【2023年】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント11選

「データサイエンティストとしてキャリアアップするのにピッタリな転職エージェントはあるのかな？」

「エージェントの数も種類も多すぎて、いったい何からはじめればいいのかわからない……」

転職エージェントを利用すると、まず出てくるのが以下のような不満やクレームです。

• 自分が希望しているわけでもないのに、採用基準が低い会社に転職させようとしてくる（業務完遂のことしか考えていない）
• 担当エージェントの業界知識や経験値が少なく、自分の行きたい分野に関するアドバイスやフォローがもらえない
• 年齢や経歴、スキルから「転職は難しい」と判断されると、サポートがなく放置されがち

このような失敗を避けるために必要なのが、エージェントごとの特性を理解しておくこと。

公式	公式UR L	特徴
レバテックキャリア	https://career.levtech.jp/	・エンジニア・Webデザイナー特化型 ・求人・キャリアアドバイザーの質が高い ・実務経験者向けの求人がほとんど
マイナビIT AGENT	https://mynavi-agent.jp/it/	・IT・Webエンジニアの転職に強い ・IT業界全般 ・実務経験者向けの求人がほとんど
Geekly(ギークリー)	https://www.geekly.co.jp/	・IT・Web・ゲーム業界に特化 ・実務経験者向け
ワークポート	https://www.workport.co.jp/	・IT業界の転職に強い ・担当者もIT業界の知識が豊富 ・未経験OKの求人も多い

初めての転職や、20代の転職には『ワークポート』というIT転職エージェントがおすすめです。データサイエンティストでなくても、IT系の職種での経験があれば、未経験の職種でも紹介してもらいやすいです。

※転職エージェントのポイントは、エージェントごとに担当や求人の質が変わるということ。あなたにピッタリの会社は「比較検討」するほかありません。3社~4社ほど登録して気になる求人はいつでもチェックできるようにしておきましょう。

データサイエンティストが転職エージェントを利用すべき理由

データサイエンティストが転職エージェントを利用すべき理由は主に以下の3点です。

• キャリアの棚卸しができる
• 非公開求人を紹介してもらえる
• キャリアアドバイザーが企業との間に入ってくれる

キャリアの棚卸しができる

キャリアの棚卸しとは、これまで自分が携わってきた業務やプロセスを時系列で説明できるように整理することです。

企業に対し、自分が今までしてきたことを通して能力をアピールする絶好の機会ですが、準備がおろそかだったり、一人で黙々と作業したりするだけでは本番で100%の魅力を伝えきれない可能性があります。

そんな人にこそオススメなのが、転職エージェントの利用です。

キャリアの棚卸しにおいて重要なのは、どんなジャンルの業務をどのポジションで、どんなプロセスで進めたのかです。

ジャンル、ポジション、プロセスの3点を担当エージェントと掘り下げていくことで、面接官の具体的な質問にもサッと答えられるようになりますよ。

非公開求人を紹介してもらえる

転職エージェントを利用すると、利用者限定で紹介される非公開求人をチェックすることができます。

実は、転職エージェントが保有している求人のうち7〜8割は非公開のものです。

非公開求人をだす企業の思惑は「信頼できる転職エージェントであれば、良い人材を紹介してくれるだろう」という期待にあります。

不特定多数に求人票を出すよりも確実な人材が欲しい。

よって、非公開求人は募集要項が明確なものが多く、条件が良い傾向があります。

キャリアアドバイザーが企業との間に入ってくれる

キャリアアドバイザーが企業との間に入れば、事務手続きや日程調整などの面倒な手続きを代行してくれます。

例えば、以下のような作業は本業の傍らに行うにはすこし荷が重いですよね。

• 応募書類の提出
• 面接の日程調整
• 給与の交渉

キャリアアドバイザーが企業との間に入れば、このような面倒な手続きを代理でおこなってくれます。

転職活動では10社〜20社ほど企業の面接を同時並行で受けることもあります。転職活動で疲れ切ってしまう前に、ぜひエージェントの力を借りてみてください。

データサイエンティスト向け転職エージェントの選び方

データサイエンティストが転職エージェントを選ぶときに気を付けたいのは以下3つのポイントです。

• IT・Web業界の求人案件が多い転職エージェントを選ぶ
• 支援実績が豊富でサポートが良いエージェントを選ぶ
• 自分のスキルに合った求人があるエージェントを選ぶ

IT・Web業界の求人案件が多い転職エージェントを選ぶ

そんなときには、データサイエンティストのようなIT系の職種に強いエージェントを選ぶのがおすすめ。

特に、マイナビITエージェントやレバテックキャリアではIT系の求人が豊富にあるうえに、業界知識に詳しいアドバイザーやコンサルタントに相談したり、アドバイスをもらったりできます。

また、IT業界専門のエージェントではありませんが、IT・WEB業界に強い人脈やサーチ力を持つ大手総合転職エージェントもあります。1社のみに限らず、ぜひ複数社を比較検討してみましょう。

支援実績が豊富でサポートが良いエージェントを選ぶ

転職エージェントを選ぶときの大事な指標のひとつが、支援実績の多いエージェントを選ぶことです。

支援実績が多いということは、それだけ多くの求職者のデータを持っていることになります。

サポート面については、転職エージェントサイトの謳い文句と同じくらい担当エージェントの熱量に注目しましょう。

なぜなら、手厚いサポートを受けられるかどうかはあなたに対する担当の熱量により変化するためです。

自分と相性が良さそうな担当者を見つけたら、そのエージェントを積極的に使ってみるといいでしょう。

自分のスキルに合った求人があるエージェントを選ぶ

「IT・Web系の職種に転職するときは、専門のエージェントを利用すれば採用率や良い求人に出会える確率が上がる」

こんな話を聞いたことはありませんか？

これは経験者に限った話で、未経験者には当てはまりません。

「デスクワークをしたことがない」「IT業界とまったく関係のないところから転職しようとしている」

このような方が求人を探す際は基本的に、リクルートエージェントといった総合型エージェントがピッタリです。

一方、「IT系ではないがデスクワークはしていた」という方が求人を探す場合は、ワークポートのような未経験者の転職に強い専門のエージェントを活用するのがおすすめです。

データサイエンティストにおすすめの特化型エージェント5選

まずはじめに、データサイエンティストや似た分野でのIT業界での実務経験がある方向けのエージェントをご紹介いたします。

ご紹介するのは、IT系に特化したエージェント。

特化型転職エージェントとは、特定の業種や職種に絞った求人を保有しており、担当者の専門性も高いのが特徴です。

レバテックキャリア

（画像はレバテックキャリア公式サイト（https://career.levtech.jp/）より引用

運営会社	レバテック株式会社
公開求人数	19020件 (2023年06月02日現在)
データサイエンティストの 公開求人数	1015件 (2023年06月02日現在)
マージン率	非公開
対応地域	首都圏を中心に全国
特徴	-エンジニア・ディレクター・PM・ITコンサル特化 -エンジニア経験者の転職に非常に強い -求人の平均年収が高い
公式	https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、転職サイト業界の中でもトップクラスでエンジニアに特化している転職エージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多く存在していますよ。

過去に取り扱っていた企業名を例に挙げますと、リクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなどの大企業も多く見られます。

求人の年収相場が高めであるため、前職から報酬・技術面ともにさらなるキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

