新卒でデータサイエンティストになるのはなぜ難しい？新卒でなくてもなれる方法まで解説

• 1.新卒でデータサイエンティストになるのはなぜ難しいのか？

• 2.新卒でデータサイエンティストになることは可能

• 3.新卒でデータサイエンティストになれるパターン

• 4.データサイエンティストとは？

• 5.新卒でデータサイエンティストになるための必要スキル

• 6.新卒以外でデータサイエンティストになる方法

• 7.まとめ

1.新卒でデータサイエンティストになるのはなぜ難しいのか？

データサイエンティストという職種は、専門性の高い知識とスキル、そしてビジネス的な感覚および感性の両立が求められるポジションです。そのため、新卒でデータサイエンティストになるのは難しくなっており、狭き門となっているのも事実です。ここでは、新卒でデータサイエンティストになるのが難しい理由を4つ紹介します。

高度なスキルセットが求められるから

データサイエンティストには、統計学、機械学習、プログラミング（主にPythonやR）、SQLなどの幅広いスキルが求められます。さらに、データの前処理や可視化、モデルの精度検証といった一連のプロセスを自走できる実装力も必要です。
特に統計モデリングやアルゴリズム開発に関しては、大学院レベルの数学的素養が前提とされることもあり、新卒でこの水準に達するのはハードルが高いのが現実です。

ビジネス理解力も求められるから

データ分析の結果を事業の意思決定や改善に結びつけるには、ドメイン知識や業務理解、ビジネス理解が欠かせません。単にデータ分析用のモデルを作るだけでなく、この分析結果をどう活用すれば売上が上がるか、どの指標を追えばKPIが改善されるかといった、具体的な施策につなげるためのビジネス的視点を持つ必要があります。
新卒の場合業務経験がないため、このビジネス感覚が十分でないことが多く、即戦力として期待されにくくなっているのです。

即戦力を求める求人の数が多いから

データサイエンティストは高度なスキルとビジネス感覚の両方を求められることから、企業の多くは中途採用を中心とした即戦力人材を前提に求人を出しています。特にスタートアップや事業会社では、数人のデータサイエンティストに多くの業務が集中するため、新卒を一から育成する余裕がないのが実情です。こうした構造が、新卒採用の少なさに繋がっています。

企業側の教育体制が整っていないから

データサイエンティストという職種自体が比較的新しい職種であることもあり、多くの企業では体系だった育成プログラムを整備できていない、という受け入れ側の問題もあります。
具体的な業務はOJTでの習得が中心になりますが、社内に教えられるベテラン人材がいないケースも少なくありません。そのため、実務未経験の新卒を迎え入れて育てること自体が難しい環境になっています。

2.新卒でデータサイエンティストになることは可能

新卒入社は難しいと言われるデータサイエンティストですが、未経験からであっても就職することは可能です。さまざまな業界でビッグデータの活用が進むことでデータサイエンティストの需要は上昇しており、新卒で若手を積極的に採用して現場の人手不足を解消しようと考える企業が多いことが理由です。

データサイエンティストとして活躍するためには、プログラミングや数学・統計学、企業経営などの分野に精通している必要がありますが、新卒採用の時点では即戦力レベルのスキルが求められることは少ないです。就職してから研修やOJTで学びながらスキルをつけられる環境を整えている企業が増えつつあります。

ただし、文系出身の方の就活や、倍率の高い企業を目指す就活では、新卒でデータサイエンティストになるのは難しいと判断されることもあります。

おすすめ記事：新卒がデータサイエンティストとして就職するには？方法や必要な準備を解説

3.新卒でデータサイエンティストになれるパターン

新卒でデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせることは簡単ではありませんが、実際に採用されている学生には一定の共通点があります。以下では、新卒でデータサイエンティストになる学生によく見られる3つのパターンについて、具体的な特徴と事例を交えてご紹介します。

修士課程で高度な研究や分析経験を積んだ院卒

最も多いのが、理系の大学院で統計学や機械学習、自然言語処理などの研究に取り組んでいた学生です。例えば、深層学習を用いた画像認識モデルの性能向上に関する研究を行い、学会での発表や論文執筆の実績がある方は、画像認識系の求人を募集している企業からの評価も高くなります。
また、研究の一環でPythonやRを用いたデータ分析に精通していたり、複雑なデータ処理・モデリングを日常的に行っていた院生であれば、実務に近いスキルを持つと見なされやすくなります。

長期インターンで実務に近いデータ分析経験を積んだ人

大学在学中にデータ分析職種の長期インターンに参加し、実際の業務に近い環境で経験を積んだ学生も高く評価されます。
例えば、SaaS系スタートアップで半年間、ユーザーの行動ログ分析やA/Bテストの設計・検証を担当し、売上向上に貢献したといった実績を持った学生がデータサイエンティストになったというケースもあります。Google BigQueryやTableau、Pythonなど、実務で用いられるツール・技術に触れていた経験は大きな武器になります。

