新卒でデータサイエンティストになるには？｜就職先や必要なスキル、学習方法を解説

• 1.データサイエンティストはどんな仕事？
• 2.新卒のデータサイエンティストの就職先
• 3.新卒でデータサイエンティストになれる？就職できる人はこんな人
• 4.新卒でデータサイエンティストになる上で必要なスキル・資格
• 5.新卒でデータサイエンティストになるために必要なレベル
• 6.新卒でデータサイエンティストになるためにすべきこと
• 7.まとめ

1.データサイエンティストはどんな仕事？

データサイエンティストの仕事は、ビッグデータを分析しデータからビジネスに有用な知見や情報を導き出すことです。統計学の知識やAI・機械学習の技術を活用し、企業の戦略や売上、利益に貢献するためのデータ分析を行います。

ビッグデータとは、ECサイトで蓄積される購入データや、交通カードで蓄積される人の移動データなど、複雑で膨大なデータを指します。

現在、データサイエンティストはIT業界だけではなく、小売業や金融業、製造業など、ビッグデータを扱うさまざま業界で必要とされています。

新卒の就職で即戦力として採用されるというよりも、数年程度経験を積んでから活躍するのが一般的だと考えられます。データサイエンティストには、高度なスキルと幅広い知識が求められるためです。

データサイエンティストの年収

レバテックキャリアには400万円から1000万円超まで、幅広い年収の求人が掲載されています（2022年12月2日時点）。中には高いスキルと経験で、企業の経営やビジネスに直接役に立つデータ分析を行い、年収約1500万円を超えるデータサイエンティストも存在します。

新卒採用の場合は、年収約300万円〜400万円が一般的といえるでしょう。

2.新卒のデータサイエンティストの就職先

続いて、新卒のデータサイエンティストが就職することの多い企業やその企業の特徴について解説していきます。

シンクタンクやリサーチ会社など

コンサルティングファームや総合研究所といった企業が該当します。顧客からデータ分析やデータ活用のコンサルティングを委託されてデータサイエンスを担う専門職としての社員が多く揃っており、データサイエンティストの採用が盛んです。そのため、新卒が入社した後の研修体制や教育体制も豊富であり、様々なキャリアパスも用意されていることから、新卒でデータサイエンティストを目指す方の多くはこのシンクタンク・リサーチ会社を志望することが多いです。

IT系企業

IT系企業ではビッグデータの分析・活用を行うことが当たり前になっています。したがって、データサイエンティストの採用が多く、就職のチャンスもある程度あります。

どちらかというと大手IT系企業が積極的に採用を行っており、SIerがデータサイエンスサービスを提供するためにデータサイエンティストを採用するケースも増えているようです。ただ、データ活用を専門的にしていないIT企業はまだまだデータサイエンティストの人員確保に苦しんでいる企業も多く、教育体制や研修体制やシンクタンク・リサーチ会社ほど整っていないことが多くなっています。そのため、こういった企業に入ってデータサイエンティストになる場合は、まずIT関連の別職種で業務を行い、経験を得たのちデータサイエンティストにジョブチェンジするというパターンが多くなっています。

IT系ではない企業（事業会社）

最近はIT系以外の企業でもビジネスにおけるデータ活用の重要性が認識され、データサイエンティストの需要が高まっています。

たとえば、電機メーカーでは、購買データから顧客のニーズを引き出すデータ活用が進んでいます。ほかにも、大量の取引データを扱う商社などあらゆる業界でデータが活用されている状況です。ただITのインフラも整っていない企業が多く、新卒で育成しつつデータサイエンティストを採用するというよりは、即戦力になる中途社員を採用して活躍してもらうというケースが多くなっています。
そのため、データサイエンティストとして他の企業で就職して経験を積んだのち、こういった企業に就職するというケースが多くなっています。

新卒でデータサイエンティストの募集をしている会社

続いて、新卒でデータサイエンティスト職を募集している会社を複数紹介します。大手企業の求人内容をまとめていますので、どのくらいのレベルのデータサイエンティストが求められているのか参考にしてみてください。

リクルートホールディングス

リクルートホールディングスは、求人広告や人材紹介、人材派遣、ITサービスなどを提供している総合IT企業です。SUUMOやホットペッパーなどのサービスを持つグループになります。