レバテックキャリアの案件例

案件名	"> 【データサイエンティスト】リーダークラス／新たな因果関係の発見・機械学習モデルの開発／フレックス制
想定年収	790～1,620万円
業務内容	本ポジションでは、国内だけでなくグローバルでのKINTOサイトにおいて、 クルマという高額商品をはじめ、あまり事例の多くない未知の領域のECマーケティングに対して、データサイエンスを駆使して 新たな因果関係の発見、機械学習モデルの開発などに携わっていただきます。 またKINTOだけではなく、トヨタグループの 分析案件について協働で参画することもあります。データを使って、「なぜ」をどんどん深めていける方を求めています。 またビジネスにおける問題をデータサイエンス課題に置き換え、メンバーをリーディングしていける発想力の豊かな方を求めています。 ＜具体的な仕事内容＞ ・ビジネス課題を抽出し、ビッグデータ×データサイエンスにより、課題解決のための企画・立案 ・特に未来を予測する業務においては、機械学習を用いた予測モデルの構築、評価 ・グループ企業と協働での与信スコアリングモデルの開発 ・クルマの現在価値、将来価値予測の開発 ・画像解析、自然言語処理、レコメンデーションモデル　など各種機械学習問題 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ ■KINTOテクノロジーズについて 同社は、トヨタ自動車株式会社がグローバルに展開するモビリティサービスブランド『 KINTO 』をはじめとする、あらゆるモビリティサービスを技術領域から実現させる開発組織として、2021年4月に設立されました。 モバイルエンジニアやフロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、デザイナー、プロダクトマネージャーなどの職種で約280名が在籍しており、約30%が外国籍のメンバーです。 安定した経営環境とベンチャーマインドを持ち合わせ、新しいチャレンジができる会社です。 ■分析グループについて KINTOにおいて開発系部門発足時から設置されているチームであり、それほど経営としても注力しているポジションです。 決まっていること、分かっていることの方が少ないぐらいですので、常に「なぜ」を考えながら、未知を楽しめる人メンバーが集まっております。 企画側や他の開発チームと協力し、施策を適切に評価する仕組みや新しい施策の提案まで関わります。 チーム内には、データサイエンティストだけでなく、データアナリスト・データエンジニアといった分析基盤の創造からデータ分析までを 一気通貫で行うメンバーを揃えており、データ分析に関する幅広い知識を得ることができます。 また、KINTOだけでなく、 グループ会社の分析部門と多岐にわたるコラボレーションを行っており、顧客視点での分析でプレゼンスを発揮しています。 ・グループ紹介はこちら https://www.kinto-technologies.com/?_ga=2.116089472.704736884.1683509606-443598935.1656909519#/recruit/analytics ＜ポジションの魅力＞ ・グローバル規模で展開されるトヨタの新規ビジネスをデータ起点でリード頂きます。「MaaS」「モビリティ」「シェアリング」など、社会で注目されるビックワードプロダクトに関わり、人々の生活をより豊かに・便利に・楽しく変えていく一翼を担っていただきます。 ・データサイエンスで解決できる課題に落とし込むところから、実際にデータサイエンスを駆使した機械学習モデル作成・評価・ 実装といったところまでを経験することができます。 ・特にリーダーには、前例のないビジネス問題をデータサイエンス課題に置き換えることにおいて、大胆な発想力を活かしていただくことができます。こういったこと経験をメンバーとも共有することで若手の育成にも貢献していただきます。 ・グループ会社のアカデミックな研究部門との協業もあり、最先端の知識にも触れることができます ＜開発環境＞ PC：WindowsとMacより自由に選択可 開発言語：Python, R, SQL, shell, AWS CLI ミドルウェア：WSL2(Windowsの場合) プラットフォーム：AWS SageMaker, S3 IDE：自由選択（VSCode, Atom, DBeaver など） ツール：Docker, Github, Github Actions, JIRA, Confluence, Slack, Microsoft Office365, Zoom など
基本スキル	・Pythonを使ったBtoC課題における機械学習モデルの作成、評価の経験（予測モデル、レコメンデーションモデルなど） ・ビッグデータからの機械学習モデルデータセットの作成経験（データクレンジング含む） ・高度なSQLの経験（複雑な副問合せなど） ・ビジネス企画部門からの課題をヒアリングし、自ら機械学習問題として落とし込んだ経験 ・マネジメント、またはチームリーダーの経験 ・顧客志向（データの奥にある顧客の心理をつかもうとする姿勢）をお持ちの方 ・物事をそのまま受け取らず、常に本質を確かめようとする目線を持っている方 ・新しい技術やトレンドのキャッチアップなど、学習意欲が高い方
案件URL	"> 【データサイエンティスト】リーダークラス／新たな因果関係の発見・機械学習モデルの開発／フレックス制　 (2023年06月02日 現在)

レバテックキャリア公式ページを見る

マイナビITエージェント

公式URL（https://mynavi-agent.jp/it/）

拠点	北海道 /宮城/東京/ 神奈川/名古屋/ 京都/大阪/兵庫/福岡
求人数	45,031件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	IT系の転職に特化 専門性の高いアドバイザーが多数在籍
おすすめな人	・実務経験があるエンジニアでキャリアアップを目指す人 ・働き方を変えて残業を減らしたい人
公式URL	https://mynavi-agent.jp/it/

マイナビIT AGENTは、IT・Web業界で実務経験をお持ちの方におすすめの転職エージェントです。

マイナビの転職サービスとしては、「マイナビ転職」が有名ですよね。

実は、こちらの転職エージェントはもともとマイナビ転職の1分野でした。

IT系・WEB系の業界にかなり強いつながりを持っていたマイナビ転職が、分野ごと独立させてはじめたのがマイナビIT AGENTなんです。

IT業界の中でも多ジャンルの求人を扱っており、求人そのものの数もかなり豊富です。各種エンジニアやデザイナーをはじめとした幅広いIT系の求人を見つけ出すことができます。

マイナビIT AGENT公式サイトより引用（公式：https://mynavi-agent.jp/it/）

もともと、マイナビ転職においてIT・Web系の経験値を積み重ねてきたエージェントなので、自分が応募する先の詳しい仕事内容が聞きたい実務経験者にとってはかなり心強いサービスと言えるでしょう。

マイナビIT AGENTに無料登録してみる

Geekly

公式URL（https://www.geekly.co.jp/）

拠点	本社（渋谷）/渋谷第2オフィス/
求人数	18,119件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	IT・Web・ゲーム業界の転職に特化
おすすめな人	サーバーエンジニア、Webデザイナーなどはもちろん、ゲームプロデューサー、3Dモデラーなど細分化された職種別にコンサルタントが在籍
公式URL	https://www.geekly.co.jp/

Geekly（ギークリー）は、IT・Web・ゲーム業界に詳しいことで定評のある転職エージェント。

データサイエンティストとして働きたい方の中でも、携わりたい分野の希望に「ゲーム」がある方におすすめです。

IT・Web業界に加えてゲーム業界にも求人のつながりを持っているサイトはそう多くはありません。

Geeklyに今すぐ無料で登録してみる

WILLOF TECH (ウィルオブ・テック)

