データサイエンティストの就活では院卒が有利！大学院進学の注意点と大卒からの就活対策

• 1.データサイエンティストとは？

• 2.データサイエンティスト就活では院卒が有利になる理由

• 3.データサイエンティストになるために院卒を目指す時の注意点

• 4.院卒のデータサイエンティストに求められるスキル

• 5.院卒でデータサイエンティストになるための就活対策

• 6.まとめ

1.データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、プログラミングや数学・統計学といった知識を用いて、AIを活用しながら企業の意思決定を支援する職種です。企業が持つビッグデータを収集・整理・分析することで、経営層がこれからの経営戦略を決めるためのサポートを提供するのが特徴です。幅広い分野の深い知識が必要とされる仕事なので、文系・未経験の人材を採用することは少なく、理系・情報系出身の人材や、データサイエンスを学んだ院卒の人材を積極的に採用する傾向にあります。

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データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、主にデータの分析業務に携わりますが、その目的は企業の意思決定を支援することにあります。まずはデータ分析の目的を定めた上で業務に取り組み、データサイエンスに詳しくない経営層が意思決定に活かしやすいようなフォーマットでレポートを作成するまでが仕事内容に含まれます。

データサイエンスの専門家であることに加えて、相手の立場に配慮した表現を選ぶコミュニケーションスキルや、説得力ある提案を行うためのプレゼンスキルなども必要とされる職種となっています。

データサイエンティストを募集する業界・企業

データサイエンティストの就職先となる業界・企業には、IT業界・AI業界が挙げられます。ITコンサルティング企業やシンクタンクなど、データ分析を用いてお客様となるクライアント企業を支援する企業が、データサイエンティストの主な活躍の場となっています。

また、大手メーカーや金融業界、広告代理店の中には、自社の経営改善のために経験豊富なデータサイエンティストを採用し、マーケティング部門へ配属するケースもあります。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストという仕事は比較的新しい職種ですが、近年になってビッグデータを経営に活かそうと考える企業が増えていることから、高い需要が見込まれているのが特徴です。データサイエンティストの仕事はAIに代替されるのではないかという意見があるものの、経営層の立場に寄り添った人間的な支援サービスを提供できるデータサイエンティストは、今後も高い将来性が期待できるでしょう。

その証拠として、データサイエンティストの求人では平均的なIT業界の求人と比べて、高収入・好待遇が用意されているケースが多く、企業側も手厚い条件で迎えようとする姿勢があります。データサイエンティストとしてのスキル・経験を活かし、ITコンサルタントやプロジェクトマネージャーといった上位職種へのステップアップを果たすことができれば、より市場価値の高い人材を目指せるでしょう。

2.データサイエンティスト就活では院卒が有利になる理由

データサイエンティストの就活では、大卒よりも院卒のほうが新卒採用で有利になるとされています。その理由として挙げられるのは、下記の3点です。
 

• ・データサイエンスに対する志望意欲をアピールできるから

  ・専門的な知識を身につけられるから

  ・院卒を条件としている求人が多いから

それぞれ詳しく解説しますので、データサイエンティストになるために引率を目指すかどうかを考える参考にしてみてください。

データサイエンスに対する志望意欲をアピールできるから

データサイエンティストの就活で院卒が有利になる理由として、データサイエンスを学ぶために大学院へ進学するほどの高い志望意欲をアピールできることが挙げられます。これまでデータサイエンティストに関連しない学部・学科で学んできた人材よりも、データサイエンティストの業務に近い学部・学科を専攻してきた人材の方が、企業からの評価は高まります。

さらにデータサイエンスの分野を研究するために大学院へ進んだ経歴を伝えることで、長期的なキャリアプランを見据えて進学していることをアピールできるでしょう。単に院卒であるだけで就活が大きく有利になることは考えにくいですが、IT系・情報系や数学系など、データサイエンスに関連する分野を専攻しておくと、知識・技術面だけではなく志望意欲のアピールにも役立ちます。

専門的な知識を身につけられるから

データサイエンティストの就活では、院卒の学生は専門知識を備えた即戦力の人材と評価されます。データサイエンティストに求められる知識やスキルを大学院で学び、入社後は大卒の新卒社員よりも素早く現場で活躍できると判断されるので、院卒の方が就活では有利とされるのです。

