データサイエンティスト転職に強い転職エージェントおすすめ人気ランキング2022年11月最新【徹底比較レビュー】

データサイエンティストは、ビッグデータやデータドリブンマーケティングといった様々なデータを分析し、ビジネスに活かすサポートをする仕事です。まとめ

そのため、高い専門性が求められるので誰でもすぐになれるものではありません。

データサイエンティストへの転職を希望する人は、条件にあった求人を扱っている転職エージェントやサイトを活用する必要があります。

ここでは、データサイエンティストへの転職を希望する人におすすめの転職エージェントを紹介していきます。

その他、データサイエンティストに関する基礎的な知識、未経験の人がデータサイエンティストへの転職を目指す際に注意してほしいことなども詳しく解説していきます。

目次

データサイエンティストへの転職に強いおすすめエージェント

マイナビエージェント

「マイナビエージェント」は、20代や第二新卒のサポートが手厚い転職エージェントです。

様々な業界の転職に関するノウハウを豊富に持ったキャリアアドバイザーが専任でサポートしてくれるのが特徴で、IT系の転職にも精通したプロフェッショナルが担当してくれます。

またアドバイザーは担当している企業に通って情報収集を徹底している点が強みです。

どんな人材を求めているのかといったことから、企業側の要望のほかに社内の雰囲気や社員の様子など、実際に訪れてみないと分からない点までしっかりと調査してくれます。

マイナビエージェントでのデータサイエンティスト・アナリストの求人案件は、公開求人の場合は617件、非公開求人は129件となっています(2022年11月16日時点)。

1,000万円クラスの案件も豊富なので、スキルアップ・キャリアパスを狙っている人にとっても、高年収が狙える求人が探せます。

またマイナビエージェントは、さまざまな業界・職種の求人を保有しています。長年人材サービスの業界トップクラスの企業として活躍しているため、大手企業とのパイプがあります。

首都圏のみならず、地方の求人も数多く取り扱っているので、Iターン・Uターンで地方での就職・転職を検討している人にも求人を見つけやすいのがうれしいポイント。

ちなみに、内定をした後でも、内定者と企業側それぞれからフィードバッグをもらっているので、内定をもらえた人・もらえたなかった人の人物像の把握につながるという仕組みを採用しています。

そのため、マッチング力の強化につながっているということです。

対象年代 年齢制限なし
対象者 全業種・職種
利用料金 無料
公開求人数 非公開
非公開求人数 非公開
書類添削 あり
面接指導 あり
面談可能時間 平日(9:00~20:30)
土曜(9:30~17:30)
電話面談

リクルートエージェント

「リクルートエージェント」は、求人数が業界トップクラスの転職エージェントです。

リクルートエージェントでしか紹介されない独占求人も多数保有しているので、登録した人にしか応募できない求人がたくさんあるのもメリットの1つといえるでしょう。

実際の転職活動では、企業情報に詳しいアドバイザーが書類の添削を行なってくれるので、企業のニーズに合った書類を作成することできます。

それだけでなく、担当者があなたの推薦状を企業に出してくれるので、結果として一人で転職活動を行うよりも書類選考を通りやすくなります

書類選考に通らないことには面接には到達できませんから、応募書類の添削はぜひ念入りに行ってもらい、書類選考の通過率をアップさせましょう。

面接対策や、書類添削のサポートも充実しており、過去45万人以上の転職支援実績をもとに徹底的にサポートしてくれます。

また、言い出しにくい年収交渉や条件提示にも積極的に対応していて、交渉が成立すれば数十万円から数百万円の年収アップが実現できます。

交渉にも力を入れているエージェントなので、年収アップを狙っている人にもおすすめです。

対象年代 年齢制限なし
対象者 全業種・職種
利用料金 無料
公開求人数 174,524件
非公開求人数 225,934件
書類添削 あり
面接指導 あり
面談可能時間 平日(10:00~19:30)
土(10:00~18:00)
日(10:00~17:00)
電話面談 可能

doda

dodaは、経験者採用に力を入れている転職エージェントです。キャリア面談から求人紹介、選考対策に至るまで、手厚く丁寧なサポート体制が強みで、20代や転職が初めての方に特におすすめです。

