよね…。

私データサイエンスにちょっと興味あるんですけど、私ができる気はしません…

データサイエンティストは比較的新しい職業なので、よく知らないという就活生の皆さんも多いかもしれませんね。

この記事をきっかけにデータサイエンティストに興味を持っていただけると嬉しいです。

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「就活の教科書」編集部 はるな

というわけで、今回はデータサイエンティストについての基礎知識や、データサイエンティストとして就職するための志望動機/自己PRを書く時のポイントをご紹介します。

また、志望動機の例文・NG例文も併せてご紹介します。

データサイエンティストってどんな職業なの?」という疑問を持っている就活生の皆さん、「データサイエンティストになりたいけれど、この気持ちをどのように表せば企業に伝わるの?」と悩んでいる就活生の皆さんは、ぜひ最後までこの記事をご覧ください。

 

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【職種研究】そもそもデータサイエンティストとは?

就活生くん

そもそもデータサイエンティストってどんな職業なんですか?

どのような業務を担当しているんでしょうか?

データサイエンティストとは統計学や数学、AIなどを駆使してデータの収集・分析するプロフェッショナルです。

まず初めに、データサイエンティストの業務や働き方などについてご紹介していきます!

データサイエンティストに興味があるという就活生の皆さんには以下の記事もおすすめです。

ぜひ読んでみてくださいね。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

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業務内容には以下のようなものがあります。

  • 課題抽出
  • データの収集・分析
  • データの整理・加工
  • 分析内容と課題の照合
  • レポート作成・報告
  • 課題解決

データサイエンティストの業務は、企業が抱えている問題を洗い出して、「どのようなデータを収集・分析すればよいか」を考える“課題抽出”から始まります。

続いて統計学や数学の知識、AIなどを駆使して必要なデータを“収集・分析”します。

その後データを分析しながら必要ない部分を省いたり、データを扱いやすいようにするデータの“整理・加工”の作業を行います。

分析内容から課題の解決の糸口になりそうな情報を探す“分析内容と課題の照合”を行い、分析や照合の結果をビジネスに活用してどのように課題を解決すればよいかを考えて“レポート作成・報告”を行います。

最後にデータを分析を通して企業が“課題解決”できるように施策を講じます

集計や現状分析が中心となるデータアナリストなどは“課題解決”までの作業は求められないことが多いといわれています。

 

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労働条件は以下のようになっています。

  • 平均年収⇒525万円程度
  • 残業時間⇒働く企業によって違いが大きい

※参照:indeed

indeedによると、2022年11月8日現在のデータサイエンティストの平均年収は525万円程度です。

働く企業によって、また経験数によっては年収が1000万円を超える人もいるようです。

残業時間に関しては、働く企業ごとに大きく異なるようです。

職場がデータサイエンティストの仕事に対して理解してくれているか、企業内でデータサイエンティストの仕事を請け負う人数が足りているかによって、残業時間に違いがあると言えます。

 

データサイエンティストに就いている人の声(Twitter/2ch)

オープンデータを以下に加工して素敵に可視化するか、データサイエンティストにとって楽しい世界ですね(⌒∇⌒)

 

給料の高い仕事。それには数字を分析できる力は大きく使える。その中でもデータサイエンティストが凄い。米では年収2000万円とか普通だ。しかし同じ能力を持っている優秀な人が日本では年収500万円とか海外と比べてだいぶ評価に差がある。それでもウェブと数字分析はやっぱりキャリアで通って損はない

 

データサイエンティスト協会シンポジウムに参加。データサイエンス界隈の動向が知れて大変ためになった。専門分野以外のことをインプットすることが大事

※一部改変してツイッターから引用させていただきました。

海外では評価が高いのに、日本ではまだまだ評価が正当ではないといった意見や、データサイエンティストは勉強が大事といったコメントが多い印象でした!

データサイエンティストについてご紹介いたしましたが、いかがでしたでしょうか?

