第二新卒でデータサイエンティストに転職｜求人の探し方、書類・面接の選考対策

第二新卒でデータサイエンティストへの転職を考えている方へ向けて、求人の探し方から書類選考、面接の選考対策まで、ステップバイステップでアドバイスします。データサイエンスの分野は成長が著しく、多くの企業がデータに基づいた意思決定を行いたいと考えています。これにより、データ分析への需要が高まっており、20代の若手社員にもチャンスが広がっています。

未経験でデータサイエンティストへの転職は挑戦的かもしれませんが、適切な準備と努力により、自身のスキルを活かして新たなキャリアを築く一歩を踏み出すことができます。本記事ではそのサポートを行い、成功への道を提示します。

第二新卒でデータサイエンティストになるには

第二新卒でデータサイエンティストになるためのステップを以下に示します。データサイエンティストは、データ分析と機械学習を用いてビジネス上の課題を解決する役割を担います。

基本的なスキルの習得

プログラミング

PythonやRなどのプログラミング言語を学びましょう。特にPythonはデータサイエンスで広く使用されています。

統計学と数学

基本的な統計学や線形代数、微分積分などの数学的な知識が必要です。

データ分析と機械学習の学習

オンラインコース

Coursera、Udemyなどのオンラインプラットフォームでデータサイエンスや機械学習に関するコースを受講しましょう。

書籍や教材

データサイエンスや機械学習に関する書籍や教材を活用して、理論と実践を学びましょう。

個人プロジェクトの実施

実際のデータを用いて分析や予測モデルの開発を行う個人プロジェクトを進めてみましょう。GitHubなどで成果物を公開することも重要です。

データベースとSQLの理解

データベースの基本的な概念とSQLクエリの書き方を学び、データの取得と操作ができるようになりましょう。

プログラム言語を活用したデータ処理

プログラミング言語を使ってデータの前処理、クリーニング、可視化を行うスキルを身につけましょう。

統計解析と機械学習モデルの構築

データの特徴抽出や予測モデルの構築を学び、実際のデータに対して解析を行えるようになりましょう。

求人情報の収集と応募

データサイエンティストの求人情報をオンライン求人サイトや企業のウェブサイトで収集し、適切な求人に応募しましょう。

ポートフォリオの構築

個人プロジェクトやコンペティションの成果物をまとめて、データサイエンティストとしての実績を示すポートフォリオを作成しましょう。

面接対策とエントリーテストの準備

エントリーテストや面接に向けて、データサイエンスの基本的な知識やスキルを強化し、実際のプロジェクト経験をアピールできるように準備しましょう。

自己PRと応募書類の改善

自己PRや職務経歴書、面接での自分の強みや成果を的確に伝える能力を高めることが重要です。

データサイエンティストになるためには、学習と実践を繰り返し、実績を積み重ねることが大切です。自己学習の姿勢やプロジェクトへの取り組みが評価されることも多いため、積極的に学び、成果をアピールできるようにしましょう。

第二新卒でデータサイエンティストを募集する就職先

第二新卒の求人でデータサイエンティストを募集する就職先にはどのような会社があるのでしょうか。以下にいくつかの例を挙げてみましょう。ただし、採用状況や求人内容は時期や地域によって変動するため、具体的な情報は各社の採用情報や求人サイトで確認してください。

コンサルティング会社

データ分析を用いてクライアント企業の課題を解決するコンサルティングファームもデータサイエンティストを募集しています。例えば、Deloitte、PwC、Accenture、EYなどがあります。

SIer（システムインテグレーター）

システムの設計や開発、運用などを手がけるSIerもデータサイエンティストを募集する場合があります。ビッグデータ分析やAIの導入など、テクノロジーを活用したプロジェクトに従事することができます。

データ分析会社

データ分析に特化した企業は、データサイエンティストの専門的なスキルを求めています。データの収集・加工・分析・可視化など幅広いデータ関連業務に従事します。

広告代理店

マーケティング分野では、広告効果の分析や顧客行動の解析などを行うデータサイエンティストが重要な役割を果たします。広告代理店でのポジションも検討できます。

大手IT企業/メガベンチャー

大手のIT企業やインターネット企業はデータサイエンティストを積極的に募集しています。例えば、リクルート、ヤフー、サイバーエージェントなどが挙げられます。

新興テクノロジー企業

データ駆動のビジネスを展開する新興企業もデータサイエンティストを求めています。スタートアップやテクノロジー分野で注目を集める企業が該当します。

製造業・小売業

製造業や小売業においても、生産や販売データの分析、需要予測などを行うデータサイエンティストのニーズがあります。

通信業・エネルギー業

通信業やエネルギー業界でも、顧客データや設備データの分析、効率化のための取り組みなどでデータサイエンティストが求められています。

シンクタンク・研究機関

シンクタンクは、政府機関や企業などに対して政策提言や調査分析を行う団体です。データサイエンティストとして、社会課題の解決や政策立案に関与するポジションが存在します。