一人で転職活動を進めるのが不安な方や、書類の書き方、面接対策などのアドバイスが欲しい方は、ぜひ相談してみましょう。

また、dodaは転職サイトとしても利用でき、診断など豊富なコンテンツも役立ちます

そのため求人を探せる転職サイト、サポートをしてもらえる転職エージェント、求人を紹介してもらえるスカウトの3つのサービスを同時に利用することができます。

求人情報サイト利用者だけではなく、幅広い業種職種で専門性を持った人材紹介利用者にもアプローチすることが可能です。

また、エンジニア向けのIT系、モノづくり系エンジニアそれぞれに独自の検索項目を設定しているため、 自分にぴったりの求人情報を探すことができます。

特筆すべきはスカウトが多いというところでしょう。300以上のdoda提携の転職エージェントからコンタクトメールが届きます。

自分の経歴にピッタリの求人が紹介されるので、自分の経歴に見合う会社のレベルが分かって参考になります。

さらに転職のイベントが多いのが特徴で、東京では毎週末に何らかのイベントを開催しています。

全国的な転職フェアも定期的に催しており、地方の方も利用できます。

対象年代 年齢制限なし
対象者 全業種・職種
利用料金 無料
公開求人数 128,944件
非公開求人数 36,802件
書類添削 あり
面接指導 あり
面談可能時間 平日(9:00~20:30)
土曜(10:00~19:00)
本社住所 東京都千代田区丸の内2-4-1
丸の内ビルディング27F・28F
電話面談 可能

データサイエンティスト転職ナビ

データサイエンティスト転職ナビは、データサイエンティスト分野の職種に特化した転職サイトです。

データサイエンティストの求人だけでも、5,366件(2022年11月16日時点)保有しています。

IT・Web特化の転職エージェントは多くあるものの、データサイエンティストのみに特化した転職サイトは珍しく、こだわりに合わせて求人を探しやすいのが嬉しいポイントです。

登録すると、エージェントサービスを利用してサポートを受けることもできますし、企業からのスカウトを受け取ることもできます

特化している分、データサイエンティスト分野への知見が深く、よく職種を理解したうえでアドバイスやサポートを行ってくれます。

上場企業や外資系企業、日系企業まで多数の求人を揃えており、そこからデータ解析やデータマネジメントなど、自分の得意な業務別に細かく探すことができます

利用者それぞれのペース・スタイルに合わせてスケジュールを立ててくれるため、初めて転職する方や急いで転職先を見つけたい方には特におすすめです。

対象年代 年齢制限なし
対象者 全業種・職種
利用料金 無料
公開求人数 1,144
非公開求人数 4,222件
書類添削 あり
面接指導 あり
電話面談 可能

ビズリーチ

ビズリーチは、「選ばれた人だけのハイクラス転職サイト」がキャッチフレーズの、ハイクラス(ハイキャリア)向けに特化した転職エージェントです。そのため年収500万円以上を目指す方におすすめの転職サイトです。

年収1000万円をこえる求人が30%以上を占め、経営幹部やプロフェッショナル人材向けの案件を多数保有していることも特徴です。

通常の自分で求人を探してから応募する方法のほかに、国内外の企業やヘッドハンターからスカウトが届く仕組みもあります。

ビズリーチは、キャリアコンサルタントやアドバイザーといった担当者がつかず、求職者の職務経歴を見た企業が直接スカウトするという仕組みとなっているのが特徴です。

なおビズリーチの登録には審査を通過する必要があります。審査基準は非公開となっていますが、経験が浅い・20代の方でもスカウトを受けることも。

まずは無料会員に登録しながらスカウトを確認し、どのような求人があるか?自分の市場価値はどの程度なのか?を把握することが出来ます。

なおビズリーチには有料の「プレミアムプラン」があります。無料版よりも求人検索における機能が追加されています。

対象年代 20代~40代
対象者 20代~40代
利用料金 無料
公開求人数 非公開
非公開求人数 非公開
書類添削 なし
面接指導 なし

TechClipsエージェント

TechClipエージェントは、年収アップを目指す求職者から人気の高い転職エージェントです。紹介している求人も、自社開発企業100%となっているので、「一つの勤務場所で落ち着いて開発をしたい」という人にもおすすめ。