続いてはデータサイエンティストに就くための志望動機に関して、ご紹介していきます。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

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【未経験者/新卒編】データサイエンティストの志望動機の例文

就活生ちゃん

データサイエンティストになりたいなと思っているのですが、この気持ちを企業に伝えるにはどのように志望動機を作成すればいいんでしょうか…。

データサイエンティストって難しそうですし、全く経験もないので不安です…。

データサイエンティストを志望するきっかけや理由は人それぞれだと思います。

そのため今回は、どのようにデータサイエンティストになりたいという志望動機を組み立てればよいのか、そのポイントについてご紹介しますね。

まずは自分の心の中で「なぜデータサイエンティストになりたいのか」、「なぜ他の職業では嫌なのか」を整理して明確化しましょう。

例えば、「大学で統計学を学び、自分の得意が生かせそうな職業だから」「小さいころから物事を分析することが好きで、データサイエンティストは自分の興味を一心に集める職業だから」などでよいと思います。

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生ちゃん

私は大学で統計学を学んでおり、データの分析を通して問題の原因を追究することに楽しさを覚えています。

データサイエンティストになりたい一番の理由は、私はデータの分析を通して問題の原因を追究することに興味があって、データサイエンティストは大学で専攻している統計学の知識が生かせそうだから、でしょうか?

良いと思います。

次に「今後どのように企業に貢献していきたいか」「どのように成長したいか」といった将来のビジョンや目標を考えてみましょう。

例えば、「データサイエンティストの仕事に従事する中で、より分析の精度を高めていき、最終的には課題の原因究明から解決案創出までできるような人材となって企業に貢献したい」などが考えられますね。

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生ちゃん

将来的なビジョンが大事なんですね!

データサイエンティストとして働く中で知識を培っていき、将来的には今後需要が高まってくるデータサイエンティストの育成などにも携わって企業に貢献したいなと考えています。

では続いて、なぜその企業を選んだのかについても言及しましょう。

企業は、「どこでもいいからデータサイエンティストとして働ける職場を探している人」ではなく「その企業にデータサイエンティストとして貢献したい人」を採用したいと考えています。

そのため、その企業を志望する理由も重要であると言えます。

「就活の教科書」編集部 はるな

それでは、未経験者/新卒編のデータサイエンティストの志望動機の例文を7つ紹介しますね。

「就活の教科書」編集部 はるな

例文①:大学の統計学の授業の経験

私は幼いころから物事を分析することに楽しさを覚えており、大学では統計学を専攻しておりました。

大学での統計学の学びを通して、データを用いて現象の原因を究明したり、課題解決の糸口を見つけることにますます惹かれていきました。

そのような中で、データサイエンティストという職業があることを知り、これまで培ってきた統計学の知識を活かせるのではないかと感じて関心を持ちました。

早くからデータサイエンスという分野に注目し、力を入れてきた貴社の、最先端のデータサイエンスの技術が結晶化した環境の中で自己研磨して、将来的には今後需要がますます高まる後輩データサイエンティストの育成などにも携わって企業に貢献できるようになりたいと考えております。(312文字)

例文②:自由研究で気象データを用いた経験

私は高校時代、地域の気象データを使った自由研究を行ったことがきっかけでデータサイエンスに興味を持ちました。

研究では、半年間の気象データを集めて気温の推移や降雨パターンを分析し、予測モデルを作成しました。

その際、データをもとに導き出した考察が今後の状況予測に大いに役立つことに感動を覚えました。

この経験から、データは、ただの現状を示す数値以上の価値を持つ、課題解決に寄与できるものであることを実感し、データサイエンティストを志しました。

データサイエンティストとして貴社に就職したら、データ分析を通じて○○という課題を解決したいです。(265文字)

例文③:オンラインゲームでデータを用いた経験

私の趣味はオンラインゲームです。

ゲームをするときは必ず、プレイデータを分析してチーム戦略を立てます。

以前、チームプレイのオンラインゲーム大会に参加するため、使うキャラクターと勝率の関係性をデータ化し、分析したことがあります。

その結果、最も勝率があがる使用キャラクターの組み合わせを見つけ出すことに成功し、見事チームを優勝に導くことができました。

この経験を通じ、データを活用することは、現状を把握して具体的な改善策を考えることに役立つと気づきました。

将来は、データサイエンティストとしてデータを用いて貴社や企業が抱える課題に対してより良い解決案を提案していきたいです。(283文字)

例文④:部活動でデータを用いた経験

私は大学で陸上部に所属し、データ記録分析の役割を担っていました。
部員の練習量や食事内容、睡眠時間、大会記録を細かく記録し、それらがパフォーマンスに与える影響を統計的に分析し、部員に成果を出すための提案をしていました。
ある選手のデータを見て、○○を食べた次の日には良いタイムが出やすいという傾向を発見し、その部員とともに前日の食事内容を見直しました。
結果、次の大会で自己ベストを叩き出すことができました。
この経験を通じて、データを活用することで人の可能性を最大限に引き出せることを実感しました。
将来は、データサイエンティストとして働き、顧客の可能性を引き出していきたいと考えています。
(291文字)

 

データサイエンティストを目指す就活生の皆さんには以下の記事もお勧めです。

ぜひ一読してみてくださいね!

