文系未経験がデータサイエンティストとして分析会社から内定をもらうためには何をするべきか

どうもこんにちは、ミナピピン（@python_mllover）です。SNSは有名なデータサイエンティストの方って皆大学の理系学部ででバリバリ確率統計やっててデータ分析業界の黎明期からやっていらっしゃる凄腕の人たちばかりですが、今日は敢えて文系未経験からデータ分析の仕事につけた自分がそのために何をしたのかを未経験からデータ分析業界に入った身として振り返っていきたいと思います。

未経験データサイエンティスト募集要件の実情

昨今データサイエンス分野は非常に人気の職種となりつつあり、未経験可の求人への応募も非常に増えています。実際に自分が今と働いている某社は月に100人近く応募があり、書類で弾くのが70人、そして、面接を通って実際に内定を出すのは4~5人といって言っていたので、要は未経験者が100人がデータアナリスト（サイエンティスト）職に応募して内定がもらえるのは3~4人程度で内定率は3~5％くらいだと人事担当の方が仰っていました。

ちなみにこの数字はたぶん自分の働いている会社だけでなく、他の会社も似たような感じでしょう。実際僕は転職活動の際にテクノ〇ロとか某大手通信会社の子会社とか他のデータ分析系の会社の5社くらい面接に行った時にも同じ質問を投げたのですが、どこも３～5％辺りと言っていました。サンプル数が少ないですが10％以下なのはまあ間違いなくて現状分析業界で最も有名どころのALBERTだともっと絞られるのかなと思います。（ちなみに僕は落ちました笑）

なのでこれが恐らく今のデータ分析業界の実情に近いと思うので、未経験からデータサイエンティストになるのは数字的には非常に狭き門だと言えます（2018年現在）

データ分析の仕事に就くためには

とまあ一見データ分析業界は狭き門に見えるが実はそうでもないと個人的には考えています。というのも、基本的には現在のデータ分析業界は需要に供給が追い付いていないのでどこも猫の手も借りたい状態なわけでどんどん人を囲い込もうとしています。

なのでこんな内定率になっているのは応募してくる人のスキルが低すぎることにあり、ちゃんと募集要件を満たしていれば通ると思います。なのでデータ分析会社を面接受ける前にまず最低限のことを学習して押さえていれば、そうそうお祈りラッシュを食らう事はありません。要は面接を受ける前に準備をしていない人が多すぎるだけだと思うわけです。

エンジニア転職の話でも同じですが、募集要件の表題の未経験というのは、完全未経験ではなく最低限の知識はあって実務経験がないという意味での未経験歓迎であることが多いんですよね。なので最低限のものを持っていれば少なくとも書類で弾かれることはないでしょうし面接までは漕ぎ付けられるはずです。そこからは自分の雰囲気とか会社との相性になってきます

まず、標準的な未経験歓迎のデータサイエンティスト職の募集要項で求められているのは、自分が色んな募集要項を見た感じどこでも書いてあったのは以下の4つのスキルかなと思います。

①統計学の学習経験
②「データ分析」（AI・機械学習・統計解析分野）の習得への強い熱意
③R/Pythonなどのプログラミング知識
④SQLを用いたデータ抽出・集計の経験

まず「①統計学」ですが、これはデータ分析の仕事なので当たりまえに必要ですよね。これのスキルがあることを人事に証明するための一番の武器は資格でしょう。有名なのが「統計検定2級」ですね。まずがこれを取っておきましょう。そうでなくとも大学などでデータ分析の講義を取っていたりそういった系統のゼミに所属していた人は卒論とかを見せるといいかもしれません。

そして次の「②「データ分析」（AI・機械学習・統計解析分野）の習得への強い熱意」ですが、まあこれも当たり前ですよね。仕事に対する熱意はデータ分析業界でなくとも面接の際には絶対に見られる部分です。

なんでデータ分析がやりたいのかの動機を面接でちゃんと言えるように考えておきましょう。率直にこれから需要が増えてくるだろうから食いっぱぐれがなさそうと言っちゃってもいいかもですね。ちなみに僕は他の同年代よりお金が欲しいからと言いました。

そして、「③R/Pythonなどのプログラミング知識」、まあこれはデータ分析の仕事ではプログラミングが必要な場面もあるので、バリバリのコーディングスキルはないにしても最低限は欲しいです。if文？for文？分かりません？では厳しいと思います。