なぜなら、TechClipsエージェントが紹介している求人は、すべて年収500万以上だからです。そのため、高年収・高待遇の求人に巡り会える可能性が高く、年収アップを目指す求職者から人気があります。

また、現役エンジニアがアドバイザーとなって相談にのってくれる点も、魅力のひとつです。TechClipsエージェントのアドバイザーは、現役のエンジニアとしても活躍しています。

転職活動中には、IT業界で培った経験を活かし「自己アピールの方法」「キャリアについての考え方」など、あらゆるアドバイスをしてくれます。

求職者の強みや気持ちをしっかり理解してくれるので、転職の不安や悩みも解消できるでしょう。

ただし、求人数自体が大手と比較して多いとはいえないことと、案件が東京・神奈川・千葉・埼玉といった首都圏に限っていることが要チェックです。

首都圏にお住まい・通勤圏の方、そしてエンジニア経験を持っている人の中でキャリアアップやキャリアパスを狙いたい人にはぜひおすすめしたいエージェントといえるでしょう。

公開求人数 約700件
非公開求人数 非公開
対応地域 首都圏
料金 無料

レバテックキャリア

レバテックキャリアは、レバレジーズ株式会社が運営するIT・Web業界に特化した転職エージェントです。

IT関連の職種に特化したサービスを15年にわたって提供しているため、エンジニアのキャリアや転職事情に関する情報やノウハウも豊富なのが強みです。

各IT職種専門のアドバイザーが在籍しており、丁寧にヒアリングした上で、求職者の経歴やスキルを正しく把握してサポートしてくれます。

的確に市場価値を把握し、強みを見つけてくれるので、自分に合う職場を見つけられたり、年収アップを目指したりできる可能性も高いです。

登録から入社まですべてのサービスを無料で利用できます。求人の紹介料や仲介料などが不要のため、経済的に負担をかけずに転職活動を行えるのが特徴です。

さらに非公開求人の中には、ベンチャー企業の中核メンバー募集情報など、普段ではなかなか見つけにくい魅力的な求人も掲載されていることも。

対象年代 20代~40代
対象者 IT・WEB業界志望のエンジニア経験者 (未経験向けの求人は無し)
利用料金 無料
公開求人数 7,053件
非公開求人数 約6,000件
書類添削 あり
面接指導 あり
面談可能時間 平日(10:00~20:00)
土(10:00~16:00)
電話面談 可能

ワークポート

「ワークポート」は、業界・実務未経験からの転職に強い転職エージェントです。IT関係の転職市場にも強いので、Web広告系の求人を探している人にもおすすめです。

長年培ってきた独自のネットワークを活かして、経験が浅い方でも挑戦できる求人を保有しています。

IT業界に精通した転職コンシェルジュが多い点も魅力です。業界の採用動向や面接対策など、詳しい情報もコンシェルジュに相談できます。

PC・スマホ・タブレットで簡単に履歴書・職務経歴書を作成できるツール「レジュメ」というサービス機能があります。

務経歴書の職務要約や自己PRを「どのように書けばいいのか分からない」という方でも、テンプレートを参考にして手軽に作成できます。

さらに転職支援活動アプリeコンシェルが無料で利用できます。eコンシェルを利用すれば、いつでもどこでもひと目で選考スケジュールや進捗状況の把握が可能です。

チャット感覚で気軽に転職コンシェルジュと連絡が取れます。「仕事でなかなか電話に出られない」という方にも、おすすめです。

運営会社 株式会社ワークポート
公開求人数 約59,000件
非公開求人数 非公開
対応地域 全国
料金 無料

データサイエンティストとは

データサイエンティストは、ビッグデータを活用して様々な情報を分析し、マーケティングをはじめとしたビジネスに活かす専門知識を持つ職業です。

従来のソフトウェアやシステムでは解析が難しいような巨大で複雑なデータの集まりのことです。

そもそも、データサイエンス自体が使われる業界はIT業界のみならず非常に幅広いので、今後ももっと必要とされる職種といわれています。

そのため、一般的にはあまり関係ないと思われがちですが、実は生活の細かな部分で深く関係している分野でもあります。

たとええばネット通販における「レコメンド機能」でしょう。消費者全体の情報の中から商品Aを買った人は商品Bを買いやすい」という予想がデータから算出されます。

その他、スポーツのリアルタイム映像解析や、自動車の自動運転のセンシングなどもデータサイエンスの力を使っています。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は業種・会社によっても大きく違ってきますが、おおよそは以下のような内容となっています。