「就活の教科書」編集部 はるな

 

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【経験者編】データサイエンティストの志望動機の例文

就活生くん

データサイエンティストとして働いていた経験があるので、それを活かした志望動機が書きたいなと思うのですが…。

どうすればうまくまとめられるんでしょうか?

それでは一つ一つ整理していきましょう。

まず、働いていた企業でどのようにデータサイエンティストとして貢献していたかをまとめてみましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生くん

前の職場ではIT部門でデータ分析担当をしていました。

プログラミング言語も習得していてPythonとC言語を扱うことが可能です。

〇〇サービスの提供の際には運用コストを10パーセント落とすことにも尽力しました。

こんな感じでいかがでしょうか…?

良いと思います。

前回の経験で培ったスキルなどをアピールできているとよいですね。

次に企業を志望する理由を考えてみましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生くん

やはり、志望している企業がAI技術の発展に力を入れていることと、データサイエンティストの役割を重要視していることですね。

最後に一番大事なポイントは将来のビジョンです。

「今後どのように企業に貢献していきたいか」「どのように成長したいか」を分かりやすく丁寧に伝えましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

就活生くん

志望企業に就職出来たら、AIなどの最先端技術に力を入れている環境で、ビックデータの分析方法やその利用方法をもっと追及したいなと思っています。

きっと自分のスキルアップにもつながると確信しています!

それでは今まで整理してきた、「前職の仕事や、そこで培ったスキル」「企業を志望する理由」「将来のビジョン」を用いて、志望動機の文章を作成してみましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

例)就活生君の志望動機

私は〇〇株式会社でIT部門のデータ分析担当として働いていました。

〇〇サービスの提供の際には運用コストを10パーセント落とすことにも尽力しました。

またその際に、仕事に必要だと感じたためPythonとC言語といったプログラミング言語も習得いたしました。

貴社のAI技術の発展に力を入れている姿勢と、データサイエンティストの役割を重要視している点に感銘を受け、ぜひ働かせていただきたいと思うようになりました。

貴社のAIなどの最先端技術に注力している環境で、ビックデータの分析方法やその利用方法をもっと追及したいと考えており、自身のスキルアップにもつながると確信しております。(283文字)

 

IT系のES作成に悩んでいる人におすすめの記事一覧

「IT企業のESの書き方が分からない」という人は、 IT業界全体や職種別のESの書き方について詳しく分かるので以下の記事をあわせて読んでみてください。

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【避けよう】データサイエンティストの志望動機のNG例文

就活生ちゃん

データーサイエンティストの志望動機の作成の仕方がわかりました!

ところで、志望動機で言うことを避けた方が良いことってあるんでしょうか?

志望動機で避けた方がよいポイントを知っておくことは重要ですね。

では避けた方が良い志望動機の例文をいくつか見ていきましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

避けた方が良い志望動機の例文
  • 具体性が欠けている
  • 自分の都合を前面に押し出している
  • 情熱・意欲が感じられない

具体性が欠けている例文

私はデータサイエンティストとして貴社に貢献したいと考えています。

データサイエンティストとして「どのように貢献するか」という大事な部分が欠けてしまっているため、薄っぺらい言葉に聞こえてしまいます。

自分のスキルや将来のビジョンについてアピールする際には具体性を意識して志望動機の文章を作成することを心がけましょう。

自分の都合を前面に押し出している例文

貴社は福利厚生制度の構築に力を入れており、プライベートも充実させたいと考えている私にとって理想的な職場だと感じて応募させていただきました。

職場選びにおいて福利厚生制度は大きな決め手となる場合がありますが、この文章では「福利厚生制度にもっと力を入れている企業が見つかれば、すぐにやめてしまうのではないか」と思われてしまします。