データ分析コンペで上位入賞した実績を持つ人

KaggleやSIGNATEなどのデータ分析系コンペティションで成果を挙げた学生も、スキルの裏付けとして高い評価を得やすい傾向にあります。例えばKaggleのあるコンペで上位5%に入賞した、SIGNATEの企業タイアップ案件で優秀賞を受賞したなど、他者と競い合いながら問題解決力を示した実績は説得力があります。こうした実績があると、履歴書やポートフォリオに説得力が増し、学部卒・院卒問わず選考通過率も上がる傾向にあります。

4.データサイエンティストとは？

ここからはデータサイエンティストという職種について、具体的な仕事内容や将来性、活躍できる業界といった基本情報について解説します。情報が少なく深掘りするのが難しいデータサイエンティストの職種研究の一環として、ぜひ参考にしてみてください。

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の仕事内容は、企業の意思決定を支援することを目的とした、データの収集・分析やレポーティングです。データサイエンティストはデータを分析することが仕事であるとイメージしている方は多いですが、あくまでも企業が抱える経営課題を解決し、売上向上や業務効率化に貢献することが使命です。

データベースを扱うプログラミングスキルや、数学・統計学の知見、そしてAIを活用する知識を活かしてデータ分析に取り組みますが、分析したデータは事業に活かしやすい形にまとめ、経営層をはじめとするデータサイエンスの知識を持たない相手に対してわかりやすく提案することも大切な仕事です。

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は、AIの発展に伴って急速に需要が高まっている職種です。データサイエンティストは経営課題を抱えているすべての企業に貢献できると言えるので、今後も安定した需要が続き、高い将来性が期待できるのが魅力です。また、近年ではデータサイエンスに特化したプログラムを提供する教育機関も増えており、社会全体にデータサイエンスの重要性が浸透しつつあります。

業務の一部がAIに代替される可能性はあるものの、AIが苦手とする人間的な意思決定支援を手掛けることができれば、どの企業からも評価されるデータサイエンティストになることが可能です。今後の明るい将来性を見越して、データサイエンティストの新卒採用を目指す方も増加しています。

データサイエンティストを新卒募集する企業・業界

データサイエンティストが活躍するのは、主にIT業界やAI業界の企業です。ITコンサルティング企業やシンクタンクなども、データサイエンティストを積極的に募集する傾向にあります。経営課題を抱えるクライアント企業に対して、ビッグデータを活用した提案を行える人材を必要としているのです。

また、IT業界・AI業界に限らず、メーカー業界や商社業界でトップクラスの規模を誇る大手企業がデータサイエンティストを募集しているケースも多いです。クライアント企業への提案ではなく自社の経営改善のためにデータサイエンティストを採用しており、企画・マーケティング部門で活躍することが期待されています。

新卒で任せられる仕事は？

新卒でデータサイエンティストとして入社した場合、まず任されるのはデータの前処理や可視化といった基礎的な業務です。具体的には、社内に蓄積されたデータの欠損処理や集計、ダッシュボードの作成、簡易的な分析レポートの作成などが中心となります。
また、先輩社員のモデル開発を補助する形で、特徴量の抽出や検証作業を担当することもあります。初期段階では高度なモデリングよりも分析環境に慣れ、ビジネス理解を深めることが重視されます。

5.新卒でデータサイエンティストになるための必要スキル

続いては新卒でデータサイエンティストになるために習得しておきたいスキルについてご紹介します。
 

• ・Pythonなどのプログラミングスキル

• ・数学・統計学についての知識

• ・コミュニケーションスキル

新卒入社が難しいと言われるデータサイエンティストの内定を獲得するために、これらのスキルはぜひマスターしておきましょう。

Pythonなどのプログラミングスキル

データサイエンティストになるためには、Pythonをはじめとするプログラミングスキルが必要とされます。Pythonは、Web開発やアプリ開発でも用いられる言語ですが、AI開発との相性が良くデータサイエンティストの業務で最も使用されています。他にも「R」と呼ばれる言語を使うほか、データベースを扱うためのSQLのスキルも高く評価されます。

データサイエンティストの新卒入社を目指してプログラミングスキルを磨くのであれば、まずはPythonを扱うスキルを身につけるのが良いでしょう。Pythonは初心者でも学習しやすい構文となっており、参考書やプログラミングスクールのカリキュラム、認定資格なども充実しているので、学習環境に困ることは少ないでしょう。