官公庁・自治体

政府機関や地方自治体においても、公共政策の立案や社会課題の解決をデータに基づいて行う仕事が存在します。

これらの就職先は一例であり、データサイエンティストの需要は多岐にわたる業界で広がっています。求人情報を確認する際には、自分の興味や適性に合った分野や企業を探し、応募する際のポイントを把握しておくと良いでしょう。

第二新卒のデータサイエンティスト求人の探し方

第二新卒のデータサイエンティスト求人を探すための方法をいくつかご紹介します。

求人サイトの活用

Indeed、リクナビ、マイナビ、dodaなどメジャーな求人サイトで「データサイエンティスト」や「データアナリスト」などのキーワードで検索して求人情報を探しましょう。応募先や条件を絞り込んで探すことができます。

専門の求人サイト

IT求人に強いGreenやWantedly、Findy、データサイエンスや分析関連の専門求人サイトも活用して、より専門的な求人情報を探しましょう。

コーポレートサイト

データ関連の職種情報を掲載している企業のコーポレートサイトをチェックしましょう。採用情報やキャリアページを確認して、求人情報を得ることができます。

LinkedInの活用

データサイエンティストへの転職では、LinkedInも有効です。プロフェッショナルネットワークとしても活用されており、企業が求人情報を掲載することがあります。プロフィールを充実させ、求人情報を受け取るための設定を行いましょう。

業界イベントやセミナーへの参加

データ関連のイベントやセミナーに参加することで、企業の情報や求人情報を得るチャンスがあります。また、ネットワーキングを通じて情報収集も行えます。

エージェントの利用

転職エージェントや人材紹介会社を活用して求人情報を受け取ることもできます。エージェントはあなたのスキルや希望に合った求人を紹介してくれる場合もあります。

SNSやコミュニティの活用

データサイエンティストや関連する分野に興味を持つ人々が集まるSNSやオンラインコミュニティ（Kaggle、GitHub、Qiitaなど）で情報交換を行い、求人情報を得ることができます。

求人情報を収集する際には、複数の方法を組み合わせて効果的に活用することが重要です。自分の希望やスキルに合った求人を見つけ、応募に向けてアプローチしてみてください。

第二新卒のデータサイエンティスト求人の募集要件

第二新卒のデータサイエンティスト求人の募集要件は企業やポジションによって異なりますが、一般的な募集要件の例をいくつか挙げてみましょう。具体的な要件は求人情報や企業によって変動するため、応募先の公式ウェブサイトや求人サイトで詳細を確認してください。

学歴

数学、統計学、情報科学、工学、経済学、コンピュータサイエンスなど、データサイエンスに関連する分野の学士号以上が求められることがあります。

プログラミング

PythonやRなどのプログラミング言語のスキルが求められます。特にPythonはデータサイエンスで広く使用されています。

統計学と数学の知識

基本的な統計学や線形代数、微分積分などの数学的な知識が必要です。

データ分析のスキル

データの収集、前処理、分析、可視化などの基本的なデータ分析スキルが求められます。

機械学習の知識

機械学習アルゴリズムやフレームワーク（scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなど）の知識があると好まれることがあります。

データベースとSQL

データベースの基本的な概念とSQLクエリの書き方を理解していることが求められます。

コミュニケーション能力

チームでの協力やプロジェクトの進行を円滑にするため、コミュニケーション能力が重要です。

プロジェクト経験

データ分析や機械学習に関するプロジェクト経験があると優遇されることがあります。ポートフォリオやGitHubでの実績をアピールできると良いでしょう。

学習意欲

データサイエンスは急速に進化する分野です。新しい技術や手法に対する学習意欲や自己成長意欲が重要です。

これらの要件に合致するように自己学習や経験を積みながら、応募に向けて準備を進めていくことが大切です。

第二新卒でのデータサイエンティスト転職における学歴

第二新卒でのデータサイエンティスト転職において、学歴は一つの要因として考慮されますが、それだけで選考結果が決まるわけではありません。データサイエンスの分野は幅広く、学歴以外にもスキルや経験、学習意欲などが重要なポイントとなります。以下に学歴の影響を述べてみましょう。

関連学科の学士号以上

数学、統計学、情報科学、工学、経済学、コンピュータサイエンスなどの関連学科での学士号以上を持つ場合、データサイエンスに関連する基本的な知識やスキルがあると評価されることがあります。

