こんにちは。データサイエンティストとして転職を経験した、Yujiです。
今回は、データサイエンティストとして転職するために必要なスキルや職務経歴書の作成方法などについてご紹介します。
データサイエンティストは、企業にとって非常に重要な存在であり、ビジネスにおける意思決定の根拠となるデータの分析やモデルの構築を担当します。
そのため、データサイエンティストとして転職するためには、専門的なスキルや知識が必要不可欠です。
しかし、どのようなスキルを身につけ、どのような経験を積むべきかが明確でない場合もあるかと思います。
そこで、このブログでは、データサイエンティストとして転職するために必要なスキルや職務経歴書の作成方法、転職活動において注意すべき点などを解説していきます。
スキルを磨く
データサイエンスには、プログラミング、統計学、機械学習、データ処理などの幅広いスキルが必要です。
具体的には、PythonやRのプログラミング、機械学習アルゴリズムの理解、データ可視化のスキルなどが必要とされます。
実務で求められるスキルは本当に多岐にわたり、自分のスキルを磨くという行為は何よりも大切になります。
例えば、大学などがオンラインで公開している学習教材を活用すると、自宅で効率的に学習できます。
やっぱり転職する前に、ある程度のスキルは磨いておく必要があるな、と僕も転職活動をする中で感じました。
スキルについて、こちらの記事でもわかりやすくまとめてみたので、見てみてください。
職務経歴書を作成する
データサイエンスに関する職務経歴書を作成することは、転職成功のために欠かせません。
職務経歴書とは、自分がこれまでにどのようなプロジェクトを手がけたかを示す重要なツールです。
転職活動中には、企業が求めるスキルや業務に関連するプロジェクトを選んで、職務経歴書にまとめることが大切です。
Kaggleなどのデータ分析コンペに参加し、良い順位を取った経験があれば、ぜひアピールしておきましょう。
GitHubなどで自分が行ったデータ分析や機械学習モデルの実装などを公開することでも、自分のスキルをアピールすることができます。
リサーチを行う
転職先の企業やポジションについて、リサーチを行うことが重要です。
その際、OpenWorkやVorkersなどのキャリア情報サイトを活用すると良いでしょう。
リサーチをしっかりと行うことで、企業の文化やビジョン、業務内容などを把握して、自分に合った企業を選ぶことができます。
また、基本的なことですが、転職サイトや求人情報サイトを活用して、求人情報を集めることも大事です。
企業の採用情報、求められるスキルや経験などを把握し、自分に合った企業を選ぶことができます。
また、過去の転職経験者や業界の専門家に話を聞くことも、自分に合った転職先を見つける上で役立ちます。
コミュニティに参加する
データサイエンティストのコミュニティに参加することで、業界のトレンドやニュースを知ることができます。
例えば国内の勉強会や学会、データ分析コンペなどが挙げられます。
情報収集として使うだけでなく、他のデータサイエンティストと交流することで、アイデアの共有や、自分のスキルを磨くことができたりもします。
なので、意外とこのコミュニティ参加は重要だったりします。
運が良ければ、自分の知り合いやデータサイエンスコミュニティを活用して、求人情報を収集することができる場合も！
どこでいい縁に出会えるかは、わからないもの。
業界で活躍する人物との交流ができるイベントや勉強会に参加することで、業界の最新トレンドや情報を入手するなど、常に色んなところにアンテナを張っておくことをオススメします。
多くの求人に応募する
データサイエンティストの需要は非常に高く、求職者数も増加傾向にありますが、競争も激化しています。
特に人気な企業には、多くの応募が集中しがちです。
競争率が高くなるということは、採用される可能性が下がるということ・・・。
転職活動中は、可能な限り多くの求人に応募し、選択肢を増やす必要があります。
応募先が多ければ多いほど、転職成功の可能性も高くなります。
また、言うまでもないことですが、求人情報サイトや転職エージェントを活用して、自分に合った求人情報を収集することも大切です。
