はじめに
こんにちは！
僕は研究を行いながら、長期インターンでデータサイエンティストとして働く大学院生です！
学部時代から長期インターンを始め、現在４社経験してきました。
この経験から、プログラミングの学習を始めたばかりの人や、長期インターンを行う勇気が出ない人に、学習サポートやデータ分析の実績作り支援などを行わせてもらっています！
僕自身、プログラミングの習得や長期インターン探しに苦労したので、その経験をお伝えすることで、より多くの人が挫折せずデータサイエンティストになるまで成長して欲しいです！
以下でサポートを行なっているのでご興味ある方はご連絡ください！学生・社会人問わず専攻も問わずサポートいたします！
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僕は、修士1年の春から就職活動を始めて、その年の11月に第一志望の大手企業からデータサイエンティストとして内定をいただきました。
僕が何をしてどのように"最短で"第一志望のデータサイエンティストとして内定をいただけたか順を追ってお話しさせていただきますね。
最短で大手データサイエンティスト内定のロードマップ
それでは、高校まで野球しかしてこず、プログラミングや統計とは無縁だった僕が"最短で"大手データサイエンティストに内定するまでにやったことを紹介します👍
学部2年
プログラミングの学習開始(2020/09)
学部２年次に授業でプログラミングを学習開始。
授業が楽しく、自分でも参考書を購入しPythonの基礎を学習し始める。
活用した参考書は以下↓
Google Colabでコードを書くのは楽しいが、環境構築やエラーの対処方法、プログラミングの概念の理解等に苦戦。
学部3年
AI長期インターンでの挫折(2021/07)
周りの友達が就職活動を始め、自分も早めに何か始めようと思い、実績が何もないままAI系の長期インターンに応募。
長期インターンを実施する方が、独学よりも素早くスキルアップできるだろうという思いもあった。
実績はなかったが奇跡的に採用してもらえ、長期インターンを開始する。
しかし、研修等がない企業でいきなり業務を振られるが、右も左も分からない状態で説明されIT用語も何一つ理解できなかった。分からないことをPCで調べる時間ばかりすぎ、何の成果も出せない状態で自分は向いていないのか？と感じる２週間が過ぎ、自ら退社。
もっと力をつけてから出直そうと決意。この時にプログラミングスクールに通おうとしたが、高額過ぎて断念。
もっと学生向けのお手頃なサービスがあれば効率的に学習できたなと感じる。
これが現在の学習支援サービスを行うきっかけとなった。
サークルのホームページ開発(2021/09)
長期インターンを実施する前に、プログラミングを用いた成果物が必要だと感じた。
そこで、自身のサークルのホームページを作成することを決意し、HTML, CSSの学習開始。
データサイエンティストには必要ない言語のように感じるが、今となってはスクレイピング等を行うときに活用したり、簡単なLPなら作成できるので学習しておいてよかった。
活用した参考書は以下↓
エンジニアインターン実施(2021/11)
データサイエンス系の長期インターンを行いたかったが、実績がないためまず未経験歓迎のエンジニアインターンに応募。
作成したホームページを成果物として採用してもらい約1年間勤務。
ここでは、webサービス開発エンジニアとして働き、フロント&バックエンドエンジニアとして勤務。
JavaScriptやPHP, TypeScriptなど初めて扱う言語を経験。
その他にもGit, Docker, SQLなどチーム開発スキルや、IT技術に関する知識がつき、今でもかなりこの知識は活きている。
未経験で採用してくれた企業に大いに感謝している。
学部4年
学部4年次にかなり色んなことに挑戦した。
データサイエンティストを目指すなら、どこかでスイッチをガッと入れて頑張るタイミングが必要だと個人的には感じる。
研究室にも所属し、統計・機械学習を主に専門とする研究室に所属。
研究室選びもかなり重要で、自分のやりたいことのスキルを向上できる研究室に誰よりも早くアプローチを取り、人気研究室であっても所属を死守すべき。
基本情報技術者試験(2022/04)
IT周りの知識をもっとつけたいと感じ資格を取得。
プログラミングとは、インターネットとはといったITの基礎知識を習得できた。
用いた参考書は以下↓
この参考書を何周も読み返し、あとは以下のサイトで過去問を何度も解いた。
これだけで十分合格可能。学習期間は２〜３ヶ月。
統計検定２級(2022/04)
データサイエンティストインターンに応募する前に統計検定を取得しておこうと考え取得。
統計系の学科に所属していたこともあり、２週間くらいで取得できた。
以下のサイトで十分合格レベルの知識が習得できる。
あとは以下の過去問集で解く練習をすればOK
ハッカソンへの参加(2022/05)
エンジニアインターンで習得した技術を他でも試したいと思い、ハッカソンに参加した。
初めて会う人とチームを組み、開発する経験はなかなかできないためオススメ。
初学者でも参加でき、アイデア出しや資料作りなどでバリューを出せる。
僕のチームは入賞し、結果として学チカの一つとなった。
ビジネスデータ解析コンペ①(2022/07)