公式URL（https://willof.jp/techcareer/）

拠点	新宿オフィス
求人数	1,809件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	エンジニア一人に対して2人の担当者がつく 高年収の求人が多く年収アップが狙える
おすすめな人	・効率良く転職活動を進めたい人 ・転職して年収を上げたい人
公式URL	https://willof.jp/techcareer/

WILLOF TECHは多種多様な求人が存在する業界内でもITエンジニアの転職に特化したエージェントです。

最大の特徴は一人のエンジニアに対して2人の担当者がつくということ。

一般的な転職サイトは1人の担当者がつく位ですので、こちらの場合はサポートの質が高い傾向にあります。

• 主にキャリアプランについて相談できるキャリアアドバイザー
• 企業の採用担当者とやり取りを代行してくれるリクルーティングアドバイザー

このように、別分野のプロである担当者がついてくれるおかげで転職活動全体をスムーズに進められますよ。

サポート体制以外の強みは、なんといっても高年収の求人が多いということ。

エンジニアの求人数が多いだけでなく、エンジニアの中でもより上流の工程のポジションの求人を多数扱っているので、年収アップやキャリアアップを目指す人にもおすすめですね。

doda(IT)

公式URL（https://doda.jp/engineer/）

拠点	東北オフィス/東北第二オフィス/丸の内本社/丸の内第二オフィス/大手町オフィス/南青山オフィス/紀尾井町オフィス/浅草橋オフィス/西新宿オフィス/横浜第二オフィス/みなとみらいオフィス/高崎オフィス/静岡オフィス/中部オフィス/中部第二オフィス/福井オフィス/関西オフィス/関西第三オフィス/大阪オフィス/京都オフィス/神戸オフィス/岡山オフィス/広島オフィス/九州オフィス/九州第二オフィス/南九州オフィス/鹿児島オフィス
求人数	43,292件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	IT・Web・ゲーム業界の転職に特化
おすすめな人	サーバーエンジニア、Webデザイナーなどはもちろん、ゲームプロデューサー、3Dモデラーなど細分化された職種別にコンサルタントが在籍
公式URL	https://doda.jp/engineer/

株式会社パーソルが運営するdodaの特徴は、IT分野に特化したエージェント機能が実装されているところ。

特徴としては、昨今需要が高まってきているエンジニアからフリーとして働きやすいという定番のWebライターまで幅広く扱っており、求人数は専門型エージェントの中でもかなり多めといえます。

よって、専門性の高いIT業種を探すのには向いていませんが、ある1分野、例えばITエンジニアなど業種ごとの詳細な情報を聞きたいときに登録をおすすめします。

dodaITに無料登録してみる

データサイエンティストにおすすめの総合型転職エージェント3選

つづいて紹介するのは、ITに限らず様々な業界の案件を扱う総合型エージェントです。

以下の項目にあてはまるものが多い人は、一度登録を考えてみたほうが良いでしょう。

• 多数の求人を網羅的に見たい人
• データサイエンティストとしての経験がない人

リクルートエージェント

公式URL（https://www.r-agent.com/）

CMでお馴染みのリクルートエージェントは、多くの求職者が利用している大手総合型転職エージェントです。

IT系企業の取り扱いも多く、転職するとすれば、まずはリクルートエージェントへの登録がおすすめです。

拠点	東京本社/北海道支社/東北支社/宇都宮支社/さいたま支社/千葉支社/西東京支社/横浜支社/静岡支社 /名古屋支社/京都支社/大阪支社/神戸支社/中四国支社（岡山オフィス・広島オフィス）/福岡支社
求人数	379,132件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	業界最大手の転職エージェントで圧倒的な求人数を誇る 求人数が多いぶんIT系の求人数も豊富
おすすめな人	・IT系の職種が未経験の人 ・網羅的に求人を見たい人
公式URL	https://www.r-agent.com/

登録するだけで非公開求人を閲覧することができるため、迷っている方はまず登録して案件を見てみるのがおすすめです。

公開求人よりも非公開求人の方が好待遇のことが多く、一度見ておいて損はないですよ。

かつては現地サポートメインでしたが、現在では電話面談やオンライン面談にも対応しています。

IT未経験の求人もありますので、IT未経験の方も安心してサポートを受けられます。

レビューには「担当によりサポートの質が異なる」などの意見がありますが、申請すれば担当アドバイザーの変更もカンタンにできますのであまり心配しなくてもよいでしょう。

登録すれば、以下のようなメリットがあります。

• 非公開求人を見られる
• 求人票に書かれた詳細な情報が見られる
• クライアントが求人を通して何を求めているのかを把握できる（面接対策しやすい）
• 実際にエージェントと相談しながら転職を進められる（現状のレベルで未経験から転職できるか相談するなど）
• 就職活動や転職活動のサポートをお任せできる

など、自分の状況や描く未来像に合わせたサポートを受けられますよ。

doda

公式URL（https://doda.jp/）

拠点	東北オフィス/東北第二オフィス/丸の内本社/丸の内第二オフィス/大手町オフィス/南青山オフィス/紀尾井町オフィス/浅草橋オフィス/西新宿オフィス/横浜第二オフィス/みなとみらいオフィス/高崎オフィス/静岡オフィス/中部オフィス/中部第二オフィス/福井オフィス/関西オフィス/関西第三オフィス/大阪オフィス/京都オフィス/神戸オフィス/岡山オフィス/広島オフィス/九州オフィス/九州第二オフィス/南九州オフィス/鹿児島オフィス
求人数	191,763 件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	・求人数が多いので網羅的に求人を見られる
おすすめな人	・未経験からIT系の職種を目指す人 ・応募から内定までプロにサポートしてほしい方
公式URL	https://doda.jp/

『doda』は、業界最大手のリクルートエージェントに次いで業界No.2の求人数を誇る大手総合転職エージェントです。

実をいうと、『リクルートエージェント』ととても似ており、どちらを使えばいいのかわからなくなることも。

dodaの一番の強みは、高品質なキャリアアドバイザー勢の活躍です。

サービスとして有名なのは、LINEで担当とやり取りできる手軽さ。転職が不安ですぐ相談したい人や、転職アプリを開いていちいちメツセージのやりとりをするのが面倒な人にもおすすめのエージェントです。

今すぐ無料で相談してみる

type転職

公式URL（https://type.career-agent.jp）

拠点	転職サイトのためなし 首都圏（東京・横浜・大阪）を中心に多数の求人を取り扱っている
求人数	2,586件（非公開求人は除く, 2023年4月現在）
強み	・営業・エンジニアの転職に強い ・地域特化の、ここでしか出会えない求人が多い ・専門分野ごとに精通したアドバイザーがつく ・条件や年収、入社日の交渉も代行！
おすすめな人	・東京近郊での転職を目指す方 ・応募から内定までプロにがっちりサポートしてほしい方
公式URL	https://type.career-agent.jp