リクルートホールディングスでは、データスペシャリスト枠として、データサイエンティストやデータエンジニア、機械学習エンジニアなどのデータサイエンス職が新卒で募集されています。
具体的な応募条件は以下を満たしている必要があります。

• ・数理統計学/統計解析/機械学習/自然言語処理/人工知能/画像解析など分析・解析手法に関する知識を有する方

• ・Pythonなどプログラミング知識・利用経験を有する方

参考：リクルートホールディングス

ソニーグループ

ソニーグループはPlaystationを持つソニー・インタラクティブエンタテインメント社を傘下に持つ、テクノロジー・エンターテイメント総合企業です。

ソニーグループでは、2024年5月現在、45つの職種で新卒データサイエンティスト職が募集されています。
募集している職種や領域によって異なりますが、データサイエンティスト職は以下のような要件が求められているケースが多いです。

• ・プログラミング経験のある方（C、C++、Java、Python、OpenCL、OpenGL、MATLAB等）

• ・ビッグデータの収集加工技術(データエンジニアリング)や分析技術(データサイエンティスト)をお持ちの方もしくは興味のある方

• ・統計・機械学習技術知識をお持ちの方もしくは興味のある方

参考：ソニーグループ

第一生命保険株式会社

第一生命保険株式会社は、生命保険を提供している保険会社です。国内の生命保険で高いシェアを誇っています。
第一生命保険株式会社では、金融工学や数理統計のプロフェッショナルとしてリスク管理や金融に関する問題、課題解決ができるデータサイエンティストを募集しています。
細かな募集要件は特に定められておらず、「大学生もしくは大学院生 ※理数系を選考している方が望ましい」という応募要件となっており、理系の方が入社しやすい可能性が高いです。

参考：第一生命

3.新卒でデータサイエンティストになれる？就職できる人はこんな人

レバテックルーキーでは、これまで数多くの方を新卒で支援していく中で、データサイエンティストとして就職された方も多くみてきました。ここでは、新卒でデータサイエンティストになっている方はどんな人なのか紹介していきますので、参考にしてみてください。

理系学生・理系大学院生

データサイエンティストでは新卒の採用が理系大学の学生や理系大学院の学生を対象に行われていることが多いです。これは、データサイエンティストで求められるスキルがIT、プログラミング、データサイエンス、数学など多岐にわたるため、大学ですでに学習を終えている学生を採用する方が、より早く企業で活躍してもらえる可能性が高いためです。実際理系学部、理系大学院の方のみを対象とした求人も多くあるため、文系学生よりも理系学部や理系大学院の方が有利になりやすい傾向にあります。

インターンシップなどで経験がある

実際にデータサイエンティストとしてインターンシップなどに参加し、経験を積んでいる方がデータサイエンティストになっている方が多い傾向にあります。座学や独学でデータサイエンティストの勉強をすることは可能ですが、勉強と実際の現場に出て経験を積むのとでは大きな差があります。実際の現場のデータサイエンティストの泥臭さや大変さを実感していることで、より実務で自分の経験を活かしながら活躍することが可能になります。そのため大学1〜3年生の方はぜひインターンシップに参加し、1年以上インターン経験を積むとより就職活動を有利にすることができます。

データ分析コンペで高い成果を修めている

データ分析コンペをおこなっているサイトで高い成果を修めている方が多く内定をとっている傾向にあります。データ分析コンペとは、たとえば以下のようなサイトで開催されているものが該当します。
・Kaggle
・SIGNATE
これらのコンペでは実際の企業がデータ分析に関する課題や依頼を出しており、精度の高い結果を出せた場合はその分自分のアカウントの評価が高まる形になっています。評価に応じてランクなどが分かれており、高いランクを持っている方は就職活動でも高く評価されることがあります。

4.新卒でデータサイエンティストになる上で必要なスキル・資格

ここでは、新卒でデータサイエンティストになるために必要なスキル、資格について紹介していきます。

新卒でデータサイエンティストになる上で必要なスキル

続いて、新卒でデータサイエンティストになる際に必要なスキルを紹介します。

論理的思考力と客観性

客観的な数値やデータから解決策や方向性を論理的に導くことが得意な人は、データサイエンティストに向いています。客観的な根拠は万人に対して説得力があり、データサイエンスにおいて非常に重要だからです。