また、色々と転職準備をする中で思ったことは、多くの求人に応募することで、自分自身の可能性を広げることができる、ということです。
多くの求人に応募することで、自分のスキルや経歴がどの企業や業界から求められているかがリアクションを通して把握することができるので、自分自身の価値を再確認して戦略を練り直したり、自信を持って面接に臨むことができるというメリットもあるなぁ、と感じました。
求人数が多い場合には、転職エージェントを活用することも有効な方法です。
転職エージェントは、求人情報を収集し、自分自身の条件に合った求人を提案してくれるため、転職活動を効率的に進めることができます。
転職エージェントの上手な使い方などはこちらにまとめてあります！
面接に備える
転職先の企業から面接のオファーが来たら、その企業についての調査をし、可能な限り多くの情報を集めておくことが大切です。
また、自分のスキルや経験に関連する質問に備えて、事前に練習をしておくことも重要です。
データサイエンティストの転職において、面接は非常に重要な局面です。
面接に備えるための対策としては、
- 自己分析をする
- 面接の流れを予想する
- 業界や企業について調べる
- スキルセットを整理する
- 職務経歴書を用意する
- コミュニケーション能力を磨く
給与交渉の準備をする
などが挙げられます。
事前準備が何よりも重要で、自己分析やスキルセットの整理は早めに行っておきましょう。
自分が持っているスキルや知識を整理し、それらを具体的に説明できるようにしておくためにも、職務経歴書の作成も欠かせません。
また、コミュニケーション能力を磨くって？と思われるかもしれませんが、意思決定者との要件調整やレポーティングは業務上必ず行うことになります。また、単独で作業することが多いデータサイエンティストとはいえ、ときにはチームでの作業も必要です。
面接の中で、自分がどのようにステークホルダーやチームメンバーとコミュニケーションをとり、うまく活躍できるかをアピールすることが大切になります。
さらに、面接準備の時点で給与交渉の準備をしおくことも、肝心です。
面接時、突然、希望年収を聞かれるかもしれません。
その際に、すぐに自分のスキルや経験、市場価値などを考慮し、適切な希望年収を提示することはできますか？
事前に自分自身の市場価値や業界の平均的な給与水準を調べておくことが重要です。
継続的に学び続ける
データサイエンスは常に進化し続けています。
そのスピードはものすごい速さだな、と日々感じます。
そのため、データサイエンティストにとって、継続的なスキルアップは必要不可欠な要素です。
また、業界のトレンドやニュースを追いかけることも、自分自身を成長させるために重要です。
面接の中で、自分がどのようなスキルアップに取り組んでいるかを説明し、将来的なキャリアパスについても考えていることをアピールしたり・・・。
常に学び続ける姿勢が、データサイエンティストには必要とされます。
継続的なスキルアップを行うための方法としては、
- 書籍や論文での学習
- オンラインコースや教材の利用
- 社内外の勉強会への参加
- データ分析コンペへの参加
- ブログ執筆やオープンソースへの参加
などが挙げられます。
いずれにせよ、自己学習を習慣化することで、日々のスキルアップを図ることができる、ということですね。
まとめ
今回はデータサイエンティストの転職について、職務経歴書の作成や面接対策、継続的な学習方法など、様々な観点からご紹介しました。
データサイエンスは、今やあらゆる業界で必要不可欠な存在となっています。
そのため、データサイエンティストとしてのスキルや知識を身につけ、新しい職場や業界へ転職する人も増えています。
しかし、データサイエンティストとしてのスキルや知識は、単に習得するだけではなく、継続的な学習と実践が必要です。
転職をするという観点でいえば、職務経歴書を作成することで、自分のスキルや経験をアピールすることも重要です。
そして、面接対策も欠かせません。
自分自身のアピールポイントをしっかりと把握し、説得力のある自己PRを行い、求められるスキルや知識をアピールすることが大切です。
データサイエンティストとしてのキャリアを積み上げていくためには、常に自分自身を成長させ、自分がやりたいことに向けて挑戦していくことが必要です。