所属する研究室内でチームを組みデータ解析コンペに参加。
提供されるデータを用いて分析し、ビジネス提案に繋げるコンサルっぽいコンペ。
最終的に入賞することができ、これが僕にとってデータサイエンスの初めての学チカとなった。
バンクーバーへ短期留学(2022/08)
外資系の企業で働くことに映画を見て憧れた。そこで、英語を話せないとと思い、１ヶ月の留学を決意。
１ヶ月で話せるようにならなかったが、少しでも英語を話そうとするマインドは身についたと感じる。
外資で働きたいと感じた動機の映画↓
卒業研究(2023/01)
自然言語処理に関する研究を大手企業と共同で実施。
自然言語処理は初めて経験する領域だったが、どの企業にも口コミデータ等は溜まっているため、このテーマにしてよかった。次に説明する長期インターンの面接でも、この研究内容はウケが良かった。
また。共同研究もすごくオススメで、ビジネスに適用するためにどうすれば良いかという視点も持ちながら研究できる。
企業からの印象も良く面接で話しやすい。
データサイエンスインターン①の実施(2022/12)
このタイミングで初めてちゃんとデータサイエンス系のインターンに従事。
研究内容やエンジニアインターンでやったことを実績とし、採用された。
こちらでは、データ分析を通して社内の意思決定に活用するような業務を行った。
社員の感覚で行われていた判断を、データ分析で定量的に判断できるように改善するなどの業務改善も行なった。
こちらでは資料作成や幹部へのプレゼンも経験でき、とても良い経験ができたと感じる。
やはり独学で学習するだけでなく、ビジネスに携わりながら学習する方がスピード感持ってスキル習得できると実感。
データサイエンスインターン②の実施(2023/01)
もう１社で長期インターンを実施。
動機としては、１社目にあまりデータサイエンスに強い社員があまり多くなく、技術的な内容を学べる環境が欲しかったからだ。
SQLや機械学習をバリバリ進める社内R&Dというような業務内容だ。
ダッシュボード作成や因果推論を駆使し、多くの技術を学べた。
優秀な社員の方のもとで色々教わりながら質問しながら働けて、良い人脈ができるのも長期インターンシップの大きなメリットだと思う。
修士1年
セブ島へ短期留学(2023/02)
英語を話せることを諦められず、再度セブへの短期留学を決意。
セブ留学は総じてとてもよかった。
マンツーマン授業がほとんどで、話す機会がバンクーバーと比較して圧倒的に多い。
先生の発音がネイティブかどうかという心配があるかもしれないが、あまり話せない人には何の問題もないと思う。
バンクーバーはヨーロッパ勢も多く、授業中にどんどん話す生徒がいると、全然話せる機会がなくなるイメージ笑
１つ問題点を挙げるとすると、春休みだったため日本人がかなり多く、休みの日に日本人と話す機会が必然的に多くなる点。できるだけ海外の友達を作り飲みに行くことをオススメ。
就職活動開始(2023/03)
留学から帰って就職活動を開始。
主に企業研究と自己分析を行なった。
自己分析は自分でできることには限りがあるため、積極的に就活媒体を活用すべし。
僕が愛用していたアプリは以下↓
無料で社会人の方に相談でき、ES添削や面接練習も可能。
僕は第一志望の企業の面接を受ける前月は20回以上面談を行ってもらった。
あとは、以下のサイトも有益で、グループディスカッションやケース面接の練習が可能
スタートアップやベンチャー企業のサマーインターンの募集は3月くらいから開始されるため、志望していなくてもたくさん受けた。
ESや面接の実践練習になるため、Matcherで添削してもらったらどんどん応募していけば良いと思う。
統計検定準１級(2023/05)
就活前に準１級まで取得しておこうと思い取得。
２級に比較すると難易度はかなり上がる印象がある。統計の学科に所属していても１ヶ月以上は学習期間が必要だと感じる。
僕は以下の参考書を愛用。
この参考書を３周くらいした。演習問題を全て暗記するレベルでやりたい。
それが終えたら、問題集をやりまくろう
ビジネスデータ解析コンペ②(2023/07)
ビジネスデータ解析コンペ①と同じコンペに1年越しに参加。
このコンペでは、準優勝することでき前年よりも好成績を収めた。
TOEIC(2023/11)
TOEICは実は何度も実施していたが、800点をこのタイミングでやっと超えられ、905点を取得できた。
就職活動はこの時期には終了していたので、就活に活きたわけではないが、留学などの経験も無駄じゃなかったと感じた。大手企業を受けるなら、800点以上は取りたいところ。
以下でも900点を超える方法について記事を書いたのでぜひ↓
さいごに
最後まで読んでいただきありがとうございました！
少しでもデータサイエンティストを目指す方の一助となればと思います。
大事なことは「目標を明確にすること」と「逆算」です。
どの企業に内定したいのかの目標を明確にし、そのために何をすれば良いか考えることです。
資格が必要なのか、実績が必要なのか、それとも語学習得が必要なのか逆算し、「自分の現状」と「目標の企業から採用される人材」のギャップを埋めていく作業が大切です。
ぜひ、自身の市場価値を高めて大手データサイエンティストとして内定を目指してください。応援しています💪
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