学習意欲の高さ

AI・機械学習などのデータ処理に関連する技術は、進化のスピードが早い領域です。データサイエンティストは日々新しい技術を取得する必要があるため、学習意欲がある人に向いているでしょう。

数的スキル・プログラミングスキル

データサイエンティストはデータの数値と向き合う仕事であるため、数値を扱うのが得意な人に向いています。加えて、AIや機械学習を使って統計や予測を行う際はプログラミングが必要になるので、プログラミングが得意な人にも適性があるでしょう。

コミュニケーション力

データ分析の結果からクライアントに提案を行うこともあるため、データサイエンティストには対人的なコミュニケーション能力も求められます。クライアントには、専門的な知識を持たない人もいます。技術的な話を分かりやすく伝えるコミュニケーション能力がある人は、現場で重宝されるでしょう。

データサイエンティストになる上であると良い資格

新卒で未経験でも、資格があれば知識をアピールすることができる材料になります。下で紹介するような資格を持っている方は、データサイエンティストの選考に際にアピールすることが可能です。
新卒がデータサイエンティストに就職するのに役立つ資格を紹介します。

ITパスポート

「ITパスポート」は情報処理技術者試験の中で最も簡単なレベルの資格で、ITと経営の基礎知識が身についていることを証明します。エンジニア以外の人もITの知識を身につけることが重要との認識が広がったことで、人気資格となっているようです。
これからIT業界について学び始めるという方は、まず最初にITパスポートを受験することで、業界についての基礎的な知識を身に着けられるでしょう。

基本情報技術者試験

「基本情報技術者試験」は、情報基礎理論や開発技術などの基礎知識が身につく資格です。「ITエンジニアの登竜門」といわれており、IT知識の基礎が学べるのが特色。データサイエンティストを目指す方が一番はじめに取得する資格としておすすめです。

「基本情報技術者試験」は国家試験である「情報処理技術者試験」の一区分で、一段階レベルが高い資格には「応用情報技術者試験」があります。

OSS-DB技術者認定試験

「OSS-DB技術者認定試験」は、LPI-Japanが認定するオープンソースデータベース（OSS-DB）に関する知識が身につく資格です。資格のレベルは「Silver」と「Gold」の2つで、取得するとデータベース技術者としてのスキルが認められます。

Python3エンジニア認定基礎試験

「Python3エンジニア認定基礎試験」は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定する資格です。取得すると、Pythonの基礎スキルがあることを証明できます。

さらに上のレベルに進みたい場合は、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の合格を目指すと良いでしょう。

統計検定

「統計検定」は統計の知識や活用力を測る試験で、一般社団法人日本統計学会が実施しています。

検定級は4級から1級まであり、基礎知識を踏まえつつ応用的な諸手法についても問われるのが特色です。資格を取得すれば統計学の理解が深まると同時に、統計活用力も身につけられるでしょう。

ディープラーニング検定（G検定／E資格）

「ディープラーニング検定」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施している試験です。「G検定」「E資格」とも呼ばれます。

幅広い知識を身につけたい方向けのG検定では、AIを活用する基礎知識をはじめ、事業に活用できる知識や能力を測定。エンジニア向けのE資格では、AIに関する理解度や、開発の知識や能力を測ります。

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）指定の講座を受講することで、E資格を受験できるようになります。

ORACLE MASTER（オラクルマスター）

「ORACLE MASTER（オラクルマスター）」は、日本オラクル社が提供しているデータベースの管理する知識や技術を評価する資格です。ORACLE MASTERの資格には、ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナの3ランクがあり、初学者はブロンズから始めます。

オラクル社のデータベースは世界的にも多くシェアされており、採用している企業が少なくありません。そのため、情報処理のベンダー資格ではポピュラーで、データサイエンティストだけではなく、システムエンジニアやプログラマーにも支持されているようです。

データベーススペシャリスト試験

「データベーススペシャリスト試験」は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験です。データベースの設計や管理だけではなく、企画や要件定義、開発をするのに必要な知識や技術を問う内容になっています。

