こちらは文系大学生(2022/08卒)でデータ分析業務未経験の私がどのようにしてデータ分析会社から内定を獲得したかについての流れを書いた記事です。他にも学習法なり就職に役立つ情報を記述します。
データサイエンティストにご興味がある方々や、これからデータアナリストやデータサイエンティストを目指す方々に対して有益な情報を提供することと就職や転職活動をするにあたって当記事がお役に立てれば幸いです。(๑╹ω╹๑ )
そもそもデータサイエンティストとはなにかあまり馴染みがなければ、下をご覧になってから記事をお読みください (((o(*ﾟ▽ﾟ*)o)))
大手・ベンチャーのAI案件で活躍する現役AIエンジニアにAI関連職種を聞いてみました
機械学習を「社会実装」するということ 2023年版 / Social Implementation of Machine Learning : こと細かくデータサイエンティストについて書かれています。よく目を通していただけたら幸いですm(_ _)m
↓ こちらの記事を動画にしました !!!
よろしければどうぞ m(_ _)m
私について(こちらは無視して大丈夫です)
簡単にデータ分析会社から内定をもらった当時(2022/06)の私のスペックを列挙します。
属性
1, 学年
大学4年2学期
2, 海外大学出身
専攻 : 心理学 (行動認知心理学 + 神経科学をかじりました)
複数専攻 : 英語学
3, 性格
学業にステータスをほぼ全振りしてきたような人間。いわゆる真面目で一途な優等生。
4, データサイエンス学習歴
データサイエンス
1, 情報処理 + 人工知能について学習 : 大体1年
2, 数学(統計学, 微積, 線形代数, 高校数学) : 大体1年。統計は大学で学んだり自習したりして一番自信あります。
データエンジニアリング
1, Python : 大体1年
2, SQL : 大体6ヶ月
3, Excel : 大体6ヶ月
ビジネス(まだ働いていないのでよくわかっておりません。すいません m(_ _)m)
データサイエンティスト検定時に学習 : 大体6ヶ月
5, データサイエンス関連の資格
1, IBM Data Science Professional Certificate
↓こんな感じの資格
2, IBM Data Analyst Professional Certificate
↓こんな感じの資格
大学入学から内定までの簡単な流れ
1, 心理学科入学。一年後、アメリカの大学院に進学希望で英語学科を複数専攻
2, アメリカの大学院で肯定心理学を学ぼうと心理学と英語を学習し続けたが、研究がかなり進んでおり興味がなくなる
3, 論文を書くために行動認知心理学と神経科学関連の論文をあさっていたところに人工知能の論文を偶然読む
4, 大脳と人工知能の学習過程がほぼ同じだったり、日常生活への人工知能の技術適応とその可能性に感動を覚える
5, 大学卒業後、人工知能の技術を活用して自分のしたいことを叶えたいと思ったため、その関連の職種をググる + 複数のプログラミングスクールの無料カウンセラーで職種について聞きまくる
6, 調べた結果、データサイエンティストが一番近かったのでそれになるために必要なスキルを基本的にググって1年ぐらい独学する
7, 海外から就職活動開始 (2022/02 ~ )
8, データ分析会社から内定をいただき今に至る(2022/09)
就職活動
就職活動は4年生2学期までしていませんでした、、、
下記が理由です。
1, 海外大学に在学していたので日本の就職活動の雰囲気を一切感じなかった(緊張感なし)。
2, 就職活動するにはスキル不足だと考えたため、kaggleで成果を出した後にしようと思っていた。
3, 日本でデータサイエンティストの数と需要が反比例しているのを良いことに就職活動を大学卒業後でも可能だとする傲慢。
エントリシート & 面接
就職活動をしていなかったことに対して同じ日本の留学生に怒られて遅すぎる就職活動をスタートした。某アニメキャラの霹靂一閃並みの速さで企業研究をし、データ分析関連会社に大体20通ぐらいエントリシートを提出。通過したのは8社。面接は大学側の卒業条件と心理学科柄、自己分析や自分が人工知能を活用して何がしたいのか等がすでに明白であったこと、普段から自分の考えを表現できる相手がいたこと等により特に苦労はしなかった。最終的に3社のデータ分析会社から内定をいただきました。
就職活動 & 面接時の注意点
*下記は私の体感です。1サンプルとして参考にしてください。
