データサイエンティストの就活でなぜ院卒が有利？求められるスキルを紹介

• 1.データサイエンティストとは？

• 2.大手の新卒データサイエンティスト求人は大学院卒を条件としていることが多い

• 3.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

• 4.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

• 5.データサイエンティストに就職しやすい大学院はどこ？

• 6.院卒のデータサイエンティストに求められるスキル

• 7.院卒でデータサイエンティストになるための就活対策

• 8.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.大手の新卒データサイエンティスト求人は大学院卒を条件としていることが多い

データサイエンティスト職は、高度な統計知識やプログラミングスキル、機械学習への理解が求められる専門性の高い職種です。そのため、より高いスキルを持っている人材を新卒時から採用したい企業が多く、特に大手企業では大学院卒を応募条件とする傾向が強く見られます。

たとえば、日立製作所やソニーグループなどの大手企業では、データサイエンティスト職の新卒募集において修士過程卒業・博士過程卒業を前提とする求人が中心です。
なかには学部卒でも応募可能としているケースもありますが、その場合でも実務経験や研究での成果が求められるケースが多く、実質的には大学院卒のほうが有利とされています。例えば、インターンシップやコンペなどの成果がないとまず選考は通過しづらいと思って良いでしょう。
企業側としても、大学院での研究経験を通じてより高いレベルでのデータ分析の実践力を培った人材を即戦力として期待していることが伺えます。

3.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

• ・実践的なスキル・経験をアピールできるから

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。

実践的なスキル・経験をアピールできるから

大学院卒の学生は、学部卒の学生と比較してより実務的なスキル・経験を持っていることが多く、より即戦力として活躍することが期待できます。
一般的に、大学院では座学にとどまらず、研究や外部発表を通じた実践的なスキルの習得が求められます。特にデータサイエンス系の分野では、学会発表やコンペティションへの参加が奨励されており、研究成果を第三者に伝える力や課題設定・分析・考察までを一貫して行う能力が自然と身につきます。これは、座学を中心とした学部卒の学生には身につきづらいスキルです。

また、近年は人工知能学会や情報処理学会といった既存の学術団体に加え、データサイエンスや機械学習に特化した若手向けの研究会やイベントも数多く開催されており、大学院生同士の交流や企業との接点も増えています。
こうした実践の機会を通じて、修士・博士課程の学生は現場に近い視点でデータ分析スキルを磨くことができるため、就職活動の際にも即戦力としてアピールしやすい傾向があります。

4.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。

5.データサイエンティストに就職しやすい大学院はどこ？

データサイエンティストとしての就職を目指すうえで、大学院選びは重要になってきます。ここではデータサイエンス分野に強みを持ち、企業からの評価も高い大学院をいくつかご紹介します。いずれも実践的な教育体制や優れた進路実績を有しており、データサイエンティストを志す学生にとって魅力的な環境が整っています。

東京大学大学院 情報理工学系研究科

東京大学大学院 情報理工学系研究科は、日本の情報科学研究をリードする存在であり、AI・機械学習・統計解析などの分野において世界的にも高い評価を受けています。コンピュータ科学専攻、数理情報学専攻、システム情報学専攻、電子情報学専攻、知能機械情報学専攻、創造情報学専攻の専攻科目が用意されています。

日本トップレベルの研究力とリソースを活かして、研究成果を実社会に実装する機会が豊富です。卒業生は国内外のIT企業、金融、研究機関などで多数活躍しており、就職先の幅広さと質は抜群です。

参考：東京大学大学院 情報理工学系研究科

一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科

2023年に設立された新しい研究科で、文系・理系を横断する形でデータサイエンス教育に力を入れている研究科です。社会課題の解決に向けたデータ活用を重視し、政策立案、マーケティング、行政実務などに活かせる分析力を養うことができます。

社会科学に強い一橋大学・大学院ならではの教育カリキュラムで文系出身者でも入学しやすく、公共政策やビジネス課題に対するデータサイエンスの応用を学びやすいのが特徴的です。

参考：一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科

京都大学 大学院 情報学研究科

京都大学大学院 情報学研究科は、情報学の理論と応用の両方をバランスよく学べる大学院です。知能情報学コース、社会情報学コース、先端数理科学コース、数理工学コース、システム科学コース、通信情報システムコース、データ科学コースの7コースが用意されています。

理論と実践を融合したバランスの取れた教育体制が魅力で、研究室によっては企業との共同プロジェクトや国際共同研究も多数行われています。国内有数の研究力を誇り、AIやデータサイエンス分野における学術的な貢献も大きく、関西圏の大企業や研究機関・官公庁との強いつながりもあり、高度専門職への就職に強い実績がある点が特徴的です。

参考：京都大学 大学院 情報学研究科

東北大学 大学院 情報科学研究科

東北大学大学院 情報科学研究科は、自然科学系の分野としてだけでなく、人文・社会科学系の分野にもまたがる基礎学問としての研究がテーマとなっている研究科です。

幅広い分野でのデータ活用やAI技術の研究がおこなわれており、情報基礎科学専攻、人間社会情報科学専攻、システム情報科学専攻、応用情報科学専攻の4つの専攻科目が用意されています。

参考：東北大学 大学院 情報科学研究科

6.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として必要なプログラミングスキルは、単なる文法知識にとどまらず、実践的なデータ分析や処理をこなせる水準が求められます。以下で、必要な言語と具体的に求められる水準について細かく記載します。
 

• ・Python：Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learnなど主要ライブラリを用いて、データ前処理・可視化・モデル構築まで一通りこなせるレベル。たとえば、CSVファイルを読み込んで前処理し、分類モデルや回帰モデルを構築・評価できることが目安です。

• ・SQL：基本的なSELECT文・GROUP BY・JOINの使い分けができ、実務で求められる複雑な条件に合わせたクエリをある程度かけることが理想です。

• ・R言語（使用頻度は職場により異なる）：基本的な統計解析やグラフ描画が可能であれば十分ですが、Pythonと比較して使用頻度が下がっている現場も多いです。

具体的な水準をテストしたい方は、Kaggleなどのデータに取り組み、ある程度高いスコアを撮ることができると、実務に近い水準のプログラミングスキルがあると言えるでしょう。

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。
数学については、線形代数と確率論が特に重要です。行列の加減乗や転置、逆行列といった用語の意味を理解し、ベクトルや写像の考え方も把握しておく必要があります。つまり、大学院の数学まできちんと履修しておくことが求められます。また、確率論においては、期待値・分散・共分散の定義を正しく使え、二項分布やポアソン分布などの理解があると理想的です。

統計学については、統計検定2級に合格できるレベルを一つの目安にするとよいでしょう。具体的には、平均・分散・標準偏差などの記述統計の理解から始まり、正規分布やt分布、カイ二乗分布といった代表的な分布の特徴を説明できることが求められます。また、仮説検定の基本やp値の意味を理解し、ベイズの定理を用いた条件付き確率の再計算ができると、実務でも応用が利きます。

ビジネススキル

データサイエンティストは、単にモデルを作るだけでなく、その結果をビジネスに役立てる橋渡し役としての役割も求められます。そのため、ある程度のコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力、そしてビジネス的な視点を持っていることが重要です。

たとえば、分析結果を社内の非エンジニアや意思決定者に向けて簡潔にスライドにまとめ、数分で要点を伝えられる能力があれば、職場でも信頼を得やすくなります。また、分析結果を実務に生かすためのビジネス理解力や業界構造の理解力も求められます。いくらデータを活用して分析ができても、具体的なアウトプットにつながらなければ絵に描いた餅です。
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。

7.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。

8.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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