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データサイエンティストの転職Q&A－転職を成功させるためにすべきこととは？

  1. IT（通信/ソフトウェア/SI/コンサルティング）×FAQ

公開日：2022/02/18 / 最終更新日: 2023/03/13

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Q.今、転職活動をスタートするべきでしょうか？

A.データサイエンティストの需要は年々高まっています。その理由として、ITやWEB系業界などデータサイエンティストが活躍できる業界が、業績を大幅に伸ばしていることが挙げられます。一方でデータドリブンな組織を志向することで業績を再建したいという思惑から、低迷している業界でも需要が高まっている傾向にあります。先行きが見えない状況だからこそ募集している、レアな求人も出ています。キャリアアップするチャンスを狙うなら、今が最適なタイミングだといえるでしょう。

転職の情報収集として当社に登録するデータサイエンティストの方も増えています。国内ではデータサイエンティスト人口が少ないこともあり、周囲にキャリアについて相談できる先が無いことが背景にあります。転職する・しないは関係なく、キャリアの相談は歓迎しています。当社での面談も、企業との面接もリモートが大半ですので、気軽に転職活動しやすい状況は整っています。最新動向のキャッチアップとキャリアの棚卸しを経て、ご自身の市場価値を理解することから始めていくと良いでしょう。

Q.40代でも転職できるのか不安です。

A. 国内のデータサイエンティスト人口が少ないことから、転職は年齢を問わず売り手市場です。転職回数や年齢を気にする日系企業でも、データサイエンティストは条件を問わず面接するケースが大半です。JAC Recruitment（以下、JAC）での一例をご紹介すると大手電機メーカーで50代のデータサイエンティストを採用したケースや、他職種では30代までしか採用しない企業が、40代のデータサイエンティストを採用したケースがあります。年齢ではなく経験や実力を評価して、各社とも採用しています。

Q.年収を上げるためにはどういった手段がありますか？

A.データサイエンティストの業務は構造化データの分析と非構造化データの分析の2つに分けられます。前者はウェブサイトのアクセスログや金融相場の値動きなど、情報やデータが一定の規則に従って記述されたデータを指します。この領域をカバーするデータサイエンティストは比較的多く、汎用性の高いポジションともいえます。一方、後者はいわゆるビッグデータや画像データ、自然言語情報など、規則性のないデータの解析を指します。こちらは解析の難易度が高く、現時点ではデータサイエンティスト人口も求人も少ない状況です。

今後に目を向けると、非構造化データの解析が主流になっていくのは明確です。いち早く希少性の高い人材になることを目指して、非構造化データに強いデータサイエンティストにシフトすることをおすすめします。深層学習系のライブラリが駆使できると望ましく、特にTensorFlowやKeras、Pytorchなど深層学習（ディープラーニング）ライブラリを扱った実績があると、転職でも非常に有利になります。

Q.応募先の企業がデータドリブンな企業か見極めるポイントはありますか？

A.組織内のデータサイエンティストの人数や、直属の上司のバックグラウンドなど、配属されるチームの確認をするようにしましょう。データに強い経営層の有無も重要です。また、事業会社のデータサイエンティスト職であれば、どういったデータがどのようにストックされているのか、格納されている形式はDBなのか、データウェアハウスなのか、エクセルにあるのかを確認すると良いでしょう。
また、他部門との関係性を確認することもおすすめします。企業によっては社内下請のような部署になっている場合もあれば、要件定義から他部門とコミュニケーションできる場合もあります。内定後の条件面談でこれらの確認をしたり、同僚となるデータサイエンティストや上司となる方と面談するのも良いでしょう。

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