  • 課題抽出
  • データの収集、分析
  • データのクレンジング、加工
  • 分析内容との照合
  • レポート作成、共有
  • 課題解決

最近は、ビッグデータの活用がビジネス成功のカギになるとも言われていて、知名度が上がり始めた2010年頃からデータサイエンティストの需要は非常に高まっています。

課題抽出

データサイエンティストの仕事は、企業が抱えている課題を洗い出しをはじめとしています。洗い出した課題が明らかになれば、解決に向けてどんなデータが必要なのかの検討に移ります。

これは、システムエンジニア(SE)がする「要件定義」に近いです。

データの収集、分析

データの収集と分析は、この職種を代表する仕事内容です。すでにデータがある場合、HiveやSQLなどでクエリを書くだけで簡単にデータ取得ができる場合もあります。

また場合によっては、データの収集から行うこともあります。その場合、どのようにデータを取得し格納するのか、といった設計部分も行います。

データのクレンジング、加工

データのクレンジング、加工とは、データの下処理を行う作業です。データにはノイズが多く、不適切な情報や必要のないデータが含まれていることも珍しくありません。

明らかな異常データを削除したり、空欄を0で埋めたりすることで、AIの精度が向上することがあるため、重要な作業です。

分析内容との照合

収集したデータ群から、問題改善につながる「意味のある情報」を見つけ出す作業です。

報告書作成の準備でもあるこのステップでは、お客様の悩みや要望との関連付けができるだけの知識や経験も求められます。

レポート作成・共有

今までの分析や照合を通してわかったことを、ビジネスにどう活かせるのかを検討します。

ここでは、結果を単純に伝えるだけでなく、そこから考えられる問題解決の対策や方向性を提案する必要があります。

課題解決

この職種におけるゴールとも言えるフェーズです。ビッグデータなどから分析した結果をもとに、企業の課題解決を行います。

集計や現状分析が中心となるデータアナリストでは、ここまでの作業は求められないことが多いといわれています。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

似ていると思われがちな「データアナリスト」ですが、スキルと役割に大きな違いがあります。

スキル

データアナリストは、データの可視化やレポーティングに関係する高いスキルが求められる職種です。たとえば、ExcelやBIツールといったもののスキルのほかに、資料作成やプレゼンスキルも求められます。

特に資料作成やプレゼンスキルに関しては、ビジネスサイドとのコミュニケーションが要となる職種なので、データサイエンティストよりも高いスキルが求められます。

さらにまたプレゼンの相手は分析の専門家ではないことが多いです。そのため、技術や分析の専門用語をそのまま使わず、業務やビジネスの言葉に置き換えて話すコミュニケーション力も必要です。

誰にでも伝わるように資料を作る・説明をする能力というのは誰でもできるわけではありません。

対してデータサイエンティストは、アルゴリズムの実装や分析モデルの構築に高い専門性を持つ職種です。

そのため統計学や機械学習の理論や、分散処理などのテクノロジーに関して、データアナリストよりも深い知見が求められます。

膨大なデータをいかに素早く処理できるかが求められるので、それに関する知識・スキルが必須です。理系分野といわれるのはこのためです。

役割

データサイエンティストの仕事は先ほど紹介した通り、機械学習・統計学などに関しての高い専門性と処理能力の高さが求められます。

一方データアナリストは、データサイエンティストが抽出しビジネスとして使えるデータにしたものを使ってビジネスサイドとプレゼンやディスカッションを経て分析案件を企画するという仕事です。

つまりデータアナリストはビジネススキル寄りの職種であり、事業課題の整理や、分析結果の活用、コミュニケーションに重きを置く役割と考えていいでしょう

データサイエンティストの年収

厚生労働省の「職業情報提供サイト jobtag(令和3年賃金構造基本統計調査)」によると、データサイエンティストの平均年収は531.9万円でした。

国内正社員の平均給与は月あたり32.3万円のため年収に換算をすると、データサイエンティストは高い年収である傾向です。

ただし一言でデータサイエンティストと言っても、まだ新しい職業でありその仕事内容は明確に定義が出来るものではありません。

単にデータ分析とそれに基づいたレポートを出すだけの場合もあれば、業界内の専門知識を持ち、データを分析した結果を用いてコンサルタントのように経営に大きく関わるなど様々なタイプがあります。