合格率は高くなく、データベースに関わる業務経験のない方や初学者が合格することは難しいでしょう。公式サイトには過去の問題が掲載されています。

5.新卒でデータサイエンティストになるために必要なレベル

新卒でデータサイエンティストになる際に求められるレベルを、項目別に紹介していきます。これからデータサイエンティストになりたいと考えている方は、このレベルに達しているかを確認するようにしましょう。

プログラミングについて

データサイエンティストはRやPythonを使いますが、近年多くの企業はPythonを導入していることが多く、事実上の標準言語です。
新卒でデータサイエンティストになる上で求められる水準としては、

• ・Pythonを用いたデータ処理（pandas、numpy）の経験

• ・可視化（matplotlib、seaborn）の経験

• ・簡単なスクリプト作成や関数の定義

• ・基本的な文法の理解

は最低限できることが望まれます。また、データを活用するにあたってのSQLでのデータ抽出スキルもほぼ必須です。特に、普段の業務では大量のデータを扱うため、ループ処理や条件分岐、クラス設計といった基礎文法に加え、Jupyter Notebookなどを用いた実験的なコード開発にも慣れている必要があります。
Gitなどのバージョン管理の経験があるとより望ましいですが、これは入社後の習得でもカバー可能です。

機械学習・データ分析の基礎理解について

プログラミングをできるだけでなく、機械学習やデータ分析の理論に関する知識も必要になります。ただ分析するだけでなく、機械学習の手法やデータ分析の各種手法を実装・評価したことのある経験が求められます。例えば、

• ・scikit-learnなどを使って、回帰・分類・クラスタリングといった代表的なモデルを一通り実装・評価した経験

• ・精度指標（正解率、再現率、F1スコア、AUCなど）を理解し、目的に応じて使い分けられた経験

などが該当するでしょう。Kaggle等でのコンペ経験があると実務感覚に近く、有利に働きます。また、単なるモデル適用にとどまらず、前処理（欠損処理、正規化）、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ調整などの一連の流れに触れていると、現場での活躍の幅も広がります。

数学・統計学について

数学・統計の基礎知識
大学レベルの線形代数（行列演算、固有値・固有ベクトル）、微分・積分（特に最適化との関係）、確率・統計（分布、期待値、推定、仮説検定）といった基礎数学の理解は必要になります。
その中でも特に、統計に関する理解は高いレベルが求められます。データの前処理やモデルの評価で統計の知識が活用されるため、t検定や分散分析、回帰分析の考え方を理解し、簡単な実装や解釈ができることが求められます。
また、機械学習に関連してベイズ統計や情報理論の初歩を理解しておく必要があるでしょう。業務を始めると理論の学習に時間をかける余裕がなくなりますので、大学在学中に理論を学び少し実践として開発経験を積んでおけると安心です。

6.新卒でデータサイエンティストになるためにすべきこと

新卒でデータサイエンティストになるためにしておくべきことや勉強方法について解説していきます。

データサイエンスについて学ぶ

まずはIT技術に関する全般の知識をつけつつ、データサイエンスについて学ぶことから始めましょう。データサイエンティストとはどんな職業なのか、どういう仕事なのか、データを見るためには何が必要なのか、といったデータ周りの取り扱い方について学ぶことが第一歩目になります。ここは概要を簡単に掴む程度で構いませんので、Youtubeなどの動画サービスを活用しながら学んでおくと良いでしょう。

機械学習に関する知識もつけておく

データサイエンティストとして精度の高い分析を行うには、機械学習に関する知識も必要です。

機械学習とは、機械が自動的に大量のデータを学習し、データに潜むパターンを発見する技術のこと。機械学習を活用することで、膨大なデータからパターンを読み取り、正確な結果を導けます。精度の高い分析には必須の技術です。

プログラミングの知識／スキル（PythonやRなど）をつける

データサイエンティストとして働く上では、データを収集&分析するためのプログラミング知識が必要になります。無料の学習サイトなども多数あるので、時間をかけてゆっくりと学習していきましょう。
なお、データサイエンティストに求められるプログラミング言語は、PythonとR言語が代表的です。