東京都内や周辺における営業職やエンジニアへの転職に強いエージェントといえば、type転職エージェントがおすすめです。

特徴は業界ごとに分けられた専門のキャリアアドバイザーの存在です。

応募者が希望する業界ごとに専門のキャリアアドバイザーがおり、あなたの希望する職種に応じて応募書類や面接練習でプロのアドバイスをもらうことができますよ。

キャリアアドバイザーがいれば、年収や勤務条件、入社日や待遇など、「自分では言いづらい……」そんな部分を代行してもらえるのも大きな魅力です。

転職エージェントの中でも、typeは東京近郊の求人数が業界最高水準。

東京都内の有名企業の求人を多数紹介していますよ。

特に以下2つの項目に当てはまる人には、type転職エージェントの利用がたいへんおすすめです。

• 東京周辺で転職先を探している
• 応募から内定、条件交渉まで、エージェントにお任せできる部分はお任せしたい

type転職エージェント公式ページを見る

未経験からデータサイエンティストを目指す人におすすめエージェント3選

IT業界では、転職時に実務経験を求められることがほとんど。

よって、キャリアチェンジ先としてのIT業界はかなりハードルが高いと思われがちなんです。

新卒時代にIT業界を選ばなかったことを後悔したり、一人で進めようにも何から手をつけて良いかわからなかったり……という人も多いのではないでしょうか。

ワークポート

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

運営会社	株式会社ワークポート
公開求人数	69611件 (2023年06月02日現在)
データサイエンティストの 公開求人数	384件 (2023年06月02日現在)
マージン率	非公開
対応地域	北海道・宮城・埼玉・千葉・東京・神奈川・愛知・京都・大阪・兵庫・岡山・広島・福岡
特徴	-元IT専門の転職エージェントのため、IT業界の知識が豊富 -現在は総合型エージェントで、求人数も大手並に多い
公式	https://www.workport.co.jp/

ワークポートのポイントは、IT業界の求人にたいへん強いというところ。

「IT業界の求人への強さ」を具体的に解説しますと、以下2つのポイントにまとめられます。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 経験年数が浅くても応募できる求人がある

「なぜワークポートはそんなにIT領域に強いのか？」理由は、ワークポートの成り立ちにあります。

かつて、ワークポートはITビジネス領域に特化したエージェントでした。

IT特化型エージェントから総合型に移行したため、IT業界に関する知見やノウハウはかなり多いのも納得ですよね。

ワークポートの強みは、IT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性の高さにもあらわれています。

ワークポートの口コミ

『ワークポートの良かった点は？』という質問に対して以下のような回答がありました。

ワークポートの登録は無料です。

ぜひ登録して、自分に合った担当と共にIT業界への第一歩を踏み出しましょう。

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

ワークポートの案件例

案件名	【リモート】データサイエンティスト
想定給与	520万円～1300万円
業務内容	職務概要 データサイエンティストポジションの方には、主に上記（1）および（2）もしくは（3）、または（1）〜（3）の全領域に関連した業務に取り組んでいただきます。 ※直近での業務比重は（1）：（2） or（3） = 7：3 程度 職務詳細 （1）法人顧客のDX内製化プロジェクト支援 ■顧客のプロジェクトメンバーと伴走・先導する形で、アジリティ高く、かつ柔軟に支援を行う。 ■扱うデータの種類としては、テーブルデータと画像データがメイン 　ただし、顧客の課題に応じて、時系列データや自然言語なども対応可能性あり （2）社内データ活用支援 ■社内のデータ分析基盤の開発・運用 ■サービス利用状況、営業情報、その他各種KPIなどに関するダッシュボード作成 ■サービスの品質向上、受講者の学習支援、事業戦略策定などのためのデータ分析 ■データの民主化推進受講者の学習支援、事業戦略策定などのためのデータ分析 ■データの民主化推進 （3）データサイエンス応用 ■1dayデータ分析コンペティションの企画・運営 ■研究開発・先端技術の社内実装 会社の特徴 同社は「最先端技術を、経済実装するためのオンライン学習サービス、機械学習プロジェクト支援プロジェクトの2つのサービスを提供する」をミッションに掲げ、AIに強い人と組織体制を構築し、これらを通じ、「AI／DXの導入支援」を行っています。 同社は正式公開から3ヶ月で会員登録ユーザー数1万人以上。コード実行回数100万回以上を記録し、現在の会員登録数は10万人を超える日本最大級の先端技術のラーニングサービスになり、大きな手応えを感じています。 今後は機械学習の経済実装を推進するため、さらに拡大していく方法を模索します。
基本スキル	【必須】 ■Pythonでの機械学習ライブラリ（scikit-learn， PyTorch， Tensorflowなど）を用いた実務経験 2年 以上 ■課題とデータが与えられたときに適切なソリューションを関係者と対話しながら柔軟に考案できる経験 ■日本語での読み・書き・対話能力（クライアントの日本企業とのビジネスコミュニケーションが円滑に行えるレベル）　 【尚可】以下から1つでも満たせば歓迎 ■コンピュータサイエンス分野における博士号 ■法人顧客向けのデータサイエンスプロジェクトのリード経験 ■MLOps関連のプロジェクトへの参画経験 ■分析コンペティションでの入賞経験（Kaggleでの金銀メダル獲得経験など） ■クラウドサービスを利用した開発経験
案件URL	【リモート】データサイエンティスト　 (2023年06月02日 現在)

Next Career(ネクストキャリア)

Next Career公式サイト：https://www.nextcareer.jp/

拠点	東京本社オフィス/渋谷オフィス/札幌オフィス (サテライト)/ 仙台オフィス/名古屋オフィス/大阪オフィス/広島オフィス/福岡オフィス
求人数	2,000件以上（2023年4月現在）
強み	・未経験からのエンジニア転職に強い ・ポテンシャル採用の企業の求人を多数取り扱い
おすすめな人	・未経験からエンジニアを目指す人 ・応募から内定までプロにサポートしてほしい方
公式URL	https://www.nextcareer.jp/

「未経験であることをマイナスに捉えたくない」「もっと自信をもってIT業界の面接に取り組みたい」

こんな方におすすめなのが、こちらのNext Careerです。

Next Careerは、転職サイトの中でも珍しい未経験専門のITエンジニア転職エージェントです。

Next Careerを活用することで、転職に関する以下のようなお悩みを解決できるでしょう。

• 転職サイトで未経験者向けの求人がみつからない……
• 自分がやりたい分野以外の求人を紹介されてしまう……
• エージェントに相談しても「未経験は難しい」と言われてしまう……

経験者が重宝されるIT業界では、転職サイトにある求人も経験必須のものばかり。

未経験者向けの求人を見つけることすら困難な中、未経験者向けの専門エージェントの存在はかなりありがたいですよね。

ウズキャリIT

ウズキャリIT公式サイト：https://uzuz.jp/

拠点	東京本社オフィス/大阪オフィス/旭川オフィス
求人数	非公開（2023年4月現在）
強み	・未経験からSE・プログラマー・インフラエンジニアへの転職をサポートしてくれる ・スキルを身につけられる無料動画教材がある
おすすめな人	・未経験からIT系の職種へ転職を目指す人 ・応募から内定までプロにサポートしてほしい方
公式URL	https://uzuz.jp/

ウズキャリITはITエンジニア専門の転職エージェントです。

ウズキャリITを活用すれば、転職に関する以下のようなお悩みを解決します。

• 転職サイトで未経験者向けの求人がみつからない……
• 自分がやりたい分野以外の求人を紹介されてしまう……
• エージェントに相談しても「未経験は難しい」と言われてしまう……