就職している企業の規模や企業におけるデータサイエンティストへの期待度、実際に与えられている仕事内容の難易度や影響度によってこれだけ年収に幅が出ていると考えられます。

さらに、データサイエンティスト自体は様々な業界で必要な人材かついつも人材不足の状況なので、今後もニーズが高い状態が続くことが予想されます。

外資系企業ではさらに高年収も

データサイエンティストとして活躍する場は、日本国内のみならず海外でも可能性があります。そのため、外資系の企業への転職も視野に入れるのがおすすめ。

データ分析を通じた業務改善・効率化がビジネスの要と考えている海外企業では、高待遇で迎えてくれる期待が持てます。

また、外資系企業は人材の流動性が高い傾向にあります。「高い報酬を払ってでも優秀な人材を確保したい」といった傾向が強いため、年収アップのチャンスが広がっています。

データサイエンティスの活躍の場

DX推進に積極的な企業

データサイエンティストの主な市場はBtoC企業やWebサービスを提供している企業が多いです。

さらに海外ではデータサイエンティストの活躍の場は日本以上に多く、一般的な職種として考えられています。中でもDXの推進に積極的な企業にとってはデータサイエンティストの存在が不可欠といってもいいでしょう。

データ基盤を構築・活用することがデータサイエンティストの重要なミッションだからです。

といってもデータサイエンティストの仕事は1人ですべてをこなせるわけではありません。

関係部署との連携や上層部のデータ基盤に関連する設備(ツール)投資への理解などが必要になる場面が出てきます。

そのため、DX推進を全社プロジェクトとして位置づけ、上層部を始めとした各社員がそのことを認識している企業はデータサイエンティストとして仕事がしやすい環境ではないでしょうか。

シンクタンクやリサーチ会社

「シンクタンク」や「リサーチ会社」の場合は、クライアントとなる外部の企業からデータ分析の仕事を受注し、代行してデータ分析を行うのが主なミッションです。

クライアントとなる企業を相手とするるのでデータ分析やビジネス戦略の提案もデータサイエンティストの仕事に含まれることも多いです。

外資系企業

「IBM」や「DELL」といった外資系企業も、データサイエンティストの募集を行っています。

データサイエンティストは海外が本場でもあるため、外資系企業は国内企業以上にデータサイエンティストに重きを置いており、募集も積極的に行われています。

外資系企業の方が給料水準は高く、年収1000万円をこえる求人もたくさんあります。

ただし外資系の企業は求められるスキルも高いことが多いので、だれもが必ず成功するとは限りません。

自分のスキル・実力を試したい・どんどんキャリアアップをしていきたいという方にお勧めです。

データサイエンティストに求められるスキル

プログラミングスキル

データを収集する環境を整え、分析する過程では、プログラミングスキルが必須となります。

特に「R」や「Python」などは、プログラミング言語の中でも需要が高いため、習得しておくと良いでしょう。

R言語は、統計解析向けのプログラミング言語のことで、Pythonは幅広く活用される汎用言語のことです。

Pythonは近年、特にAIや人工知能の分野で需要が高まっています。この2つの言語を習得しておくと、扱える案件の幅が広がります。

統計学・機械学習に関する知識

データサイエンティストには統計、機械学習に関する深い知識が必要です。

実行したい企画に応じて適切な統計手法を選択したり、新しい手法を用いる際にコンピュータに指示を出したりすることが求められます。

大学の修士修了レベルの知識が必要となり、独学での習得は難しいため、未経験の方はオンライン教室に通ってみることも検討してみましょう。

ビジネスに関する知識

データサイエンティストは、データを元にどのように活用や課題解決をすべきか提示していく必要があります。

企業の課題や他企業の取り組み状況、ビジネスのトレンドなどを把握しておくことで、より的確な分析や提案が可能になるのです。

ビジネスへのデータの活用を目的としているので、ビジネスに関する知識が重要になってきます。

企業の事業内容やビジネスモデル、一般的なビジネスの仕組みなどをはじめ、より深いビジネス知識があると、データサイエンティストとして活躍の場が広がるでしょう。

コンサルティング能力

データサイエンティストはデータを収集・分析するだけではなく、課題解決や意思決定の判断まで総合的な活躍が求められます

もちろんこれらの仕事はデータアナリストが専門として行っている業務ですが、コンサルティング能力もあるデータサイエンティストは重宝されます。

相手の伝えたいことを正しく把握し、自分の考えや情報を正しく伝える円滑なコミュニケーションをし、成果物を適切にプレゼンするといったコンサルティング能力も必要になってくるのです。

