データサイエンス

新卒でデータサイエンティストになるには?人気企業に入るための勉強法を公開!【未経験可】

新卒採用でのデータサイエンティスト職の人気が近年かなり高まっています。需要の増加とともにデータサイエンティストの平均年収も上がってきており、今後かなり将来性のある職業だとも言われています。

今回は新卒採用でもデータサイエンティストになることができるのか?できるとすればどのような企業に行くことができるのか?レベル別におすすめの企業を紹介していきます。

この記事でわかること
  • 新卒でデータサイエンティストになる方法
  • 具体的な勉強方法と面接合格のコツ
  • データサイエンティストにおすすめの企業
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新卒でデータサイエンティストになれる?

そもそも新卒でデータサイエンティストになることは可能なのでしょうか。可能だとしても大学でデータ分析や機械学習、ディープラーニングの研究をしていた人しかなれないのではないでしょうか。

結論からいうと、完全未経験からデータサイエンティストになることは可能です。

しかし、データサイエンティストを募集している企業は限られているためかなり狭き門と言えるかもしれません。そもそも、データサイエンティストを抱えている企業でも、データサイエンティスト職という枠での採用を行なっていないケースが多くあります。

そのため企業選びや実際にどういった方向性で努力をしていけばいいのかわからなくなる人が多いのではないでしょうか。そこで、今回は、

  • 新卒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として働ける企業

の2点について徹底解説していきます。

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データサイエンティストに向いている人

そもそも、完全未経験の状態からデータサイエンティストを目指すのはかなりリスキーだと思っています。なぜなら向き不向きがはっきり別れる職業だと思うからです。
そこで、まずはじめにデータサイエンティストに向いている人の共通点を上げていきます。

数学とプログラミングが得意な人

データサイエンティストはどちらかというと「理系」の仕事です。主に必要になるハードスキルは、

  • 数学
  • プログラミング

の2つ。

数学は、線形代数や統計、確率、三角関数なども若干でてきます。これらを完全に理解している必要はありませんが、単元ごとに必要なポイントを抑えて置かなければいけません。高校で数学を学んでいなかったとしても可能ではありますが、このポイントだけはしっかり押させておきましょう。

有料になってしまいますが、Udemyの【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 -ポイントという講座が必要な数学の要点をポイントをしっかり抑えつつまとまっているのでおすすめです。(数学だけでなくプログラミング、機械学習周りの基礎的な部分もわかりやすくまとまっています)

手順は以下の通り。

  1. Udemyにアクセス
  2. 検索ボックスに「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 -」と入力
  3. コースを購入

このコースだけでなく、キカガク流シリーズは全体的にかなりおすすめです。

数値を見て客観的な数値根拠から解決策を導くのが得意な人

データサイエンティストという仕事はそもそも数値を見て客観的な数値根拠から解決策を導く仕事です。
人には多くの先入観やバイアスがありますが、これはデータ分析にとって邪魔以外の何者でもありません。データサイエンティストはデータを客観的にみる力がかなり求められます。日常的に何気なく疑問に思っていることや気になっていることに関して、常に疑問を持ち続けられる人にはおすすめです。

データに対する好奇心が旺盛な人

データサイエンティストはデータをたくさん扱うことができます。データを見てユーザーの動向を分析したりするのはとても楽しいです。
データがこれまで知られていなかった事実や傾向を教えてくれることがあり、これを見つけた時はデータサイエンティストとして最高のやりがいを感じます。

データに対して興味がある方、データを分析して新しいことを見つけるのが得意な方にはかなりおすすめの職業です。

新卒でデータサイエンティストになるためにやっておくといいこと

ステップ1:Pythonの勉強

データサイエンティストはPython, R, Juliaなどの言語が使われていますが、現在はほとんどの人がPythonを利用しているようです。そのため、Pythonを勉強しておくと将来のキャリアの選択肢が広がります。
またPythonという言語自体、ライブラリがかなり充実しており便利な言語です。機械学習を使ってデータを分析するだけでなく、プログラミングを使ってWeb上のデータを持ってくるスクレイピングを行うこともできます。

データサイエンティストになりたいならまず、Pythonの勉強は欠かせないでしょう。

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ステップ2:数学の勉強

データサイエンティストになりたいなら数学の勉強を行なっておく必要があります。しかし、高校の理系数学のようにがっつり難しい問題を解かなければいけない訳ではありません。

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この記事でも紹介していますが、数学の知識がなくてもデータをサイエンスすることは可能です。

数学を使ってゴリゴリ問題を解いていくというよりは、この数式はこういったことをするためにやっていて、こういう仕組みで動いている。ということを理解できれば大丈夫です。実際にプログラミングをしていくなかで数学を意識することはほとんどないため、基本だけ抑えておく形で効率よく勉強しましょう。
先ほど紹介したUdemyの講座がおすすめです。

ステップ3:kaggleやSIGNATEなどのコンペに参加して実績を出す

kaggleとSIGNATEとは、データサイエンティストが集まるデータ分析のコンペティションです。kaggleはアメリカが本社であり世界中で行われているいわばデータサイエンティストの世界大会、SIGANATEは日本人をターゲットにしているためデータサイエンティストの全国大会というイメージです。