修士号または博士号

修士号や博士号を持つ場合、専門的な知識と研究経験があり、高度なデータ分析や機械学習のスキルを期待されることがあります。

学歴と業務経験のバランス

学歴だけでなく、過去の業務経験やプロジェクト経験も重要です。学歴は入門時の基盤を提供しますが、IT業界での実務経験を通じてプログラミングやデータ処理のスキルを磨くことが重要です。

自己学習やスキル習得の積極性

学歴以外にも、自己学習やオンラインコース、プロジェクト経験を通じてデータサイエンスのスキルを積極的に磨く姿勢も評価されます。

学歴以外のアピールポイント

学歴だけでなく、競技プログラミングやハッカソン、コンテストでの受賞経験、オープンソースプロジェクトの参加、GitHubでのポートフォリオ、専門的な資格の取得などもアピールポイントとなります。

データサイエンスの分野はスキルと実績が重要であり、学歴だけがすべてではありません。自分の学歴を活かしつつ、スキルを磨く努力や実務経験を積むことで、第二新卒でもデータサイエンティストとしての転職を目指すことができます。

データサイエンティストへの転職で英語力はどの程度必要？

データサイエンティスト業務での英文の読解力や会話スキルの要件は、業界や企業によって異なりますが、一般的にはある程度の英語力が求められる職場が多いです。以下に英語力の必要性と具体的なポイントをご紹介します。

学習資料とコミュニケーション

データサイエンスの分野では、学習資料や最新の研究論文が英語で提供されることが多いです。英語でテクニカルな情報を理解し、学習するための基本的な読解能力が求められます。

国際的なコラボレーション

データサイエンスは国際的な共同プロジェクトやコラボレーションが盛んです。他国の研究者やデータサイエンティストとのコミュニケーションを円滑に行うための英語力が重要です。

技術文書とコード

ソフトウェアやアルゴリズムの技術文書、コードコメント、GitHub上の情報などが英語で提供されることがあります。これらを理解し、自分のプロジェクトで活用するための能力が求められます。

カンファレンスやセミナーへの参加

データサイエンスに関するカンファレンスやセミナーが国際的に開催されることが多く、英語でのプレゼンテーションやディスカッションが行われます。参加や発表の機会に備えて英語スキルが必要です。

データソースの収集

外部から収集したデータの分析や、オープンデータの活用などがある場合、データの説明やドキュメントが英語で提供されることがあります。

具体的な英語力のレベルは求人やポジションによって異なりますが、少なくとも基本的な読解力とコミュニケーション能力が求められます。専門的な分野の英語や技術用語にも慣れることで、より効果的なデータサイエンティストとしての活動ができるでしょう。

第二新卒でデータサイエンティスト転職がおすすめの理由

第二新卒でデータサイエンティスト転職を考えることがおすすめな理由を説明します。

成長分野への参入

データサイエンスは今後ますます重要性が高まる成長分野です。企業がデータ駆動の意思決定や戦略策定を重視する中、データ利活用の需要は増加しています。第二新卒のうちにこの分野に参入することで、将来的なキャリアの安定性を高めることができます。

自己成長と学習の機会

データサイエンスは多岐にわたるスキルが求められるため、新しい技術や手法を学び続ける必要があります。この分野では常に学習が続くため、自己成長の機会が豊富です。

多様な業界での活躍

データサイエンスは業界を問わず需要があり、金融、ヘルスケア、マーケティング、製造業など、さまざまな分野で活躍できます。自分の興味や得意分野に合わせて活動することができます。

創造性と問題解決能力の発揮

データサイエンティストはデータを活用して課題の解決や新しいアイディアの提案を行います。創造力と問題解決能力を発揮しながら、実際のビジネス課題にアプローチすることができます。

転職市場での需要

データサイエンティストは依然として需要が高い職種であり、求人数も増加しています。これからも市場価値が高まる専門職の一つと言えますし、年収をあげていくのに有利に働くでしょう。

多様なキャリアパス

データサイエンティストからデータエンジニアや機械学習エンジニアにキャリアをシフトすることも可能です。また、マネージメント職やコンサルタントとしても活躍する道も開かれています。

第二新卒のうちにデータサイエンティストとしてスタートすることで、成長分野でのキャリアを築き、自分の専門知識とスキルを発展させる素晴らしいチャンスが待っています。

未経験からデータサイエンティストを目指す勉強方法

未経験からデータサイエンティストを目指すための勉強方法を以下に示します。継続的な学習と実践を通じてスキルを身につけることが重要です。

基本的な数学と統計学

線形代数、微積分、統計学などの基本的な数学と統計学の知識を学びましょう。これらはデータサイエンスの基盤となる重要な要素です。

プログラミング言語の習得

Pythonがデータサイエンスで広く使用されています。Pythonの基本構文から始め、データ操作や分析のためのライブラリ（NumPy、Pandas）の使用法を学びましょう。