IT業界の転職に特化した経験値やノウハウを持っているのはもちろん、IT分野に関する知識習得からサポートしてくれるのがうれしい点です。

ウズキャリITに登録すれば、YouTubeでいつでも閲覧できる動画教材を見られるようになるので、知識ゼロの方でも安心して学習を進められますよ。

ウズキャリITの公式ページを見る

転職エージェントを利用する流れ

転職エージェントに登録してからの、具体的な流れを解説しますね。

1. 転職エージェントの公式サイトから会員登録
2. アドバイザーとの面談の日程を調節
3. 担当のアドバイザーと面談
4. 企業の求人の紹介を受ける
5. 希望する求人の書類選考に応募
6. 書類選考通過後、企業との面談
7. 内定

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内容は、大きく分けて以下の5つに分けられます。

• 課題抽出
• データの収集・分析
• データのクレンジング・加工
• 分析内容の照合
• レポート作成・提言

課題抽出

データサイエンティストの仕事は、与えられたものをこなすだけでなく自分で課題を見つけ、解決する能力が必要です。

企業の情報を調べ、実態や過去の業績などから吟味した結果解決すべき課題を見つけます。

その課題を解決するために必要なデータを探し出したり、現存するデータから新たな結果を見出したりするのが仕事です。

SE（システムエンジニア）がおこなう要件定義に近いものとも言えるでしょう。

データの収集・分析

データサイエンティストといえば、データの収集や分析をおこなう職業として知られています。

SQLなどにデータが蓄積されている場合は、クエリなどを書くだけで簡単に抽出できることがありますが、そうでなければ必要なデータを1から吟味する必要があります。

「過去の案件ではこうだったが、今回はこう活かせそうだ……」というような、経験値と発想が必要と分かりますね。

ただデータを取得、分析するだけでなく、企業の課題にどう活かせるかを考え、見つけられるような知見を持った人材が必要になるわけです。

データのクレンジング・加工

「データのクレンジング」とは聞きなれない言葉ですよね。

そのままクレンジングという意味でとらえればよく、ノイズが多いデータをきれいに整理するという意味合いで使われます。

例えば、膨大なデータがあるとしましょう。

データのうち99%は正しい書き方でも、残り1％がおかしいだけでAIの分析が遅れることがあります。

数字型の中に文字型があったり、空欄があったり・・・

こういったデータのノイズを消去したり、加工しやすい（計算しやすい）形にデータを組み合わせることも業務の1つです。

具体的には、空欄を0で埋めたり、不要なデータ部分を削除したりしていきます。

分析内容の照合

事前に課題として洗い出した命題と、分析で見つけ出したデータの結果を分析・照合していきます。

課題に対して有効な解決策を示しました、これだけ数値が改善しましたという報告書の下地作りとも言えますね。

収集した情報の中から「意味のあるデータ」を見つけ出し、「こんな仮説が導けます」とまで言い切らねばなりません。

レポート作成・提言

今までのデータ収集や分析でわかったことを、レポートや報告書としてまとめます。

当たり前ですが、「わかりませんでした」「～かもしれません」という表現はプロであれば避けるべきもの。

お客様からお金を頂く以上、洗いだした課題に対する具体的な解決策や対処法までを示す必要があります。

データアナリストとの違い

データサイエンティストと似た職種に、データアナリストがあります。

どちらも「データを分析する」という点では同じ仕事ですが、スキルや領域が異なります。

データアナリストは、基本的な統計学の知識を用いてデータを分析します。

データサイエンティストが行う分析はより高度で、主に機械学習を用いてデータ分析を行います。

データアナリストが用いるツールはExcelやBIツールが多いですが、データサイエンティストはTensorFlowやKerasといったフレームワークを使うことが多いです。

データを分析するだけでなく、データ分析のための環境構築もデータサイエンティストの仕事の一環です。

ただし、データサイエンティストとデータアナリストの違いは厳密には定められておらず、どちらの呼称を使うかは企業によって異なります。

	仕事内容	使用ツール
データアナリスト	・基本的な統計学の知識を用いたデータ分析	ExcelやBIツール
データサイエンティスト	・機械学習を用いたデータ分析 ・データ分析のための環境構築	TensorFlowやKerasといったフレームワーク

データサイエンティストの求人例

データサイエンティストの求人にはどんな求人があって、報酬の相場がどれくらいなのかを確認していきます。

実際にデータサイエンティストの求人をいくつかピックアップして紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

※今回紹介する求人は募集を終了している可能性もあります。最新の求人例が見たい人はエージェントに登録したうえで、詳細を確認してみましょう。

案件例①

案件名	"> 【データサイエンティスト・データアナリスト】社内のデータドリブン化を推進／KPIツリー構築等の目標設計
想定年収	600～1,000万円
業務内容	日経では「日経電子版」読者のユーザーの行動ログや記事データなど、1日あたり450GB以上のデータをリアルタイムに蓄積・分析するデータ基盤を内製で開発しています。 さらに、業務系システムのモダナイゼーションを実施し、お客様情報やコンテンツ情報をデータ基盤へ連携を行う事でより深いデータ活用を推進しています。 2016年にデータ基盤をAWS上に構築し、2021年には一部をGCPに切り替えハイブリッドクラウドとなりました。 マイクロサービス指向によりコンポーネント単位の世代交代を重ね、お客様が当社のサービスをどう使いこなしているか、興味関心がどう変化しているかを把握することで、コンテンツの提供と反響というフィードバックによりよりよいサービスの提供にデータを活用しています。 ＜具体的な仕事内容＞ ■データアナリスト ・日経の様々なデジタルサービスの主管部署のビジネスゴールを把握し、KPIツリーの構築など目標設定を行う ・目的を踏まえ、必要なデータの抽出や可視化、BI/ダッシュボードを活用したレポーティングを行う ・マーケティング施策の実施に際して、テスト設計や評価手法の検討などを担当する ・レポートの解釈、その後の施策の方向性提案などを行う ・他部署連携、ビジネス視点 などが重視されるポジションです ■データサイエンティスト ・クラスタリングなどを活用し、お客様やコンテンツのセグメンテーション、ラベリングなど高度なデータ処理を行う ・分析を踏まえ予測モデルの構築や、エンジニアチームと協力してMLOpsの構築を行う ・画像認識、動画解析、自然言語処理など、PythonやRを用いてデータを扱いやすくする ・リアルタイムデータ、グラフデータなど、様々なデータの性質に対して適切な手法でデータを処理する ・高度専門スキルが求められる研究開発寄りのポジションです いずれのポジションでも事業のオーナーである各部署と連携したり、社内のデータドリブン化を推進するための情報共有・啓発活動なども含みます。 【仕事の特色】 ＜募集背景＞ 当社は経済メディアとしてデジタル化をいち早く進め、デジタルならではのスピード感や表現力を駆使し、世界有数のオンラインサブスクリプション事業へと成長を遂げてきました。この度、メディア事業を中核とした1000万ID規模の独自の会員データ（日経ID）を軸に、教育サービス、イベント事業、転職・副業支援事業など幅広くビジネスパーソンの意思決定を支えるサービスを提供するプラットフォーム企業への発展を目指しています。 顧客データを分析・活用することでユーザーに最適なサービスを届け、データドリブンな経営を促進するための、データのスペシャリストを積極的に採用中です。 ＜ポジションの魅力＞ ■この仕事の魅力 ・大規模データを取り扱う、ダイナミックな仕事が出来る 大量のアクセスログや記事データを含む、大規模なデータの収集・分析基盤づくりを行なっていただく仕事です。 「日経電子版」は、これからの日本・世界の情報インフラを支える、公共性の強いプロダクトです。 より多くのユーザーに価値のある情報、サービスを届ける、インパクトの大きい仕事ができます。 ・多様な事業の多様な課題に触れられる 日経は電子版だけでなく、ビジネススクールやイベント事業、法人向けサービスなどサービスポートフォリオは広がっています。 数十のサービスのそれぞれ異なる事業環境、ビジネスニーズ、チームの中で、ユニークな課題を日々解決していきます。 ・最新の技術やツールを積極的に導入している 日経のエンジニア組織は、フロントエンドから、バックエンドサーバーのアプリケーション開発、キャッシュサーバーの設定などまで先端のウェブ技術を追求しています。 事例紹介されたり、カンファレンスでの登壇なども増えており、業界のトップランナーとしてデジタルビジネスの推進に注力しています。 ＜配属予定チーム＞ ■チーム体制 当チームが所属するプラットフォーム推進室は、日経やグループ全体の顧客サービスにおけるID・データ活用を一層進める目的で2020年1月に立ち上げた約40名の組織です。 データ人材以外にも、基盤システムを支えるエンジニア、新規事業の立ち上げを担う企画・マーケティング人材まで、様々なメンバーが互いのバックグラウンドを尊重しながら組織の壁を超えてプロジェクトを進めています。 デジタル人材を積極採用しており、中途採用の社員が半数を占めます。 前身となるデータチームは2017年4月に組織化。 デジタルメディアサービスを核に、データをより身近にするために、データ収集と集積、データ活用、データ活用人材の育成などの活動に取り組んできました。 現在は全社規模でのデータドリブンな組織への変革を後押ししています。
基本スキル	・AWSまたはGCPの全般的な理解、S3・GCSなどのファイル管理の経験 ・Re:dash, Looker, Tableau, DOMO などBIの使用経験 ・Webやアプリなどフロントエンドの技術の基礎知識 ・RまたはPythonのデータ処理に関するコーディングスキル（データサイエンティスト） ・異なるバックグラウンドのメンバーと円滑にコミュニケーションできる方 ・データ活用に関する興味・関心がある方 ・探究心が強く自ら課題発見、ソリューション提案ができるセルフスターターな方 ・必要に応じて新しい技術を習得し、技術選定や社内への提案ができる方
案件URL	"> 【データサイエンティスト・データアナリスト】社内のデータドリブン化を推進／KPIツリー構築等の目標設計　 (2023年06月02日 現在)