数学・統計学についての知識

データサイエンティストとして活躍するために、数学・統計学についての知識を習得しておくのが望ましいです。特に確率・微分積分に関する分野は、データサイエンティストの業務との関連性も高いので、大学の授業で基礎を学んでおくと就活にも役立つでしょう。就活で求められるのは大学基礎レベルの数学・統計学なので、新卒入社を目標に独学することも難しくありません。

数学・統計学について独学するなら、「統計検定」の試験合格を目標として勉強に取り組むのがおすすめです。統計検定はデータサイエンティストの就活では評価されやすい資格の一つなので、就活対策として積極的に試験を受けてみると良いでしょう。

コミュニケーションスキル

新卒でデータサイエンティストになるために、高いコミュニケーションスキルをアピールするのも有効です。データサイエンティストの業務では、専門的なデータ分析スキルだけではなく、複雑な分析結果をわかりやすいレポートにまとめ、経営層などさまざまな立場の相手に伝えるコミュニケーションスキルが必要とされます。

新卒採用の場合、企業側も学生に対して高いスキル・知識を要求することは少なく、コミュニケーションスキルを中心としたポテンシャルを評価する傾向にあります。データサイエンティストとしての技術力は入社後に指導できますが、コミュニケーションスキルを研修で伸ばすのは難しいからです。そのためデータサイエンティストの選考では、コミュニケーションスキルの高さをアピールすることが内定に直結することも少なくありません。

6.新卒以外でデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストは新卒で目指すにはハードルが高い職種ですが、社会人からキャリアを切り拓いていく道も十分に存在します。
中途や異動などでよくみられる、データサイエンティストになるケースを紹介します。

エンジニア・プログラマー職からキャリアチェンジする

システム開発やWebエンジニアとして働いていた方が、データ分析業務に関心を持ち、SQLやPythonを活用した分析を担当するようになり、徐々にデータサイエンティストへとシフトするケースです。

新卒入社が難しいとされるデータサイエンティストと比べると、システムエンジニアやプログラマーはIT業界で採用している企業が多く、文系・未経験からでも入社しやすいメリットがあります。まずは現場での経験を積み、データサイエンスに関する知識を独学で磨きながら、長期的な視野でデータサイエンティストを目指してみるという手もあります。

企画・分析職から社内異動でジョブチェンジする

マーケティング企画や営業企画など、数値に基づいた戦略立案に関わる職種からデータサイエンティストへ異動するルートです。社内でのダッシュボード構築やKPI管理、ユーザーセグメント分析などを行っていた方が、さらに深い分析や高度な分析をしようとなり、ジョブチェンジして専門性を高めるようなケースが該当します。
このパターンはビジネス理解が強く、分析結果をどう活かせば事業インパクトがあるかという視点を持ちやすいことが強みです。異動に向けて、自主的に統計やPythonを学びながら社内のデータ利活用プロジェクトに関わるなど、実務で信頼を得ることがポイントになります。

働き出してから大学院進学し、専門性を高めてデータサイエンティストになる

社会人として一度働いた後、大学院で統計学・機械学習・データサイエンスを体系的に学び直すルートも有効です。最近では夜間・オンライン対応の社会人向け大学院、データサイエンティストに特化した大学院も多数開設されており、働きながら通うことも可能です。
研究では実データを使った分析課題に取り組むことも多く、実践的なスキルが身につきます。また、修士論文のテーマ次第ではそれ自体がポートフォリオとなり、転職時に強力なアピール材料にもなります。

社会人向けスクールやオンライン講座でスキル習得する

最近では、オンライン完結型のデータサイエンス講座やブートキャンプ型のスクールも増えており、独学が難しい方でも学びやすい環境が整ってきました。例えば、Pythonを用いたデータ分析、統計モデリング、機械学習アルゴリズムの基礎を数ヶ月で集中的に学べるカリキュラムが整備されています。
中でもKaggleやSIGNATEといった分析コンペの模擬問題に取り組むコースもあり、実務に近い形でスキルを磨けるのが魅力です。修了後にはポートフォリオを作成し、未経験枠やポテンシャル枠で転職を目指すことが可能です。

7.まとめ

新卒でデータサイエンティストになるのは難しいと言われる理由として、幅広い分野の勉強が求められる点や、文系・未経験を募集する求人が少ない点、競争率が高い大手企業の求人が多くを占める点などが挙げられます。データサイエンティストとしての新卒入社は不可能ではないものの、理系・情報系出身の方やアルバイト・インターンで実務を経験した方でないと、容易に内定を取ることは難しいでしょう。

スキル・資格を身につけてデータサイエンティストの内定を目指そうとする場合には、Pythonを扱うプログラミングスキルや、数学・統計学についての知識を習得しておくのがおすすめです。まずはシステムエンジニアやプログラマーとして開発経験を積んでから、データサイエンティストへキャリアアップする選択肢もあるので、長期的なキャリアプランを立てた上で就活に臨んでみてください。

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