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データサイエンティストに新卒文系からなる方法、業界、職種を解説

 

新卒文系からデータサイエンティストになる方法や、業界、職種などを解説します。僕は大学院時代からRでのネットワーク解析をしてから、データ解析やアクセス解析をしておりある程度知見があります。結論、文系からデータサイエンティストはなれますし、将来性たっぷりなので狙っておくべきです。

 

参考:データサイエンティストの将来性と仕事内容【シンプルに凄い】

 

この記事を書いている僕は、学生時代からある程度データ解析などをしており、仕事でもデータサイエンティストと仕事をしているので、ある程度どういう人がデータサイエンティストになっていて、就職でどんな業界や会社があって、どんな職種があるか把握しているため信頼性はあるかと思います。

 

新卒文系からデータサイエンティストはなれるが結論

 

今回の記事の結論として、新卒文系からデータサイエンティストになれる、が結論です。ただし、色々な前提条件があるのでちゃんと読まないと誤解しちゃうので読んでもらえると嬉しいです。

 

文系分野でも親和性の高い学部は経済学

前提条件の1つめは、新卒文系でもデータサイエンティストになれますが、基本的に専門性の高い職業なので、親和性の高い学部で学んでいることが必須です。筆頭は、経済学でして計量経済学がイチ番の近道かと思います。計量経済学部とは、

 

計量経済学(けいりょうけいざいがく、英: econometrics)とは、経済学の理論に基づいて経済モデルを作成し、統計学の方法によってその経済モデルの妥当性に関する実証分析を行う学問である。
引用:wikipediaの計量経済学

 

このように経済学部の中でも計量経済学は、統計を活用して経済モデルを作成し、妥当性を分析する、という極めてデータサイエンティストに近い分野になっています。というか、ほぼデータサイエンスです。なので、計量経済学部であれば新卒文系とはいえデータサイエンスには全然なれます。

 

周りに全然いる

また他にも根拠はありまして、全然僕の周りに新卒文系のデータサイエンティストはいます。ただし、人文系とかってよりかは社会科学寄りの先ほどの計量経済学部出身者が圧倒的に多いです。心理学部とかは、あまり見かけたことがありません。法学部もないですね。

 

では、経済学部以外の文系出身者はデータサイエンティストになれないかというとそうでもないと思っています。正しい戦略で望めば、データサイエンティストになるチャンスはあります。

 

新卒文系からデータサイエンティストになる方法

 

では、その正しい戦略とは何かですが、基本的には望ましいのは経済学に入学することが第一です。今現在そうでない場合は転部するか、あるいはデータサイエンススクールに通うのが本当になりたいのであれば望ましいですね。そのあとは、就職で内定をとるという観点で、データサイエンスでアウトプットを出す、そして求人サイトや就職サイトに登録する、この流れでOKです。

 

学部は経済学部がおすすめ

先ほど解説したように文系であれば、データサイエンティストになる近道は、計量経済学部に通うことですね。学んでいる内容がほぼそのままデータサイエンスなのでとても就職しやすいかと思います。

 

そうでない場合は、転部するかデータサイエンススクールが最近は増えてきているので、そういったスクールに通って就職するのが近道ですね。新卒の切符は1枚しかないのと、最初にデータサイエンティストにならずに後からなるのは難易度が高くなる(専門性高いですし、面接でも不利)なので、決断しましょう。

 

参考:pythonでデータサイエンスを学ぶ方法【まずは本でOK】

 

経済学部以外ならデータサイエンススクールに通う

経済学部以外の新卒文系の場合は、データサイエンススクールに通うことがもっともスマートな解決方法かと思います。というのも、データサイエンティストはかなり専門性の高い職業ですし、ほとんどが大学院出身者で高学歴なので何の専門性がない状態だと、新卒とはいえ厳しいです。これは、データサイエンティストならでは問題ですね。他の職業だとそうでもありません。エンジニアでも新卒なら未経験でなれますし。

 

データサイエンティストになれた場合は、データサイエンススクールに払う受講料なんてすぐに回収が可能なのでそういう部分では合理的なので、両親にお願いして払ってもらうなど行動しましょう。

 

データサイエンススクールでのおすすめは、今現在知名度のあるデータサイエンススクールは2社ほどでして、Aidemyとデータミックスですね。スクールのいいところは、就職サポートもしてくれるところなので存分に利用しましょう。

 

データサイエンスをオンラインで学べる講座
Aidemy
データサイエンススクール(データサイエンス経験豊富な講師から教えてもらえる)
データミックス

 

 

 

こんな動画もあります。大学院に進学せずにデータサイエンススクールに通うのも、コスト観点では合理的なんじゃないでしょうか。

 

データサイエンスでアウトプットを出す

データサイエンスの基本的な知識として、数学やプログラミングを学べたら、データサイエンスでアウトプットを出す、これが次の段階になります。なぜデータサイエンスでアウトプットを出すのが就職内定で必須かというと、多くの新卒データサイエンティストは理系出身で情報系や物理などです。

 

なので、彼らは面接の段階で研究や論文という理系ならではの武器を提げて面接に望んできます。もちろん、文系もありますが実験ではないことが多いのでやや見劣りします。

 