案件例②

案件名	"> 【データサイエンティスト】DX事業／Tableau等を用いたダッシュボード構築／フルフレックス
想定年収	500～600万円
業務内容	＜具体的な仕事内容＞ ・Salesforce等のSFA/CRM環境の構築 ・Tableau等を用いたダッシュボードの構築 ・MMM（Marketing Mix Modeling）の分析・レポーティング 上記は、現在の主要な業務です。 同社は基本的にサービスラインを持ちません。 クライアントのDXに必要なことにはすべてチャレンジしていきます。 【仕事の特色】 ＜企業の魅力＞ Fabeee株式会社では、2022年より《バンソウDX》というコンセプトで企業のDX支援事業をスタートしました。 同社のミッションは「納品」ではなく、クライアントの「変革」です。 クライアントがビジネスの中で、デジタルやデータを活用することで効率化や事業成長、新たな事業への拡大というステップを進め、「変わったな」と実感していただくことを目指して日々取り組んでいます。 そのために、請負ではなくクライアントのビジネスに主体性を持って向き合い、バンソウしていくスタイルをとっています。 また、わたしたちは基本「NO」や「できない」の思考はしないようにしています。 そのため、募集職種はデータサイエンティストですが、クライアントの変革に必要なことはフルスタックでやっていきたいと思っています。 ＜過去のプロジェクト例＞ ・大手化粧品会社の新規事業開発 ・大手総合商社のプラットフォーム開発 ・社労士法人のナレッジ検索アプリ開発 ・大手人材会社等のSalesforce構築 ・同社サービス「Data Capital」 ・伴走DXサービス紹介リンク https://fabeee.co.jp/services/dx/ ＜募集背景＞ ■こんな人、求む 答えがある世界で決められた指揮系統の元、与えられた仕事をすることにもやもやしていますか？「Yes」であればぜひお話を聞かせてください。 正解のない世界で、独創性を持ってクライアントに提案、構築し定着させる。 そんな働き方をしたいと思っている方とご一緒したいです。 また、データサイエンスやエンジニアとしての現状のスキルはほぼ不問です。 ただ、新しいことだらけなのでインプットも愉しめるような人ではないと厳しいかもしれません。 ■こんな人はうちには合わないかも データサイエンティスト＝AI／機械学習であり、それを専門に扱うキャリアを目指していますか。 Yesであればうちのスタイルには不向きかもしれません。 同社の目先は機械ではなく、あくまでクライアントの事業です。 今回募集のポジションは、ひたすらデータを分析する業務ばかりではございません。 クライアントのビジネスモデルを考えたときに、分析前の基盤構築から行っていただきます。 DXにおいて、クライアントのビジネスやデータを用いて変革をすることがゴールであり、AIや機械学習も手段でしかないと思っています。 ＜配属予定チーム＞ 「バンソウDX事業部」に配属です。 ・実際に働くデータサイエンティストメンバーのインタビュー記事もご確認ください https://recruit.fabeee.co.jp/interview/jintomitsuka2/ 現在本事業部は4名（コンサルタント1名、エンジニア1名、データサイエンティスト2名）体制です。 最近では、Salesforceの構築を中心にたくさんのご相談をいただいており、その体制強化とその他対応レンジを広げていくためにメンバーを募集しています。 2023年度で倍程度までメンバー拡大を計画しています。 ＜ポジションの魅力＞ ■この仕事で得られるもの ・自分の意思を反映でき、クライアントの事業貢献につなげる経験 ・様々な事業に触れ、DXについて考え、データを扱う経験 ・何ごとも課題起点やビジネスドリブンで考える思考力 ・生きた分析や開発のスタイル
基本スキル	＜経験＞ ・Python及びSQLを用いた分析経験（1年以上） 実務に限らず、学生時代の研究での使用経験でも構いません。 ＜マインド＞ ・円滑にコミュニケーションが取れる方
案件URL	"> 【データサイエンティスト】DX事業／Tableau等を用いたダッシュボード構築／フルフレックス　 (2023年06月02日 現在)

上記の求人はあくまでも一例なので、自分のスキルに合わせて求人を探してみてください。

データサイエンティストの年収は？

データサイエンティスト協会のデータによると、データサイエンティストの平均年収は791万円です。

引用：データサイエンティスト協会「データサイエンティストのリアル」

dodaの調査によるとIT・通信全体の平均年収は436万円なので、データサイエンティストは高年収といえます。

引用：doda「IT／通信の平均年収」（2022年12月17日時点）

また年齢層は30～40代が多いですが、2015年から2020年にかけて50代以上のデータサイエンティストも増加傾向にあります。

引用：データサイエンティスト協会「データサイエンティストのリアル」

データサイエンティストの需要がある企業

「応募する業界や企業を選ぶにはどうすればいい？」

「どんな企業でデータサイエンティストの需要がある？」

データサイエンティストは、以下のような企業で需要があると考えられます。

• DXを推進している企業
• 外資系企業
• データによる意思決定を行っている企業

データサイエンティストとして活躍できる企業の傾向について、以下より解説します。

DXを推進している企業

DXを推進している企業では、ビジネス上の課題に対して、データを用いて客観的に分析し、解決方法を模索する必要があるため、データサイエンティストの活躍の場が見出せるでしょう。

