新卒でデータサイエンティストになれる？難しいと言われる理由と受かる就活対策

• 1.新卒でデータサイエンティストになることは可能

• 2.新卒でデータサイエンティストは難しいと言われる理由

• 3.データサイエンティストとは？

• 4.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

• 5.新卒入社が難しいデータサイエンティストの就活対策

• 6.まとめ

1.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。そのため理系・情報系出身でデータサイエンティストとしての資質を持った方であれば、新卒入社は難しくないでしょう。

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。その場合、新卒でデータサイエンティストになるのではなく、まずはエンジニアとして就職し、必要な経験をつんでデータサイエンティストにジョブチェンジしていくのがよいでしょう。

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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

2.新卒でデータサイエンティストは難しいと言われる理由

ここからは新卒でデータサイエンティストに就職するのは難しいと言われる理由について、下記の5つの観点から詳しく解説します。
 

• ・幅広い分野の勉強が求められるから

• ・文系・未経験を募集する求人が少ないから

• ・競争率が高い大手企業の求人が多いから

• ・職種研究・業界研究のための情報が少ないから

• ・AIに代替される可能性があるから

データサイエンティストとして就職を目指している方は、ぜひ参考にしてください。

幅広い分野の勉強が求められるから

データサイエンティストとして活躍するためには、プログラミングスキルや数学・統計学の知識など、幅広い分野の勉強が求められることが、新卒入社は難しいと言われる理由の一つです。データ分析のために必要とされるスキル・技術に加えて、経営層と同じ視点に立ってプレゼンテーションを行う姿勢が求められるため、膨大な勉強量をこなさなければなりません。

理系・情報系を学び、AI分野やデータサイエンスに興味がある方であっても、データサイエンティストとして活躍するためにはコミュニケーションスキル・プレゼンスキルなどのビジネススキルも磨く必要があります。こうした仕事内容を深く理解しないままデータサイエンティストを目指してしまうと、苦手分野の勉強で消耗してしまい、就職やキャリアアップが難しくなってしまうのです。

文系・未経験を募集する求人が少ないから

データサイエンティストの採用では、実務未経験の新卒学生を募集する企業は多いですが、文系出身の学生を積極的に採用するところは少ない傾向にあります。データサイエンティストの業務は非常に専門性が高く、できるだけ理系・情報系の素質がある学生を採用したいと考える企業が多いからです。

そのため文系出身の方がデータサイエンティストの新卒採用を目指す場合、書類選考が通りにくく就活が難しいと感じやすくなるでしょう。文系・未経験からデータサイエンティストとして活躍したいと考えるのであれば、スキル・資格を身につけてアピールしたり、まずはIT業界の別の職種で経験を積むことを目指したりするのも良いでしょう。

競争率が高い大手企業の求人が多いから

データサイエンティストの求人は、事業規模が大きくビッグデータの扱いが求められる大手企業に多い傾向があります。業界を代表するような大手企業のデータサイエンティストの新卒採用では、全国でもトップクラスの実力を持つ学生が集まることから、就職難易度が跳ね上がってしまうのが現実です。

その中でライバルに差をつけてデータサイエンティストの内定を獲得するためには、データサイエンティストの仕事に役立つスキル・資格のほか、インターンやアルバイトを通じた実務経験などをアピールする必要が出てきます。こうした差別化をアピールすることができなければ、新卒でデータサイエンティストになるのは難しいと言えるでしょう。

職種研究・業界研究のための情報が少ないから

データサイエンティストという仕事は、2010年代から注目を集めるようになった比較的新しい職種です。営業・事務などの一般的な職種や、システムエンジニアやプログラマーといったIT業界の職種と比較すると職種研究・業界研究のための情報が少なく、就活対策に取り組みにくいという事情もあります。

加えて、データサイエンティストの定義が企業によって異なることも多いので、どのようなスキル・資格をアピールしたら良いのか、どのような強みが企業に評価されやすいのかを研究しにくいことが、新卒入社が難しいとされる理由です。他の職種に応募する場合と比べて、より一層の企業研究が求められるのがデータサイエンティストという職種なのです。

AIに代替される可能性があるから

AIの普及によって、データサイエンティストの仕事はAIに奪われてしまう可能性があることも、新卒入社が難しいとされる一因となっています。データサイエンティストが手掛けるデータ収集・分析や、企業の意思決定を支援する業務は、AIによって代替可能になりつつあるのも事実です。ビッグデータを機械的に収集・分析することに関しては、AIの方が圧倒的に素早く、正確に遂行できるでしょう。

しかしデータサイエンティストに求められるのは、こうしたビッグデータの分析をもとにして経営課題を見つけ出し、解決のために仮説・検証を繰り返す姿勢です。経営層の立場になって意思決定を支える、人間的な要素も求められます。そのためデータサイエンティストの仕事が完全にAIに置き換わることは考えにくく、むしろAIを活用しながら業務に取り組めるデータサイエンティストは、企業からは高い評価を受けられるでしょう。

3.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。

4.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。

5.新卒入社が難しいデータサイエンティストの就活対策

最後に、新卒入社が難しいとされるデータサイエンティストについて、着実に内定獲得を果たすための就活対策を3つご紹介します。
 

• ・入社後に活かせる資格を取得する

• ・アルバイト・インターンで実務経験を積む

• ・まずはSE・PGとして開発経験を積む

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として活躍したい方はぜひ実践してみてください。

入社後に活かせる資格を取得する

データサイエンティストの新卒採用を勝ち取るために、入社後の業務で活かせる資格を取得するのがおすすめです。就活で役立つデータサイエンティスト向けの資格としては、下記が挙げられます。
 

• ・基本情報技術者試験

• ・統計検定

• ・Python 3 エンジニア認定基礎試験

• ・E資格

• ・G検定

• ・ORACLE MASTER

いずれの資格も受験者のレベルごとに難易度が用意されているので、まずは難易度の低いものから資格取得を目指すと良いでしょう。資格合格というゴールを定めておくことで、IT知識や統計学、プログラミング言語などを独学するモチベーションアップにもつながるので、積極的に受験してみてください。

アルバイト・インターンで実務経験を積む

データサイエンティストの新卒採用を有利に進めるためには、アルバイト・インターンで実務経験を積むのが有効です。データサイエンスの現場にて、インターン生として社員と同じように業務に取り組むことで、新卒採用では未経験スタートのポテンシャル採用ではなく、経験者採用の枠で選考を受けられるチャンスが掴めるからです。

外資系企業をはじめとする早期選考・早期採用を行っている企業の場合、夏季・冬季の長期インターンに参加することで、選考が一部免除されるなど、採用直結型のプログラムに応募できる可能性があります。第一志望の企業がデータサイエンティスト向けの長期インターンを募集している場合には、積極的に参加してみましょう。

まずはSE・PGとして開発経験を積む

データサイエンティストとしてのキャリアを目指す場合には、まずはシステムエンジニア（SE）もしくはプログラマー（PG）として開発経験を積むのもおすすめです。IT業界の開発現場で実務を経験しておくことにより、将来データサイエンティストとしての転職活動で役立つからです。その際にはPythonの言語を扱うWeb業界やアプリ業界を選んで就職すると、データサイエンティストへのキャリアアップを有利に進められます。

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てください。

「長期的な視野でデータサイエンティストを目指す方法を知りたい」という方は、就活エージェントに相談してみるのがおすすめです。
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6.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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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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