データ処理と可視化の学習

データのクリーニング、変換、可視化の方法を学び、実際のデータを扱うスキルを身につけましょう。MatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリも学びましょう。

機械学習と深層学習の理解

機械学習アルゴリズムの基本的な理解から始め、Scikit-learnなどのライブラリを使用して実践的な機械学習プロジェクトを行いましょう。さらに、TensorFlowやPyTorchを使用した深層学習（ディープラーニング）の学習も検討しましょう。

オンラインコースや教材の利用

オンラインプラットフォーム「Coursera」でデータサイエンスに関するコースを受講しましょう。有名なコースには「Machine Learning」（Andrew Ng）、「Applied Data Science with Python」（University of Michigan）などがあります。

実践プロジェクトの進行

学習した知識を実践的なプロジェクトに応用しましょう。自分でデータを収集し、分析し、可視化するプロジェクトや機械学習モデルの構築を行うことで実践的なスキルを磨けます。

コンテストやコミュニティへの参加

Kaggleなどのデータサイエンスコンペやオンラインコミュニティに参加し、他のデータサイエンティストと交流しながらスキルを向上させる機会を活用しましょう。

専門的な本やブログの読書

データサイエンスに関する専門書やブログを読むことで、実際の業務やトレンドについて学び、深めることができます。

学習の継続と実践

データサイエンスは広範で進化が速い分野です。学習を続けながら実際のプロジェクトに取り組み、実務経験を積むことでスキルを磨いていきましょう。

データサイエンスは幅広い領域をカバーするため、自分の興味や強みに合わせて学習を進めていくことが大切です。

第二新卒のデータサイエンティスト転職で選考に苦戦した際の対処方法

第二新卒のデータサイエンティスト転職で、応募したい会社がない、書類選考や面接で落ちてしまい内定を獲得できない、といった場合の対処方法を以下に示します。

応募先が見つからない場合

求人募集を眺めてみてもピンとくる会社がない、見つけた求人に対してほとんど応募してしまった場合の乗り越え方をみていきましょう。

ネットワークを活用

業界関連のイベントやセミナーに参加し、LinkedInなどのプロフェッショナルネットワークを活用して、業界の専門家や他のデータサイエンティストと繋がりを築きましょう。ネットワークを通じて求人情報やアドバイスを得ることができるかもしれません。

求人情報を幅広く探す

求人サイトに限らず、複数の転職エージェントや企業のコーポレートサイトをチェックしましょう。幅広い情報源を活用することで、見逃していた求人情報に出会う可能性が高まります。

自己PRの見直し

履歴書や職務経歴書、LinkedInプロフィールなどの自己PRを見直し、自分のスキルや経験を魅力的にアピールするよう工夫しましょう。

書類選考に通らない場合

データサイエンティストの求人に応募するものの、書類選考で落ちてしまい面接まで進めない場合には、どうすればよいのでしょうか。

職務経歴書の具体性

職務経歴書には具体的なプロジェクトや成果を詳細に記載しましょう。どのようなデータを扱い、どのような分析手法やツールを使用したかを示すことで、自分の能力をアピールできます。

応募書類の個別調整

求人広告に合わせて応募書類を調整して提出しましょう。求人の要件に応じて、特定のスキルや経験を強調することで、選考通過の可能性が高まります。

自己分析と強みの整理

自分のスキル、強み、キャリアゴールを整理し、どのようにそれが企業に貢献できるかを明確に伝えることが重要です。これを応募書類に反映させることで、選考委員にアピールできます。

面接に通らない場合

書類選考は通過するけれど、面接で落ちてしまう場合には、面接での振る舞いを改善する必要があります。

模擬面接の練習

友人や仲間と模擬面接の練習を行い、自分の表現や答えを振り返ることで改善点を見つけましょう。フィードバックを受けながら練習することで自信がつきます。

STAR法の活用

前職でのエピソードや体験を「Situation（状況）」「Task（課題）」「Action（行動）」「Result（結果）」の4つの要素で構成するSTAR法を活用して、具体的な事例を提供しましょう。

企業研究と準備

面接前に企業の特徴やビジョン、業績などをしっかりと調査し、面接で質問されることを予想して準備しましょう。また、自己PRを通じて自分の強みや意欲をしっかりと伝えることが大切です。

これらの対処方法を組み合わせて、データサイエンティスト転職での苦戦を乗り越えるための努力を続けてください。