DXとは「デジタル・トランスフォーメーション」の略で、IT技術を用いてビジネスを変革することを言います。
また、DXを推進するには、データの活用が欠かせません。

DX推進が活発な業種は、IT業界や金融・保険業界です。（参照：総務省）

今後DX化が加速していくと予想されている業界は、交通・運輸、流通、不動産、製造業などがあります。（参照：2020 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望）

外資系企業

外資系企業においても、データサイエンティストの需要が高い傾向にあります。

グローバルに展開している外資系企業は取り扱うデータも膨大なため、データサイエンティストの需要が高いと考えられます。

外資系企業は実力主義である場合が多く、成果を出すほど高い年収を期待できます。

グローバルな環境で仕事がしたい、高年収を目指したいという人には、外資系企業への転職もおすすめです。

データによる意思決定を行っている企業

業種や企業規模に限らず、データを重んじデータ分析の結果によって意思決定を行っている企業では、データサイエンティストの需要が高いです。

業種に強い希望がない場合は、企業文化や方針からデータサイエンティストとして活躍できそうな企業を探してみるのも1つの方法です。

自分では見つけにくい領域なので、エージェントを積極的に活用し、データサイエンティストの需要が高い企業を探すのがおすすめです。

データサイエンティストにおすすめのキャリアパス

データサイエンティストへ転職するときに知っておきたいのが、データサイエンティストに就職した後のキャリアパスについてです。

データサイエンティストからのキャリアパスはいろいろありますが、主流なものを挙げますと以下の4つに分けられます。

• プロジェクトマネージャー
• ITコンサルタント
• 社内SE
• フリーランス

特にプログラマーからデータサイエンティストになった人であれば、プロジェクトマネージャーを目指すのは定番のキャリアパスなので、ぜひ検討してみてはいかがでしょうか？

また、データサイエンティストとして導き出した結果をアドバイスする術を磨けば、ITコンサルタントとして活躍することも可能ですよ。

データサイエンティストとして転職するのに必要なスキル

フリーランスデータサイエンティストが身につけておきたいスキルとして挙げられるのは、以下の4つです。

• 統計学・データ分析の知識
• データベースの知識
• ビッグデータに関する知識
• プログラミング言語の知識

1つずつ解説していきますね。

統計学・データ分析の知識

データサイエンティストの仕事は、統計学の知識とデータ分析の知識の組み合わせで出来ています。

目的達成のためや課題解決のためには、課題やデータをさまざまな角度から検証・分析する必要があります。

統計学で導き出せる仮説や、データ分析から建てられる予測などはデータサイエンティストとしての力量とコンサルティング内容の確実性を保証する重要な柱部分です。

統計学やデータ分析の知見があれば、統計検定や情報処理技術者試験など、データサイエンティストならばとっておきたい資格も取得しやすくなります。

個人の性格としては、下記のような特性を持っていれば統計学やデータ分析に向いていると言えます。

• 我慢強い
• コツコツ続けていくのが好き
• 多角的な視点を持っている（思い込みに囚われない）

自分が過去携わってきた学業や業務、そして自分の性格からデータサイエンティストへの向き不向きを見るのもひとつの手です。

データベースの知識

業務系のシステム開発をするには、「SQL（データベースを操作する言語）」の知識が必須といえます。

データベース周りの知識に乏しいと、データの抽出や加工が必要なデータサイエンティストとしての本領を発揮できません。

SQLには以下の3種類あります。

まずは大まかな分類から理解していってください。

1. データを操作する言語（データ操作言語：DML）
2. データを定義する言語（データ定義言語：DDL）
3. データベースへのアクセス権の制御や管理をする言語（データ制御言語：DCL）

データサイエンティストとして用いるのは主にDMLになりますが、データサイエンティストの上級「集めたいデータの定義からおこなう」スキルを目指す方はDDL、DCLも視野に入れて学習する必要があります。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストとして働くということは、さまざまなデータを取り扱うということです。

中には当然、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを扱い、分析し、結論を出す必要も出てきます。

顧客の移動履歴や購入履歴、気象データなど、過去の膨大なデータを用いて高性能な予測を打ち出すことができます。

いくら未来の予想図を描くのが上手くても、ビッグデータを扱えなくては数値として有効な解決策を提示することはできません。

プログラミング言語の知識

プログラミング言語のわかるデータサイエンティストは、重宝される可能性が高いです。

ビッグデータ分析にはAIを用いるのが一般的で、そのAIを作り出すプログラミング言語があるからです。

例えばPythonやR言語などが例に挙げられます。

知っておけば、転職やフリーランスになったときにも有用ですし、何より分析業務自体をスムーズに進められるようになります。

データサイエンティスト向け転職エージェントを利用する際に気を付けるべきポイント

現在データサイエンティストでキャリアアップとしての転職を考えている人や、未経験からデータサイエンティストに転職したい人が転職エージェントを利用するうえで注意すべきポイントは以下5つです。

• 転職エージェントには複数登録する
• 未経験者は総合型のエージェントを利用する
• カウンセリング前に希望条件をまとめておく
• 相性が合わない担当者は変更してもらう
• 定期的にエージェントに連絡する

転職エージェントには複数登録する

なぜならば、1社だけに登録しても他社の求人との比較ができないからです。

1社のみに絞ると、自分にはどんな求人があるのか、どんな求人が見合っているのかを比較判断できず、選択肢が狭まってしまうんですね。

また、気を付けたいのが登録するエージェントの種類です。

たとえば特定の業界に特化したエージェントに登録している場合、そのほかに登録するエージェントは総合型もしくは独自のサービスを展開しているところにした方が、両社のメリットを享受できてお得です。