そして、筆者の知る限りでは、データサイエンティストとして新卒で内定をとる多くの大学生は、研究や論文を主にアピールしています。それしかないという意味ももちろんありますが。例えば、京都の有名なお菓子の並び順とか、gmail解析で個人の趣味を解析とか、普通にすごそうな内容ばかりです。

 

なので、あなたが理系であればそういう研究や論文でデータサイエンス的なアウトプットをアピールすると有効ですし、文系の場合はなんとかしえアウトプットが欲しいところです。

 

こういった相談もスクールの講師であれば乗ってくれると思いますし、スクールでアウトプットを出す機会も必ずあるでしょう。僕個人で言えば、文系であってもどこかの研究室の先生に頼み込んで今からでもゼミに参加させてもらったりして知見を貯めるのが有効でしょう。

 

データサイエンスインターンに参加する

また、文系でも理系でもデータサイエンスインターンに参加することはとてもいい行動ですね。各社インターンを実施しているので、簡単に見つかると思います。インターン参加のメリットは、事前にアピールできる、仕事内容への理解が深まる、その会社への理解が深まる、この3点でしょう。

 

注意点としては、スキルがない状態で応募すると、自信がなくなる可能性もありますし、その時点でネガティブなイメージを与えかねないのでそこは分析しましょう。インターンに参加していなくても内定は取れます。僕も参加してませんし。

 

就職・求人サイトに登録する

あとは、就職や求人サイトに登録するだけですね。ここは普通の方法論でしてリクナビとかそういった王道的な就職サイトに登録しておけばOKです。なので、勝負は前半3つで付いているといっても過言じゃないです。

 

データサイエンティストが活躍する業界と会社

 

では次にデータサイエンティストが活躍する業界と代表的な会社をいくつか紹介します。事業会社、コンサル・リサーチ系、データサイエンスソリューション会社の3つあります。

 

事業会社

1つ目は、事業会社のデータ分析部門やマーケティング部門にデータサイエンティストとして就職する方法ですね。特徴としては、ビジネスドメインの知識も求められますし、データサイエンススキルも求められるので、高度スキル人材に成長可能です。

 

また自分のデータサイエンススキルでビジネスが成長する様子を見れるのも、醍醐味かなと思います。今まで研究でしか使ってなかったスキルが経済価値を明確に出せることに興奮するんじゃないかと思いますね。代表的な会社は、リクルート、DeNA、楽天、サイバーエージェントなど大手IT企業ですね。クックパッドなども該当します。

 

コンサル・リサーチ系

2つ目は、コンサル・リサーチ系ですね。こちらの特徴は、あくまで第3者の立場なので、研究している時と近いような立場になるかと思います。もちろん、学生と社会人といういいきな違いはあります。

 

コンサル・リサーチ系の業界にデータサイエンティストとして就職した場合は、様々な業界の課題解決にチャレンジできるのでそういう面白さはあるでしょう。

 

データサイエンスソリューション会社

3つ目は、事業会社に近いですが、自社でデータサイエンスソリューションを提供している会社ですね。ある意味で、データサイエンティストが会社のタレント的な位置付けになるのではないでしょうか。

 

特徴としては、事業会社と大きく変わらないかと思いきや、よりデータサイエンススキルだけでなく、ビジネスとしてマネタイズできるかなどそういう部分の視点が鍛えられるかと思いますね。代表例では、ブレインパッドやAlbertが該当します。

 

 

データサイエンティスト関連の職種

 

では最後に新卒文系関係ないですが、データサイエンティスト関連の職種を解説します。3つありまして、本流であるデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、アナリティクスディレクターですね。会社によって言葉の範囲が異なるので、あくまで一例です。

 

参考:データサイエンティストに必要なスキル【事業会社目線で解説】

データサイエンティスト

まずデータサイエンティストですが、主に統計モデルを作成し需要予測や分析を行う職種になります。データサイエンティストでは、ビジネス、データサイエンス、エンジニアリングの3つが必須スキルですが、データサイエンスが一番求められる職業です。

 

機械学習エンジニア

2つ目は、機械学習エンジニアですね。機械学習エンジニアは、主に機械学習を用いたレコメンドエンジンの開発などを行います。そのため、データサイエンスとエンジニアリングのスキルが高いレベルで必須です。会社によっては、機械学習エンジニアとデータサイエンティストは同じな会社もあるでしょう。

 

アナリティックスディレクター

3つ目は、ややデータサイエンティストと離れますが、アナリティクスディレクターですね。これは、ビッグデータもそうなんですが、Adobe Analyticsなどアクセス解析よりの仕事が範疇になりまして、スキルもビジネスを中心にマルチなプレイヤーです。文系で数学に挫折したけど、データサイエンス的な仕事をしたい場合は狙い目かと思います。

 

まとめ

 

ということで、新卒文系でもデータサイエンティストになれるかどうか、その方法などを解説しました。結論、大きな分岐点は計量経済学のような文系だけど統計をゴリゴリ使う学部に通って学んでいるかどうかです。そうでないなら、データサイエンススクールも考慮に入れておくと将来やりたいことに近づけます。

 

参考:データサイエンススクール厳選3社【現状スキルに合わせた選び方も解説】

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