>>kaggle公式
>>SIGNATE公式

これらの大会は上位数%に入ると、メダルという称号が与えられます。このメダルを持っていることでデータサイエンティストとして実力を示すことができるのです。
また、これは就職活動でもかなり有利です。新卒の就職活動はポテンシャル採用をしている企業が多く、学生の実力を定量的に測るのが難しいのが現実です。しかし、こういった世界的に認められたフィールドで定量的に自分の実力を示すことができるれば、合格率は圧倒的にあがります。

しかし、kaggleやSIGNATEに参加する方法がわからない人も多いとおもいます。SIGANTEでは、SIGNATE自身がudemyの講座を出しています。データ分析の基礎からコンペの参加の方法、上位をとるコツなどをわかりやすく解説しています。

手順は以下の通り。

  1. Udemyにアクセス
  2. 検索ボックスに「【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
    」と入力
  3. コースを購入

以上です。

ステップ4:データサイエンス系企業でのインターン

データサイエンティストに自分が向いているかどうかは実際に働いてみるのが一番早いです。調べてみるといろいろな企業が学生インターンを募集しているので積極的に参加してみましょう。
私は最初、キャリアバイトでインターン先を探しました。他にもwantedlyjeekなどもありますので、探してみることをおすすめします。

実際どんな会社で働いたらいいかわからない場合は実際に働いている人に話を聞いてみるといいかもしれません。私自身OB訪問を通してたくさんの人を訪問させていただきました。OB訪問専用のアプリがあるためそちらを活用して実際に働いている様子をインタビューしてみてはいかがでしょうか。

がおすすめです。matcherの方が幅広い層の社会人が多く、一方のビズリーチキャンパスは優秀層が集まっているイメージがあります。
>>ビズリーチキャンパスの登録はこちら

データサイエンティストの新卒採用をやっている企業

データサイエンティストの新卒採用をやっている企業を難易度に分けて紹介します。有名大企業ほど難易度が高いというわけではなく、上場していないが優秀な人材が多く最先端の研究をしている企業も多くあります。

最難関:東大レベル

Google

データサイエンティストの最難関は誰もがGoogleです。誰もが知っている有名企業だと思います。社員食堂をはじめとする福利厚生や、高い給料が有名で、優秀なエンジニアがたくさん揃っていると言われています。

Googleのデータサイエンティストといえば、TJOさんが有名でしょう。ブログなどで情報発信をしておりますので参考にしてみてください。
>>TJOさんのブログはこちら

会社名 Google Japan
事業内容 検索エンジン、広告
アクセス 〒106-6126 東京都港区六本木6丁目10−1 六本木ヒルズ森タワー
平均年収 約800万円
新卒採用人数 不明(少数)
代表的なプロダクト Google検索、Google翻訳

>>Googleの採用ページ

難関:かなり優秀

Preferred Networks

Preferred NetworksはIoT分野を中心として、ディープラーニングの研究開発を行なっているユニコーン企業です。設立が2014年と歴史が浅いですが、業界でも最先端の研究をしており、ディープラーニングのフレームワークであるchainerはPreferred Networks社が開発したものです。

会社名 Preferred Networks
事業内容 IoT分野を中心としたディープラーニングの研究開発
アクセス 東京都千代田区 大手町1丁目6−1 大手町ビル2F
平均年収 不明
新卒採用人数 非公開
代表的なプロダクト chainer

>>Preferred Networksのサマーインターン
>>>Preferred Networksの採用ページ

PKSHA Technology

PKSHA Technologyは時価総額1000億円を超えるAIベンチャー企業です。設立2012年という若さにも関わらずスピード上場しています。やっているビジネスは少し難しいですが、顧客企業の端末などからデータを収集し、そのデータを用いてアルゴリズムを構築しAIを設計することで業務効率化を図っていく、といった事業をしています。また、これらのモジュールを組み合わせたものを販売する事業も行なっています。

会社名 PKSHA Technology
事業内容 AIライセンス事業、販売事業
アクセス 東京都文京区本郷2丁目35 本郷瀬川ビル
平均年収 634万円
新卒採用人数 不明
代表的なプロダクト

>>PKSHA Technologyの採用ページ

ABEJA

ABEJAはディープラーニングを持ちいたAIソリューションを達成するテクノロジーカンパニーです。2018年の12月にGoogleから資金調達を行い、これからさらにAI分野に向かって伸びていく企業の1つなのではないでしょうか。

会社名 ABEJA
事業内容 AIを活用した店舗解析サービス
アクセス 東京都港区白金1丁目17 番3号 NBFプラチナタワー
平均年収 360万円
新卒採用人数 ここに説明文を入力してください不明
代表的なプロダクト ABEJA Insight for Retail