未経験者は総合型のエージェントを利用する

「データサイエンティストとして働いたことはない……」

「IT業界で働いてはいたけれど、データサイエンスのことは1から勉強するつもり……」

こんな方は特定型ではなく総合型のエージェントを利用するようにしましょう。

レバテックキャリアやマイナビITエージェントといった特化型のエージェントは、掲載されている求人のほとんどが経験向けとなっています。

未経験者向けの求人の少なさにくじける人もいますが、それは特化型エージェントというミスマッチな場所で求人を探しているからです。

カウンセリング前に希望条件をまとめておく

カウンセリング前に希望条件をまとめておくのと、何もしないのとでは成果がまったく違います。

なぜなら、希望条件を纏めておくことでエージェントがあなたの希望求人を探しやすくなる＝希望の求人に出会いやすくなるといえるためです。

下記4つの希望条件をまとめておけば、エージェントがあなたの希望に沿った案件を探しやすくなりますよ。

• 職種
• 年収
• 勤務地
• 社風

データサイエンティスト以外にも言えることですが、あなたが希望する最高の求人を見つけましょう。

妥協してしまうと、長く続かず、また転職活動に舞い戻ってきてしまうことになりかねません。

相性が合わない担当者は変更してもらう

転職エージェントに登録するメリットのひとつが、自分専門の担当エージェントがついてくれること。

面倒な作業を代行してくれるたいへん便利で頼れる存在ですが、ひとつ問題があります。

それは、「いろんな担当がいる中で、どうしても自分に合わない担当も存在する」ということ。

「この人とはうまくいきそうにないな……」そんなこともあると割り切り、すぐに担当を変更するように申し入れましょう。

転職エージェントに関するネガティブな口コミのほとんどは、担当エージェントの動きの悪さや相性の合わなさによるものです。

定期的にエージェントに連絡する

エージェントと面談したあとも、定期的に自分から連絡をとってみましょう。

担当者は、何百人という候補者を一度に扱っています。

転職への意欲が低そうな候補者は、後回しになってしまうことも考えられます。

定期的に担当者に連絡して転職への意欲を見せ、優先的に案件を紹介してもらいましょう。

案件紹介だけでなく、キャリア相談や業界動向についての質問を積極的にするのもおすすめです。

未経験からデータサイエンティストへ転職するには？

結論から言うと、データサイエンティストへの就職を目指すには以下の3ステップで進めるのがおすすめです。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備すること

ビッグデータをあつかうデータサイエンティストとして、R言語やPythonなどプログラミングの基礎ができていることは当たり前のこと。

プログラミング技術以外で大切なのが、転職活動をするにあたってしっかりと事前情報を確認しておくことです。

データサイエンティストとして、どんな職種があって、どんなスキルが求められているのかを理解しなければ、自分が思い描いていた転職後の理想像とは異なるところに行ってしまう可能性があるからです。

そして、どこの業界でもいえることですが、良い条件の企業ほど高品質なポートフォリオが求められます。

採用者は、応募者のポートフォリオを見ることで以下2つのことをチェックすることができます。

• 業務についてこれるのかどうか
• 応募者ひとりで見た場合のスキル（どこまで一人で出来るのか）

一度作成したポートフォリオに満足せず、転職活動中に受けた指摘やフィードバックを素直に受け止め、改善していくことで、これまで受けた面接をポートフォリオの肥やしとして生かしていくことが大切です。

ただ、基本的に未経験でデータサイエンティストを採用したいと思う企業は、ごくごく稀です。

データサイエンティストの将来性は？

結論をいいますと、今後もデータサイエンティストの需要は高い状態が続くといえます。

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくこと。

現代には、多くの企業が自社システムやレジスターなどから集めた膨大なビッグデータを持っているものの、その有効な使い道を見いだせないままでいます。

眠っているデータは資源、その資源を掘り起こし、会社の業績UPにつなげてくれるデータサイエンティストは今後も大きな需要が期待できる職業です。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンテルティングスキルなどを見に付ければ独立することも視野に入ってきます。

これから転職を考えている人であれば、データサイエンティスト以上にさまざまなスキル、例えばマネージャーなどの管理職スキルも得られるところが将来性が見えておすすめですよ。

AIの登場でデータイエンティストの仕事がなくなる？

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIは確かにデータ分析に基づく予測ができますが、分析結果をもとに結論を下したり新たな理論を提唱できるのは、AIにはできない領域です。

データサイエンティストはまさに人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが低いとなかなか仕事を獲得できなくなることは考えられます。

常にスキルや知識をアップデートし、自分の市場価値を高めておくことが重要です。

データサイエンティストの転職に関するよくある質問

データサイエンティストが転職するときに「これってどうなの？」となりやすい2つの疑問に答えていきますね。

• 転職エージェントと転職サイトはどう違う？
• データサイエンティストを目指すのに有利な資格は？

転職エージェントと転職サイトはどう違う？

転職サイトには数多くの求人票があり、自分好みの案件を好きなだけリサーチできますし、選び放題応募し放題のところが多いですよね。

転職サイトは、膨大な数の求人情報を比較検討したうえで、転職サイトを通じて手軽に応募・面接に臨めるのが最大の魅力です。

一方、転職エージェントの場合はあなた専任の担当エージェントがつきます。

最大の魅力は、あなた個人では及ばない部分までフォローしてくれるということ。

例えば、業界知識を教えてくれたり、自力では見落としていた非公開求人を紹介してくれたり……

転職サイトには膨大な数の求人があるので、日々細かくチェックしていけばいつか自分に合った求人に出会うことはあるかもしれませんが、それでも面接日程の調整や履歴書づくりなど、すべては自分一人でおこなう必要があります。

データサイエンティストを目指すのに有利な資格は？

データサイエンティストとしての実力をカンタンに証明するために、使える資格はできるだけ取得・保持しておくのがオススメです。

転職においては資格が多いほど有利に働きます。

取っておいて損はありませんので、まずは有効な資格一覧をご覧ください。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、IPA(情報処理推進機構)が主催する情報処理全般に関する認定試験の名前です。

情報処理技術者試験に通過することで、例えば以下のようなスキルを証明できます。

• 経営戦略
• 会計
• 法務
• プロジェクトマネジメント
• サービスマネジメント

データサイエンティストだけでなく、IT業界に関わる人全般に「取っておいて損はない」といえるお得な資格です。

合格率は25%と決して高くはありません。

これまでIT系の知識を入れたことがない、異業種から来た、そんな方はより難易度の低いITパスポートで基礎固めをしてから受験勉強に臨むのがおすすめです。

オラクルマスター

世界でもトップシェアを誇るオラクルデータベースの理解度と活用をテストする資格です。

階級別に以下4つに分かれています。

• ブロンズ
• シルバー
• ゴールド
• プラチナ

各階級に合格しないと次の階級を受験できないため、基礎をしっかり固めつつ順を追ってオラクルデータベースに強くなれます。

プラチナまでいくと、他のオラクル使用者に助言したり、オラクルの構築や修復にまで関わるなどかなり上部の知識を要求されます。

統計検定準1級

準1級と聞くと、かなり難易度の高いスキルに聞こえますよね。

実を言うと、この統計検定準1級に受からない内は、データサイエンティストになれないといえます。

なぜなら、この統計検定準1級は、データ分析における基礎的な部分を網羅した試験内容になっているためです。

問われる内容は、統計検定2級までの知識をもとに「どれだけデータを活用して応用できるのか」です。

統計学及び機械学習のベーシックな部分を抑えられますので、ビッグデータに関する資格としても有効な手段です。

データスペシャリスト試験

IT系国家資格の中でもかなり難しいものに分類されるデータスペシャリスト試験、合格率はなんとたったの15%程度。

高度情報技術者試験のランクでは最高位のレベル4に入っており、内容で問われるのは以下のような内容になっています。

• リポジトリシステムの企画
• 要件・定義・開発・保守
• データ運用

難易度が高い分、持っていれば履歴書の強さがグンと上がる資格ともいえます。

答えは選択式なので、教本を元に確実に答えがわかるように勉強しておくことが合格のポイントになってきますよ。

まとめ

今回はデータサイエンティストへの転職におすすめの転職エージェントをいくつか紹介しました。

昨今人気のIT業界では、特定型エージェントはもちろん、総合型エージェントにおいてもかなり力を入れている分野であり、多くの求人が掲載されています。

その中でもあなたに合ったピッタリの求人に出会うためには、業界通の転職エージェントの力を借りるのが最短ルートではないでしょうか。