企業の仕事に対する姿勢や、提供している商品やサービスなど、仕事内容に関連する事柄について言及する志望動機を考えてみましょう。

情熱・意欲が感じられない例文

データサイエンティストとして働きたいと考え、データサイエンティストを募集していた貴社に応募いたしました。

上記の例文は「なぜデータサイエンティストになりたいのか」がわからない文章になっています。

また、企業にデータサイエンティストとして働けるならどこでもよいという印象を与えてしまう可能性も高いと言えます。

このような文章からは、「データサイエンティストになりたい」「その企業でどうしても働きたい」という情熱・意欲が感じられません。

続いてデータサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイントをまとめてご紹介します。

上記のようなNGな志望動機の作成を避けるためにも、ぜひ参考にしてみてくださいね。

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【厳選】データサイエンティストの自己PRの例文

例文①:経験者向け

以下はデータサイエンティストに関するスキルを持っている場合の自己PRです。

「就活の教科書」編集部 はるな

データサイエンティスト自己PRの例文①

私の強みは様々なアプローチから課題を解決する力です。
これは○○人が参加するデータサイエンスのワークショップでWeb商品の売り上げ向上を目指したときに発揮されました。
最初は、相関関係や決定木分析などデータサイエンスの視点から売り上げ向上を目指しましたが、有意な結果が得られませんでした。
そこで、私は問題設定を考え直して、単価予想や売り上げ点数などのビジネスの視点から解析対象をしぼり、その解析対象をいつどのように売り出せばいいかという考えで進めました。
その結果、学生では珍しいビジネスの視点を出発点として解析したという評価をいただき、上位○○人に選ばれて入賞することができました。
貴社に入社後も、私の強みである様々なアプローチから課題を解決する力を活かして、データサイエンスやビジネスといった複数の視点から、クライアントのビジネス課題を解決したいと思います。

例文②:未経験者向け

以下はデータサイエンティストに関するスキル面以外をアピールする場合の自己PRです。

「就活の教科書」編集部 はるな

データサイエンティスト自己PRの例文②

私の強みはコツコツと物事に取り組み改善することです。

これは電話営業のアルバイトで、小売店に商品を提案したときに発揮されました。

社員の方はアポイントを1日平均〇つ獲得していました。

最初は、成績優秀な社員の方のトーク内容を取り入れましたが、平均的なアポイント数よりも少ない〇つしか獲得できませんでした。

そこで、私は勤務前にその日意識することをリストアップしました。

また、勤務終了後に必ずその日の振り返りを行い、その日の課題と次回意識することをリストアップしました。

これによって、〇か月後にはアポイント数を〇つ獲得することができました。

貴社に入社後も、私の強みであるコツコツと物事に取り組み改善する力を活かして、データに対しその時々に合った処理を行い、クライアントのビジネス課題を解決したいと思います。

 

 

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データサイエンティストで活かせる自己PRスキルのキーワード一覧

就活生ちゃん

データサイエンティストの自己PRの書き方はバッチリ理解しました!

ただ、データサイエンティストの自己PRで何をアピールすればいいのか悩んでいます。

データサイエンティストの自己PRで活かせるおすすめのスキルがありますよ。

データサイエンティストの自己PRで活かせるおすすめのスキルを以下にまとめてみました!

「就活の教科書」編集部 はるな

データサイエンティストで活かせる自己PRスキル
  • 忍耐力

データに対しその時々に合った処理をする際、コツコツと作業を行うため。

  • 論理的思考力

データを利用して仮説検証を行い論理的に結論を導く必要があるため。

  • 課題解決力

経営課題を解決する方法を導く必要があるため。

  • プレゼンテーション力

経営課題を解決する方法を経営陣に伝え納得してもらうため。

  • コミュニケーション能力

データサイエンティストはチームや他の部署と協力して業務を行うため。

  • プログラミング経験

データ分析を行うときにPythonやRを用いるため。

  • 統計学

統計学の知識を用いて、データを分析するため。

  • 学会発表経験

客観的な成果を示せるため。

自己PRで使えるキーワードは以下の記事にもまとめています。

自己PRを選ぶときの注意点も記載しているので、チェックしてみて下さい!

「就活の教科書」編集部 はるな

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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。

就活アドバイザー 京香

 

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

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データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント

就活生くん

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイントをなんとなく把握することができました!

では、データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイントを改めてまとめてご紹介しますね!