普段から分かりやすい説明を意識することが大切で、経験を積みながら磨いていくべき力と言えるでしょう。

データサイエンティストへの転職を目指す際の前準備

自分のスキル・経歴の整理

データサイエンティストの職務内容は詳細が定義されているわけではなく、担当する業務も多岐にわたります。

そのため、「どういった仕事内容で、どのような環境において、どんな業務を行ってきたのか」「どのようなスキルがあるか」を整理しておくことは面接対策として非常に重要です。

転職の際、企業側は求めるポジションに沿うスキルがあるかを重視するため、自分のスキル・経歴を整理しておき、明確に説明できるような状態にしておくのが望ましいです。

業界ごとのニーズを調べる

データサイエンティスト転職を考え始めた際にまずやること一つ目は、業界ごとのニーズを調べることです。

データサイエンティストは、データを活用し有益な情報を課題解決に役立てるプロフェッショナルのことを言いますが、その職務内容は詳細に定義されているわけではありません。

今やどの業界においてもデータの活用は必須となっており、データサイエンティストの活躍の場は広がっています。しかし、業界ごとで求められるスキルは異なります

目指す業界がどのようなデータ活用を求めているか、需要を把握するようにしましょう。

希望年収は自分のスキルに見合っているか

データサイエンティストの仕事は多岐にわたり、どのようなポジションでどのような業務を担うかによって、年収も大きく異なってきます

より高いスキルを所有し、幅広い業務を担う責任のあるポジションに就ける方であれば高い年収を望めますし、まだ経験や実績が伴っていない場合は年収も相応のものになります。

希望年収が自分のスキルに見合っておらず、なかなか転職先が見つからない…という事態にならないよう、希望年収と自分のスキル・経験が見合っているか検討するようにしましょう。

データサイエンティスト希望者が持っておくと有利な資格

基本情報技術者試験

データサイエンティストのみならず、SEなどのエンジニア系の人は持っていた方がいいといわれる資格の1つです。

この資格は国家資格で、ITを活用いたサービスやソフトウェアを作る上で必要な知識・技能を持ち、活用能力を身につけた者として証明されます。

そのためIT職種において幅広く評価される知識を学ぶことができ、入口の勉強としてもってこいの資格なので毎年多くの人が受験します。

基本技術者試験はスキルレベル1-4のうち2に該当する試験であり、レベル3には応用情報技術者試験という国家試験も、上位資格としてあります。

統計検定

データサイエンティストには統計、機械学習に関する深い知識が必要です。

実行したい企画に応じて適切な統計手法を選択したり、新しい手法を用いる際にコンピュータに指示を出したりすることが求められます。

統計検定には4級から1級までのレベルがあり、より高いレベルの資格を持っているとそれだけ評価も上がります。特に、準1級以上になると、統計学の知識だけでなく応用的な統計手法まで含まれています。

資格を持っていると有利になるだけでなく、勉強を通してデータサイエンティストに必要な知識が身についていくでしょう。

だいたい大学院修士修了程度の知識が求められるレベルなので、基本的に独学での習得は難しいでしょう。

もし未経験の人はオンライン教室に通うのも手です。

オラクルマスター

オラクルマスターは、日本オラクル社が主催するデータベース認定試験を指します。オラクルデータベースに関する総合的な管理スキルを証明する資格で、IT技術者としての評価にも直結する資格のひとつです。

開発現場で必要なデータベーススキルが身につくほか、データ構築で必要とされるインフラ環境の知見も身につきます。

試験は随時受験が可能で、ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナと段階別に分かれています。自分の習熟度合いに応じて試験レベルを選べるのが特徴です。