IT系の職種の中でも、特にデータサイエンティストは学ぶべき知識・スキルの範囲が広く、大学の過程だけでは仕事を始める上での土台となる知識すら不足してしまうことがあります。大学では理系・情報系を専攻してこなかった方にとっては、とりわけ大学院に進んでデータサイエンスの分野を修めるメリットは大きくなるでしょう。

院卒を条件としている求人が多いから

新卒採用におけるデータサイエンティストの求人は、そもそも大学院卒業見込みの学生向けが大半を占めていることも、院卒が有利と言われる理由の一つです。データサイエンティストは比較的新しい職種であり、高い需要がある反面、十分なスキルを持った人材が少ないという事情があります。

人手不足の現場が多いということは、未経験からデータサイエンティストを育成するための人材も不足することを意味するため、院卒もしくは中途採用のように、ある程度の知識・スキルを持った人材を募集せざるを得ないのです。実際にデータサイエンティストの求人を探してみても、新卒採用を実施する企業が少ない上、院卒の人材を募集しているケースが多いことがわかるでしょう。

今後データサイエンティストの人手不足が解消されれば新卒採用を実施する企業が増えると見込まれますが、その頃には高収入・好待遇の求人はさらに競争率が高まるかもしれません。

3.データサイエンティストになるために院卒を目指す時の注意点

ここからはデータサイエンティストの就職を見据えて、大学院進学して院卒を目指す場合の注意点について解説します。
 

• ・高額な進学費用がかかる

  ・ビジネススキルを身につける場が少ない

  ・目的意識がないと研究活動が苦痛になる

大学院進学は、データサイエンティストの就活という面では有利に働きますが、上記のようなデメリットも踏まえた上で進路を決めるようにしてください。

高額な進学費用がかかる

データサイエンティストになるために院卒を目指す場合、高額な進学費用がかかることに注意しましょう。2年間の大学院で数百万円単位の学費が必要になるため、どのように工面するかが大きな問題となる可能性があります。奨学金を借りる場合には将来の返済負担が大きくなること、アルバイトに取り組む場合には学業との両立が困難になったり、採用に直結するインターンに参加しにくくなったりするデメリットがあることに注意が必要です。

ただし大学院を卒業することで、大卒と比べて就職した際の初任給が高額になったり、生涯収入が上昇したりする傾向にあるため、長期的なキャリアパスを考えると院卒の方が経済的に有利になる可能性もあります。

ビジネススキルを身につける場が少ない

データサイエンティストの就活を見据えて大学院へ進んだ場合、大卒と比べてビジネススキルを身につける場が少なくなることにも注意が必要です。データサイエンティストとして活躍するためには、データサイエンスに関する知識・スキルに加えて、プレゼンスキルやコミュニケーションスキルといったビジネススキルも要求されます。

こうしたビジネススキルは大学院で身につけることは難しく、実際の業務を通じて習得する必要があるため、実務に就くのが遅くなる院卒にとってはデメリットの一つに挙げられます。データ分析に関連したアルバイトやデータサイエンティストとしてのインターンを通じてビジネススキルを習得しておくと、就活をより有利に進めることができるでしょう。

目的意識がないと研究活動が苦痛になる

データサイエンティストになるために大学院に進学する時には、目的意識がないと研究活動が苦痛になる可能性が高いことにも注意しましょう。大学院は大学とは異なり、研究を中心とした活動を行う場なので、明確な研究テーマや深掘りしたい分野が定まっていない場合にはモチベーションが低下しやすいのです。

その結果、大学院を中退してしまう事態になれば、就活でも不利に働いてしまうでしょう。データサイエンティストのキャリアを見据えて大学院へ進学するなら、データサイエンスに関連する分野を中心に明確な目的意識を持つようにしてください。

4.院卒のデータサイエンティストに求められるスキル

続いて、院卒のデータサイエンティストに求められるスキルについて、下記の3つの項目ごとに解説します。
 

• ・プログラミングスキル

  ・数学・統計学の知識

  ・ビジネススキル

いずれもデータサイエンティストの選考で評価されやすいスキルとなっていますので、就活を見据えたスキルアップの参考にしてみてください。

プログラミングスキル

院卒でデータサイエンティストを目指すのであれば、現場で必要とされるプログラミングスキルを一通り身につけておくことが大切です。データサイエンティストが用いるプログラミング言語には、データ分析に強いPythonやR言語、データベースを扱うためのSQL
などが挙げられます。