「就活の教科書」編集部 はるな

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント
  • 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①:データサイエンティストになりたい理由を考える

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント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ことです。

「なぜデータサイエンティストになりたいのか」「なぜ他の職業ではだめなのか」を考えて言語化してみましょう。

データサイエンティストは専門的な知識・技術が必要不可欠な職種です。

企業も、志望者にデータサイエンティストとして働くうえでの忍耐力や素質があるのかを見極めようとしてくるので、生半可な志望理由では採用されないと思っておきましょう。

データサイエンティストとして働きたいという覚悟を示すためにも、データサイエンティストという職種についての理解を深め、志望理由を明確にして伝える用意をしておきましょう。

 

ポイント②:なぜその企業を選んだのか考える

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント2つ目は、なぜその企業を選んだのか考えることです。

企業は「どこでもいいからデータサイエンティストとして働ける職場を探している人」ではなく「その企業にデータサイエンティストとして貢献したい人」を採用したいと考えています。

そのため、「なぜその企業を選んだのか」という理由や、「どうしてもその企業に入りたい」という気持ちを伝えることが重要です。

同業他社との違いや、志望企業との具体的なエピソードなどを入れて考えると言語化しやすいと思います。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

ポイント③:入社後のキャリアプランを考える

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント3つ目は、入社後のキャリアプランを考えることです。

単に「データサイエンティストになりたい」という人よりも、「データサイエンティストになってこんな仕事がしたい」「将来的にはこのようなデータサイエンティストになりたい」といったような具体的なキャリアプランを持っている人に、企業は好感を抱きやすいです。

将来の目標を示すことで、その職業についてよく調べ、よく考えているということをアピールすることができます。

特に新卒や未経験の方は将来性が重要視されるため、ここできちんとしたキャリアプランを示すことで「データサイエンティストとして働きたい」という本気度を示すことができます。

 

ポイント④:入社に向けての情熱・意欲を考える

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント4つ目は、入社に向けての情熱・意欲を考えることです。

企業は情熱や意欲を通して、就職意欲の高さを測っています。

特に未経験の方や新卒の方は、仕事へのやる気や就職意欲の高さが特に重要視される傾向にあります。

そのため、しっかり情熱・意欲を伝えて、将来の成長見込みを認めてもらえるように準備しておきましょう。

 

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

データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント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ことです。

データサイエンティストとして活かせる資格やスキルとしては、以下のようなものがあります。

  • 基礎的な数学知識
  • プログラミングのスキル・資格
  • データサイエンティスト検定
  • 情報技術者試験
  • 統計検定
  • データベーススペシャリスト

以上のような資格やスキルは、スキルアップのためにデータサイエンティストとして働く中で取得するのもよいと思います。

またほかにも、論理的思考・課題の定義などのビジネススキルも大きなアピールポイントになります。

データサイエンティストの自己PRについては以下の記事でも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 はるな

 

IT系の優良企業から内定をもらうには?

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志望動機で行き詰まってしまったらIT就活特化のサービスを利用するのがおすすめ

ここまでデータサイエンティストの志望動機を書く際のポイントを見てきました。

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「就活の教科書」編集部 はるな

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  • 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

データサイエンティストとしてIT系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。

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「就活の教科書」編集部 はるな

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データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問

就活生ちゃん

データサイエンティストとして就職するために、どのように志望動機を作成すればよいかだんだんわかってきました!

他にデータサイエンティストの志望動機に関して知っておくべきことはありますか?

それでは最後に。データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問をいくつかご紹介しますね。

「就活の教科書」編集部 はるな

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問3つ
  • 質問①:データサイエンティストは辛い?しんどいの?
  • 質問②:データサイエンティストになるには何学部を選考すると良いの?
  • 質問③:データサイエンティストとデータアノリストの違いは?

質問①:データサイエンティストは辛い?しんどいの?

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問1つ目は、「データサイエンティストは辛い?しんどいの?」です。

データサイエンティストの仕事は細かな数字を分析したり、プログラミング作業をしたりと、細やかで根気のいるデスクワークの作業が多いです。

そのため、デスクワークが苦手だったり、細かい作業が苦手な人にとっては苦痛を感じることが多い職業であると言えるかもしれません。

データサイエンティストの仕事には専門的な知識が必要なことに加え、この世界では常に新しい技術や知識が生まれて進歩しているために日々の勉強が必要になってきます。

そのため、勉強が苦手な人や自分を高めていこうという高い向上心を持てない人にとってもつらいことが多いかもしれません。

しかし、データサイエンティストの仕事は商品や経営戦略の改善という重要なミッションを内包しているため、達成感ややりがいも大きな仕事であると言えるでしょう。

 

質問②:データサイエンティストになるには何学部を選考すると良いの?

