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

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？

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。

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。

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。

※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。

【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

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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

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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

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。

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。

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。

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データサイエンティストを目指すならIT就活のプロに頼るのがおすすめ

方法：ITのプロと選考対策を行う（新卒向け）

IT業界へ就職・転職する方法は、ITのプロと選考対策を行うことです。

ITのプロとは、IT業界で長い間活躍している人たちのことで、IT業界の内部情報も多く知っています。

そのようなプロとES・ポートフォリオ添削・面接対策を行うことで、志望するIT企業へ就職することができます。

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方法：IT転職のプロのサポートを受ける（転職者向け）

IT業界へ就職・転職する方法は、IT転職のプロのサポートを受けることです。

IT転職のプロは、経験やスキルから「あなたの強み」を見つけてくれ、企業紹介から選考対策まで行ってくれます。

IT転職のプロのサポートを受けると、時間が足りない転職活動を効率よく行えるためおすすめです。

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方法：IT未経験に特化した就活サポートを受ける（新卒・転職者向け）

IT業界へ就職・転職する方法は、IT未経験に特化した就活サポートを受けることです。

IT未経験からIT企業に就職する人も増えてきていますが、自分一人の力で就職することは難しいと言われています。

IT未経験に特化したサービスでは、IT知識の習得サポート・適性をみての企業紹介などを受けられます。

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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

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。

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。

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。

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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

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。

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。

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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

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。

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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。