Python

Pythonは、web開発やデータ分析などで使われることの多いプログラミング言語です。抱えるデータを抽出して分析し、機械学習やディープラーニングを活用できるため、データサイエンティストの多くの方に使われています。また、Pythonはデータを分析した後にデータを可視化したり、グラフで図示したりするところまで行いやすいため、データ分析したものを他人に説明する上でも使いやすいプログラミング言語です。

関連記事：Pythonとは？Pythonの特徴や基礎構文について解説

R言語 

R言語は統計解析用のプログラミング言語で、データサイエンティストの業務において非常に有用です。他の言語と比べて統計解析・分析に強い言語となっており、主に統計を駆使してデータ分析をしたい場合はR言語がおすすめです。ただし、Pythonに比べると学習難易度は少し高いため、これからプログラミングを始める方は先にPythonから学習するのも良いでしょう。
関連記事：R言語とは？Pythonとどう違う？特徴やできることを分かりやすく解説！

SQL

SQLはデータベースを扱うために利用するプログラミング言語です。SQLのみでデータ分析・解析をすることはできませんが、データベース上に保存されているデータを抽出して加工し、分析しやすい形に整える上で必須になります。そのため、PythonもしくはR言語といっしょにSQLも学習していくことで、データの抽出〜分析まで一貫して行うことができます。

プログラミング学習サイトを活用しよう

プログラミングを勉強する際は、本や授業を受けると言う手もありますが、より実践的な学習をしたい場合はプログラミング学習サイトを使ってみるのも良いでしょう。

・Progate
・ドットインストール

これらの学習サイトは一部無料で受けることのできる講座もあるため、一度無料で講座を受講しつつ、自分に合ったサイトやプログラミング言語を探すと良いでしょう。
おすすめは、学びたい言語の講座を2周以上学習することです。

数理知識をつける

データサイエンティストには数学・統計学などの数理知識も必要になります。高校数学〜大学数学初級レベルの数学知識が必要になるので、学んでいきましょう。

統計学

統計学とは、収集したデータの性質を調べたり、手持ちのデータを分析して未知のデータや未来のデータを推測したりするための学問です。データの理解・分析・予測などに役立ちます。マーケティングや販売など、多くのビジネス分野に適用できるでしょう。

なお、データサイエンティストとして統計を活用するためには、統計検定2級〜準1級レベルの統計知識があると安心です。統計学の勉強をする際は、統計Webというサイトがおすすめです。

数学

データサイエンティストとしてデータを分析するには、数学の知識が不可欠です。特に必要となるのは統計分野の知識で、ほかにも確率や微分積分、行列といった分野の知識が役立ちます。
データサイエンティストとして数学を活用する際は、具体的に以下のような数学の分野の学習が必要になります。
 

• ・微分・積分

• ・ベクトル

• ・行列

• ・線形代数学

• ・確率

• ・最適化理論

主に高校〜大学レベルの数学が必要になるので、高校までしか数学を学んでいない方は、少しずつ学習しておくと良いでしょう。

インターンシップ・データ分析コンペへの参加

勉強を進めつつ、ある程度慣れてきたら上で紹介したデータ分析コンペへの参加やインターンシップへの参加をすることがおすすめです。どれだけ独学で学んだとしても、実務でしか経験できないことは数多くありますし、実務経験は就職活動の際にもアピールすることができます。
まずはデータ分析コンペに参加して慣れていきつつ、少しずつわかってきたタイミングでインターンシップなどに参加すると良いでしょう。なお、インターンシップは短期のものではなく、半年以上の長期インターンシップに参加して経験を積むことが重要です。

7.まとめ

社会のあらゆる場面にITが浸透したことに伴い、蓄積されたデータを分析し、ビジネスに役立てることが多くなりました。データサイエンティストが行うデータの分析・予測は、今度ますますビジネスに活用されると予想できます。

新卒からデータサイエンティストを目指すには、統計学や数学、機械学習などの知識があると良いでしょう。就活の前には、インターンやOB・OG訪問を通して会社の情報を集めたり、コンペへの参加で実績づくりを行ったりすることで、選考を有利に進められます。

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授業でプログラミング言語に触った程度で、開発した経験が無くてもITエンジニアとして就職することは可能です。
ただし、応募すべき企業や選考でアピールする内容はしっかりと検討する必要があるため、就活エージェントの利用をおすすめします。

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