独学でプログラミングを学ぶだけではなく、データ分析の現場でプログラミング言語を扱ったことがあるなど、実践的なスキルがあるとデータサイエンティストとしての評価が高まります。大学院でプログラミング言語を扱わない場合には、プログラミングスクールを利用して学ぶのも良いでしょう。

数学・統計学の知識

院卒のデータサイエンティストには、数学・統計学の知識も必要とされます。確率や微分積分など、大学基礎レベルの知識があればデータサイエンティストの就活で不利になることはありませんが、データ分析の現場で応用できるだけの実践的なスキルが身についていると高く評価されます。

大学院で数学・統計学を専攻しない場合には、統計検定などの資格取得をゴールとして独学に取り組んでおくと良いでしょう。数字やエビデンスをもとに説得力ある提案ができるデータサイエンティストは、どの企業に対しても好印象を与えられます。

ビジネススキル

院卒のデータサイエンティストに求められるビジネススキルには、コミュニケーションスキルやプレゼンスキル、マネジメントスキルなどが挙げられます。データサイエンティストとして分析したデータについて、相手にとってわかりやすい形で説明するスキルがなければ、社内での評価は高まりにくくなるでしょう。

こうしたビジネススキルは社会人になってから実務に触れる中で身につける方が多く、大学院に進学した場合にはビジネススキルを習得する機会が減ってしまうことに注意が必要です。

5.院卒でデータサイエンティストになるための就活対策

最後に、院卒でデータサイエンティストになるために押さえておきたい就活対策についてご紹介しましょう。
 

• ・業務に活かせる資格を取得する

  ・アルバイト・インターンで実務に触れる

  ・SE・PGとして実務を経験してから転職する

これらのポイントを踏まえた上で、データサイエンティストの就活に臨んでみてください。

業務に活かせる資格を取得する

院卒でデータサイエンティストを目指す際には、高い志望意欲を持って応募していることをアピールするために、データサイエンスに関する資格を取得することをおすすめします。データサイエンティストの就活で保有資格そのものが評価されることは少ないですが、入社後の業務に関連する資格を持っていることは、長期的な計画を立てながら就活に取り組む姿勢をアピールできるメリットがあります。

データサイエンティストの就活で評価されやすい資格には、「応用情報技術者試験」「統計検定」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」などが挙げられます。院卒では基礎的な資格よりも、難易度が高い資格が求められる傾向にあるため、高い実力をアピールできる資格の取得を目指してみましょう。

アルバイト・インターンで実務に触れる

院卒でデータサイエンティストに就職するために、アルバイト・インターンで実務に触れておくのも有効です。データ分析の現場を知っている大学院生であれば、企業にとっては即戦力人材であるという評価につながり、内定獲得のチャンスが高まるからです。アルバイト・インターンを通じてデータサイエンティストの仕事内容への理解を深めることで、入社後のミスマッチを減らせるメリットもあります。

大学院生向けのインターンの中には、採用直結型の長期インターンも存在しているので、データサイエンティストの長期インターンを実施している企業を積極的に探してみるのもおすすめです。アルバイト・インターンを通じて自分に不足している知識・スキルを知り、就活対策に活かすことで、より内定獲得へと近づけるでしょう。

SE・PGとして実務を経験してから転職する

データサイエンティストとしてのキャリアを目指すにあたって、新卒での就職を目指すのではなく、転職で就職を目指す選択肢もあります。新卒ではシステムエンジニア（SE）・プログラマー（PG）といったIT業界の職種で開発経験を積んだ上で、中途採用でデータサイエンティストになる方法です。

大卒からデータサイエンティストを目指す方の中には、新卒入社ではなく中途入社を見据えて、エンジニアとしてのキャリアを積む方も少なくありません。大学院に進んで院卒で就活を始めるか、もしくは大卒で就活に取り組むか迷っている方は、こうしたキャリアパスもあることを踏まえて進路を選択してみると良いでしょう。

6.まとめ

データサイエンティストの就活では、院卒の方が有利に進めやすく着実に内定を獲得できるメリットがあります。専門知識を必要とするデータサイエンティストは、大学院卒業者向けの求人が高い割合を占めており、大卒では得られないような高収入・好待遇の条件で入社できる可能性も高まります。

ただしデータサイエンティストになるために大学院へ進学する際には、高額な学費が必要となることやビジネススキルの習得が難しくなってしまうことに注意が必要です。院卒からの就活では、高いレベルのプログラミングスキルや数学・統計学の知識が求められるので、十分な就活対策を済ませた上で選考に臨むと良いでしょう。

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