面接でのプログラミングスキルのアピール方法としては、面接での簡単なコーディングテストがあるところが多いのでそのスコアになることが多いです。あと書類選考なら自分のgitアカウントのリポジトリを見せるのもよくあるやつですね。エンジニア転職ではgithubのアカウントが自分の名刺代わりみたいなものです。

pythonのスキルのアピールには「Python3エンジニア認定試験」という資格があるのでそれを取ると良いかもですね。まあなんちゃって資格の域を出ませんが未経験応募で書類選考を通るためには取っておいた方がいいでしょう。

RはPythonと同じようにデータ分析に使用する言語ですが、昔流行った言語で今はもう主流ではないので、今からデータ分析業界を目指す人がわざわざ勉強するものじゃないと思います。実際の業務においてRが100％不要ではありませんが、就活の段階でそんなことする暇があるならPythonのコーディングスキル上げた方が絶対良いです。

最後のSQLですが、これはMysqlやポスグレなどのデータベース（RDB）を操作するスキルです。データ分析の仕事だとGCP（GoogleCloudPlatform）のデータを操作するBiggueryとかを良く使います。データベースで有名な資格は「ORACLE MASTER Bronze（オラクルマスターブロンズ）」というやつで、これがあるとアぴれます。

まあデータベースはwebアプリケーションを作るうえでは欠かせない存在なので、webアプリを作っていると最低限は自然と叩けるようになるのですが、プログラミング未経験でいきなりデータベースの勉強をするのは少々荷が重いので、③のプログラミングスキルの学習も兼ねてPythonのwebフレームワークを使ってwebアプリを作ってみてそれをgitなりに挙げて見せると未経験面接では良いアピールになると思います。

まとめるとまず書類選考で弾かれないためには以下の辺りに関連する資格やスキルを抑えておくといいでしょう。

仕事への熱意→志望動機を明確にする
統計学の知識→統計検定2級
プログラミング知識→Python3エンジニア認定試験・Githubに成果物UP
SQL→オラクルマスターブロンズ・Pythonでデータベースを組み込んだWebアプリを作る

会社側も未経験募集の場合は、要項の全部を完璧にクリアしていることを求めているわけではありませんが、いかんせん人気職種で応募は多いので、相手の会社の人事の方も仕事への熱意・統計学の知識・プログラミングorSQLといった感じで3/4は押さえておかないと、人事側も応募書類を見て、「こいつとりあえず面接してみるかー」とはならないと思います。

あと同じ会社に居た自分の同期はデータミックスのデータサイエンティストコースかなんかに通ってそこの紹介で転職してました。プログラミングスクール経由の転職とかSQL叩くだけのSESかなんかを紹介されるのがオチだと内心では思ってたのですが、成績が良かったのか名の知れた分析会社に転職できていたので、案外こういうところのデータ分析専門の転職支援サービスの方が下手な転職サイトのエージェントとか使うよりも悪くないのかもしれませんね。

終わり～データ分析会社選びの注意

データ分析系の会社や部門は昨今雨後のタケノコのようにわらわらと増えてきている。そんな中で、募集要項にはそれっぽいことが書いているものの面談に行ってよくよく話を聞いてみると、立ち上げたばかりでまともなデータサイエンティストはいないし案件もSQL叩いてデータ抽出するだけ止まりという会社も多いです。

ぶっちゃけデータベースにクエリを叩いて必要なデータを抜き出すくらいまともなエンジニアなら誰でもできます。それよりLinuxのセットアップやバッチファイルを書くほうが難しい。データ抽出は派遣でも出来る単純作業です。これをSESの会社とかがデータ分析案件と謳っているのは詐欺に近いと思いますが、まあSQLが叩ける分サーバー監視スマホポチポチとかエクセル画面スクショテスターとかよりはマシかもですね。。。

データ分析をやりたい人は企業の選ぶときに以下の点を注意するとデータアナリストデータサイエンティストとしての道が開きやすいかなと思います。

自社サービスを展開していてそのデータを分析している
エンドユーザーと直の受託案件を抱えているか

データ分析業界は現状一部の有名な分析会社と大手の子会社が受託案件をほぼ独占している状態なので、データアナリスト・サイエンティストとしてのキャリア形成にはどこの会社に入れたかがかなり重要になってきます。なので会社選びは妥協するべきではないと思いますし、そのための自己研鑽は惜しむべきではないと思います。