G検定・E資格

G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。

いずれもディープラーニングに関する知識やスキルを問う資格で、G検定は基礎知識やビジネスにおける運用能力を測定します。

試験は3月・7月・11月の年3回実施されます。

一方E検定は、ディープラーニングの理論を押さえたうえで、実装スキルや現場で求められる知識を問う問題が中心です。試験は2月と8月の年2回実施されます。

データサイエンティスト検定

アシスタント・データサイエンティストと数理・データベース教育強化拠点コンソーシアムによって展開されている、数理・データサイエンス・AIに関する実務能力や知識を問う試験です。

データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力などを総合的に測る導入的な試験で、そのリテラシーレベルを証明することがきます。

データサイエンティストに求められる幅広い知識を総合的に学ぶことができるため、データサイエンティスト初学者をはじめ、これからデータサイエンティストを目指す方や興味がある方にもおすすめできる資格です。

データサイエンティスト向きの転職エージェントの選び方

求人数の多さ

まざまな職種を扱う求人転職エージェントのなかには、データサイエンティストのみにしぼった求人案件が多いとは限りません。

そのため、年収や待遇などの情報が十分ではなく比較がしづらい面があります。

求人案件の数は、そのまま選択肢の多さに直結するため案件の数が多いこと自体は良いことでしょう。

さらにIT・Web関連の求人案件を専門もしくは力を入れている転職エージェントであれば、自分にぴったりな求人案件を探すことも可能です。

特にIT・Web系など専門性に富んだ転職エージェントの場合は、専門分野で条件を絞れるなど、案件を見つけやすいのも特色です。

総合型と特化型を使い分ける

転職エージェントには2種類あり、「総合型の転職エージェント」と「特化型の転職エージェント」に分けられます。

総合型は、マイナビエージェントといった大手エージェントなどが該当する、あらゆる仕事の求人を取り扱っているところが該当します。

そのため、実務経験の浅い人や未経験の人は総合型の転職エージェントを使うことがおすすめです。

一方で特化型は、特定の業種や職種のみの求人を取り扱っていたり、各地域に密着しているのが特徴として挙げられます。

もし、データサイエンティストの転職に強い転職エージェントを選ぶのであれば、「特化型の転職エージェント」の併用も有効です。

未経験ならぜひエージェントを活用しよう

IT業界は人手不足であるため、ITに特化したエージェントが多く存在しています。

しかし、それでも迷ってしまいやすいので、各エージェントの違いや特徴、強みなどを把握するのが大切です。

なお未経験の場合は、業界の実態を知る機会があまりないため、1人で転職活動を行うのはあまりおすすめできません。

いわゆる「ブラック企業」に応募してしまう可能性が高いことも。実際に転職した後に後悔する人も少なくありません。

そのため、なるべく1人で転職活動は行わず、転職エージェントを活用するようにしましょう。

専属アドバイザーはいるか(専任制か)

マイナビエージェントなど求職者1人に対して専属でアドバイザーが担当してくれるところがあります。担当アドバイザーはまず登録者の希望に合う年収や勤務形態の求人情報を集めることです。

そのため、現在、就業中で転職活動に時間がさけない人の心強い味方となるでしょう。

また、気になる案件に出会ったら、契約にこぎつけるまで職務経歴書のブラッシュアップや、クライアント企業となる先方へのアピールポイントの洗い出しなどにも尽力してくれます。

「キャリアコンサルティングにどれぐらい時間をかけているか」「面接ごとに履歴書の添削や面接対策のサポートを受けられるか」にも影響してくる部分なので、専属アドバイザーがいるかどうかは重要なポイントになります。

アドバイザーとの相性

実際に求人を紹介してくれるのは各社のキャリアアドバイザーなので、自分と合う人かどうかは極めて重要です。

実際に面談をしてみないとわからない部分ではありますが、転職エージェントによってはキャリアアドバイザーをWebサイトで紹介しているところもありますので、参考にするといいでしょう。