>>ABAJAの採用ページ

DeNA

DeNAはソシャゲーや球団をもっていることで有名なメガベンチャーです。最近、DeNAはkaggleという世界のデータサイエンスコンペティションプラットフォームで優秀な成績を収めたKagglerと呼ばれる人を大量に囲い混んでおり、業務時間中にも自身が出場するkaggleに取り組むことができる制度があります。(kaggeの成績を元にどれくらい時間を費やすことができるかは変わってくるようです→詳しくはこちら)

会社名 株式会社DeNA
事業内容 ゲーム
エンターテインメント
Eコマース
オートモーティブ
ヘルスケア
スポーツ
その他
アクセス 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ
平均年収 719万円~最高777万円
新卒採用人数 27名(2013年度)
代表的なプロダクト モバゲー, SHOWROOM、モバオク

>>DeNa採用ページ

リクルート

リクルートは人材領域やWeb系の様々なプラットフォームを展開するIT企業です。リクルートはデータサイエンティストを募集しています。新卒採用で「データ解析職」という職で受けるとこれはデータサイエンティスト職と同じ意味です。大量のプラットフォームを持っているためそれだけ持っているデータの量も多く、かなりやりがいのある仕事ができるのではないかと思っています。

会社名 リクルートホールディングス
事業内容 人材領域、非人材領域(販促領域)、機能会社
アクセス オフィス多数あり
平均年収 872万円
新卒採用人数 518人(2019年)
代表的なプロダクト リクナビ、suumo、ゼクシィ、ホットペッパー

>>リクルート採用ページ

Sansan

SanSanは法人向けの名刺管理をおこなうサービスを展開している企業です。名刺をクラウド上に一括管理することができる便利なサービスです。また、研究開発部門も充実しており、優秀なデータサイエンティストたちが集まっています。

会社名 Sansan株式会社
事業内容 法人向けクラウド名刺管理サービス
アクセス 東京都渋谷区神宮前5-52-2 青山オーバルビル13F
平均年収 762万円
新卒採用人数 不明
代表的なプロダクト Eight

>>Sansan採用ページ

やや難関:優秀

IBM

日本IBMはコンサルティングやSIerとして有名な外資系IT企業です。今回紹介した企業のなかでもGoogleに次いで大きく、かなり歴史のある企業です。クラウドサービスも最近力を入れており、WatsonというAIは今や誰もが知っているのではないでしょうか。
日本IBMでもデータサイエンティスト職を募集しています。

会社名 日本IBM
事業内容 情報システムに関わるサービス、ソフトウェア、ハードウェア、ファイナンシングの提供
アクセス 東京都中央区日本橋箱崎町19−21
平均年収 750万円
新卒採用人数  500名程度(データサイエンティスト職は20名程度)
代表的なプロダクト IBM Cloud, Watson, IBM Z

>>日本IBMの採用ページ

Yahoo!

Yahooは検索エンジンでおなじみのYahoo JAPAN!を運営している企業です。検索エンジンの他にもYahoo ニュース、Yahoo ショッピング、Yahoo オークションなどが有名でしょう。

会社名 ヤフー株式会社
事業内容 インターネット上の広告事業
イーコマース事業
会員サービス事業
アクセス 東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー
平均年収 714万円
新卒採用人数 300人程度
代表的なプロダクト YahooJapan! Yahoo ニュース、Yahoo ショッピング、Yahoo オークション

>>ヤフー株式会社の採用ページ

サイバーエージェント

サイバーエージェントは広告事業やメディア事業を行なっているメガベンチャー企業です。一昔前はAmebaピグが、最近ではAbemaTVなどが有名ですね。渋谷に新しくオフィスがオープンし、今後ももっと人気が増えそうです。

会社名 Cyber Agent
事業内容 インターネット広告事業
メディア事業
ゲーム事業
アクセス 東京都渋谷区宇田川町40番1号 Abema Towers
平均年収 790.3万
新卒採用人数 240名
代表的なプロダクト AbemaTV, AWA, タップル誕生

>>サイバーエージェントの採用ページ

まとめ

新卒でデータサイエンティストになるコツとデータサイエンティストになるなら終えておくべき企業を紹介しました。

もちろん、今回紹介した企業以外にもAI系のスタートアップはたくさん存在しますし、今後AIは製造業にもどんどん生かされていくはずです。そのため、今回紹介した企業はWeb系企業が多かったですが、自動車やロボット、半導体を扱っている企業にもデータサイエンティストが増えていくことでしょう。様々な時代の変化があると思いますが、新しい情報をしっかりとキャッチアップしていけば、必ず結果は付いてくるでしょう。

また、データサイエンティストの採用について言えることは、ポテンシャルで採用してもらえるため未経験でも内定することは可能ですが、実績を出しておくとやりやすいです。

最後にまとめとしてデータサイエンティストに新卒でなるためのロードマップを簡単に紹介します。

  1. とりあえず数学とプログラミングを勉強する(→Udemyの動画教材を受講)
  2. kaggleやSIGNATEにチャレンジして腕を磨く
  3. OB訪問で実際に働いている人にOB訪問してみる(→ビズリーチキャンパスに登録)
  4. 実際にデータサイエンスのインターンに参加する(→キャリアバイトに登録)

以上になります。