データサイエンティストの志望動機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になるには何学部を選考すると良いの?」です。

データサイエンティストの仕事には統計学が必須なので、統計学を学ぶことが可能な学部を専攻するとよいと考えます。

そのため、理学部(数学科)、工学部、経済学部、経営学部、社会学部などが良いと考えられます。

また近年は横浜市立大学や滋賀大学などデータサイエンスを専門的に学ぶ、データサイエンス学部を設立している大学もあります。

 

質問③:データサイエンティストとデータアノリストの違いは?

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問3つ目は、「データサイエンティストとデータアノリストの違いは?」です。

データ分析によってビジネス上の課題を解決するという、共通の目的を持ったデータサイエンティストとデータアナリストには、職務領域や必要とするスキルに違いがあります。

データアナリストは、基本的な統計学を用いて主に構造化されたデータの分析や可視化を行います。

一方でデータサイエンティストは、統計学に加えて機械学習を用いてデータから将来を予測したり、音声や画像などの非構造化データを分析したりします。

そのため、データアナリストにはSASやExcel、BIツールといったソフトウェアの使用スキルが求められますが、データサイエンティストにはTensorFlowやKeras、Chainerなどの機械学習に関するソフトウェアの使用スキルが求められます。

ただし、データアナリストやデータサイエンティストの職務は企業によって異なる場合があるので、注意が必要です。

志望企業で、データサイエンティストがどのような職務を行っているのかをきちんと調べてから応募しましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

質問④:データサイエンティストの自己PRはどのようにして見つけたらいいの?

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問4つ目は、「データサイエンティストの自己PRはどのようにして見つけたらいいの?」です。

自己PRは自己分析をして見つけましょう。

自己PRとは自分の強みをアピールすることです。

自分の強みは自己分析をして、自分のことを知ることで明らかになります。

自己分析にはいくつかやり方があります。

自己分析のやり方
  • 自分史を作る
  • モチベーショングラフを作る
  • Will,Can,Mustの3つの輪を考える など

自己分析のやり方については、以下の記事で詳しく解説しています。

自己分析は時間がかかります。記事を見て、早く自己分析に取り掛かりましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

質問⑤:データサイエンティストには未経験からでもなれるの?

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問5つ目は、「データサイエンティストには未経験からでもなれるの?」です。

データサイエンティストには未経験からでもなれます

ただし、データサイエンティストの採用枠は多くないため、それなりの行動をする必要があります。

データサイエンティストになるための方法はいくつかあります。

データサイエンティストになるための方法
  • インターンに参加する
  • kaggleやSIGNATEなどのコンペに参加して実績を作る
  • 大学や大学院で専門的な知識を学ぶ

特に文系からデータサイエンティストになる方法については、以下の記事で詳しく解説しています。

チェックしてみて下さい。

「就活の教科書」編集部 はるな

 

質問⑥:データサイエンティストの将来性はあるの?

データサイエンティストの志望動機に関するよくある質問6つ目は、「デデータサイエンティストの将来性はあるの?」です。

データサイエンティストの将来性はあります

データサイエンティスト協会によると、将来性を感じている人は81%であるという調査結果が出ています。

将来性のある仕事については、以下の記事でもまとめています。

やりたい仕事が決まっていない人は是非見てください!

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まとめ:データサイエンティストの志望動機の例文を参考に、選考を挑もう

いかがでしたか。

今回はデータサイエンティストの志望動機の作成の仕方やポイントをご紹介いたしました。

以下の記事で、様々な職種の志望動機の解説を行っているので、他にも気になる職種がないか見てみてくださいね。

最後に今回の記事を簡単にまとめておきます。

最後までご覧いただきありがとうございました。

また、次の記事でお会いしましょう。

「就活の教科書」編集部 はるな

この記事のまとめ

◆【職種研究】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(Twitter/2ch)

◆【未経験者/新卒編】データサイエンティストの志望動機の例文

◆【経験者編】データサイエンティストの志望動機の例文

◆【避けよう】データサイエンティストの志望動機のNG例文

◆データサイエンティストの志望動機/自己PRを書く際のポイント

  • 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

◆データサイエンティストの志望動機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辛い?しんどいの?
  • 質問②:データサイエンティストになるには何学部を選考すると良いの?
  • 質問③:データサイエンティストとデータアノリストの違いは?

◆まとめ:データサイエンティストの志望動機の例文を参考に、選考を挑もう