よく ” 未経験歓迎 ” と募集があるが、あれの意味するところは ( 業務 ) 未経験歓迎 (だけどツールの基本的操作やそれに関する知識の獲得とか普段から独学してるよね? ) ということに近い。なのであらかじめ何かしらの成果物や資格とかを取得して就職活動をしないと採用率はもちろんエントリシート通過率もだいぶ下がる。
資格 < 成果物 (Kaggle) を作った方が印象は良い。
成果物 = クリスマスツリー
資格 = 飾り
面接前の準備物として面接で聞かれそうな基本的な質問を押さえる。
下記には答えられるようにする。
1, データアナリスト / データサイエンティストを志したきっかけ
2, データアナリスト / データサイエンティストになってしたいこと
“人工知能を活用したいからデータサイエンティストになりたい” とか言ったらアウト。
人工知能の技術の利用を “目的” としたら、 ” 夢見てる” とか ” データサイエンティスト業務とそのビジネスモデルを理解していない ” 等の否定的な印象を与えること間違いなし。
なので ” 〇〇(自分のしたいこと)を成し遂げたいから、その手段として人工知能を活用したい “ のように人工知能活用が主ではない明白な自分がしたい”目的” を持ち、それを達成するための 一つの ” 手段 “ として人工知能があるみたいな感じで伝えられたら吉。
↑実際のデータ分析業務では高度な人工知能の技術を使わずとも、Excelで企業の課題を解決することが多いから。ビジネス場面で機械学習を用いる場合、多いのは重回帰分析や決定木ベースのアルゴリズムがよく使われるらしい。先端技術を使わずとも課題が解決できればそれに越したことはありません。
上記が出来れば後はテンパらず自分を表現すること + 笑顔 + 自信 (これ大事です٩(๑❛ᴗ❛๑)۶)
あとは成るようになります。Believe in Yourself ٩( ᐛ )و
おすすめ学習法
長めだったので、別記事にして上げました。
下がその記事です。参考にしてください ٩( ‘ω’ )و
以前も書きましたが ” 資格 < 成果物 “ です。KaggleまたはSignateでコンペティションに参加したりしてみて成果物をどんどん作って就職・転職するためのアピールポイントを作りましょう!
おすすめ資格
資格 < 成果物は変わりませんが、学習をしていく過程で資格を取得できたら就職時に有利になるのでとっておいて損はないです。
こちらも長めだったので、別記事にして上げました。
下がその記事です。参考にしてください d(￣ ￣)
就職 & 転職サイト
いろいろなサイトがあると思いますが、大事なのは就職先ですよね ?? 事前に企業研究をよくして判断しましょう(官報とか評判とかで調べましょう)。会社選びでは自分が業務をこなしながらスキルがしっかりと伸ばせるのかが大事です。どのような業務ができるのか、どんな会社から案件を受けているのか、等々自分が成長できる環境なのかをしっかりググって調べましょう!
下記はデータアナリスト / データサイエンティストの求人が出ているサイトです。ほかにも多く出ているので自分でググってみてください ( ✌︎’ω’)✌︎
2, Wantedly
下記はデータ分析会社の一覧をまとめたサイトです。参考にしてください。
1, 中途未経験者がデータサイエンティストで入れそうなデータ分析会社を一覧でまとめてみた
まとめ
ほかにも思い出したことがあったら内容を追加します。
私は3年生 2学期ごろからデータサイエンスを学びはじめて、4年生 2学期ごろにデータ分析会社から内定をいただきました。約1年ぐらいの学習期間でしたがかなり勉強しました。それだけデータサイエンティストは専門性が高いということです。データ分析会社に応募して内定をいただく新卒内定者と呼ばれる方々の約半分は修士卒 (全体内定者 : 修士卒 > 博士卒 > 学士卒)で、勉強量もほかの分野と比べて多いですが、学習すれば必ずデータサイエンティストになれます。お互いがんばりましょう (°▽°)
あと下の動画お勧めです!
データアナリスト / データサイエンティストを目指すなら見てください (๑╹ω╹๑ )
1, AIを仕事にしたい方必見！AI・機械学習を仕事にし、出世・転職するための方法を聞いてみました
2,【学習ステップ公開】AI・機械学習初心者必見！勉強すべき領域や学習の手順について詳しく聞いてみました
↓もどうぞ !!
Reference : https://www.datascientist.or.jp/
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