一度面談をして、アドバイザーの力量や相性がいいかを判断しても遅くはありません。まずは登録をして面談をしてみるのがいいでしょう。

良いアドバイザー・悪いアドバイザーの見分け方

特に初めて転職エージェントを使う人にとっては、良いアドバイザーの特徴がよくわからないということがあるでしょう。

また、どれだけ優秀なアドバイザーが担当してくれても、気が合うか・信用できるかなどの相性も重要です。

  • 希望に合っていない求人ばかり紹介される
  • 転職をせかす
  • 質問に答えてくれない
  • 内定辞退を引き留めようとする

以上の特徴に1つでも当てはまっている場合は、担当の変更やそもそも使っている転職エージェントを変えてもいいでしょう。

データサイエンティスト向けの求人情報のチェックポイント

役割・業務内容

データサイエンティストという職種は業務内容が多岐にわたり、業界や企業によって役割が大きく異なってきます

求人を探す際、一概にデータサイエンティストとして見るのではなく、それぞれどのような業務内容であり、どのような役割が求められているのかしっかり確認することが大切です。

データの収集・管理・処理などがメインとなる場合もあれば、分析のための環境構築がメインとなる場合もあるかもしれません。ミスマッチが起こらないよう、事前によく検討しましょう。

扱うデータの内容や量

業種や企業によって、データサイエンティストが扱うデータの内容や量は異なってきます。

業務改善に向け、一企業内のデータを分析してツールを開発するような規模のこともあれば、大きな市場における膨大な顧客データを分析するような規模のこともあります。

これまでの経験やスキル、さらには自分のやりたいことや目標と照らし合わせ、マッチする求人を探すのが良いでしょう。

データ分析のインフラが整っているか

データサイエンティストは、データを収集し解析していく際、データを蓄積していくデータベースやデータを可視化させるためのツールなどを使います。

これらのデータ分析のインフラが整っていれば、実際の解析や提案がメインの業務になるでしょう。一方でIT化が進んでいない場合は、環境構築から担う必要が出てくるかもしれません。

データ分析のインフラがどの程度整っているのかを確認し、入社後の業務イメージを膨らませておくとミスマッチ防止になります。

データサイエンティストへの転職にエージェントを活用する方法

基本情報はなるべくすべて埋める

転職エージェントに登録する際には、基本情報を記入するのが一般的です。基本情報は、担当アドバイザーや企業側が、求職者の情報を得る材料となります。

特に以下のことはすべて埋めるようにしましょう。

  • 氏名
  • 電話番号
  • 現住所
  • 最終学歴
  • 語学
  • 資格
  • 現(前)年収
  • 職務経歴書

職務履歴書は質の高さがポイント

選考通過率や企業スカウトの受信率を向上させるためにも、質の高い職務経歴書をアップするようにしましょう。

また、「いきなり質の高い職務経歴書をアップすると言われても…」という方もいるかもしれませんが、転職サイトには職務経歴書のテンプレートがあることが多いので、そのような心配は不要です。

実際、テンプレートを活用すれば、手軽に企業からの反応が良い職務経歴書を作成することができますので、転職サイトに登録した際は、ぜひ活用してみてください。

スカウト機能は積極的に利用する

多くの転職サイトでは、スカウト機能を設定することで企業からのスカウトを受け取ることができます。

実際に、スカウト機能から内定につながった方も多くいますので、ぜひスカウト機能の受信設定をしてみてください。

希望する条件は広く設定する

希望条件を広く設定することで、企業からのスカウトが受け取りやすくなったり、選考に通りやすくなります。

希望条件については選考過程ですり合わせを行うこともできるので、選考当初においてはなるべく希望条件を狭めないようにしておきましょう。

気になる求人は早めに応募

転職サイトを利用していて、気になる求人があったら早めに応募するようにしましょう。

なぜなら、転職活動は就職活動と違い、募集ポジションの枠が埋まった時点で募集が止まってしまうからです。

たとえば希望する求人の募集が停止してしまったり、選考途中で募集枠が埋まったことを理由にお見送りとなり、「もっと早めに応募しておけば良かった」と後悔しないように!

このようなことにならないよう、気になる求人があったら早めに応募するようにしましょう。

まとめ

データサイエンティストへの転職に強い転職エージェントを厳選して紹介していきました。

中でもマイナビエージェントは、IT・Web関係の求人数が多く、データサイエンティストの求人も豊富です。

データサイエンティストは膨大なデータを分析し、データアナリストやSEが製品やサービス作りなどに活かすためのもとを作る役割があります。

データサイエンティストとして活躍するのであれば、IT関係でもデータサイエンティストの求人案件を扱っている転職エージェントを活用するのがカギです。

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