データサイエンティストの面接対策!事前に準備すべき内容や合格率を上げるためのポイントについて徹底解説
ビジネスにビックデータを活用している企業が増えてきていることもあり、データサイエンティストの需要は増えてきています。この記事では、データサイエンティストに転職したいと思っている人向けに、面接対策の方法についてご紹介していきます。事前に準備すべきことや転職のポイントについても触れていきます。
目次
データサイエンティストは市場価値が上がっている
昨今では、大手企業を筆頭にAI開発やビックデータ分析などの需要が拡大しています。
その理由としては、人々の価値観が多様化しており、データを一面で捉えるだけでは適切な経営判断ができなくなっているからです。
膨大なデータから、必要な情報のみを取捨選択して、収集し分析するスキルはIT業界のみならず、様々な業界で求められています。
データサイエンティストの需要が拡大している一方で、実務経験が豊富なデータサイエンティストがいないという問題もあり、優秀な人材の獲得競争が行われています。
データサイエンティストは、今後さらに需要が拡大する職種です。
今のうちにデータサイエンティストとしてキャリアを築くことで今後転職する際に強い武器になるかもしれません。
自分に向いている仕事は「IT人材 仕事タイプ診断」で見つけてみよう
次のキャリアでどの職種を目指すか、マネージャーを目指すか、スペシャリストになるか悩んだり、転職したいけど自分の価値観に合う企業がわからない、次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。
ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、自分の適性だけではなく、自分に合う働き方、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。
キャリアや仕事選びで悩んだら、一度ご自身の価値観に合う仕事のタイプや企業のタイプを調べてみませんか?自身の適性を知ることで、納得のいくキャリア選択や求人選びができるでしょう。
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希望の職種に転職!診断利用から約1か月で転職成功した方の例
- ご年齢:30代前半
- ご経歴:システムエンジニア⇒システムエンジニア
- 転職期間:仕事タイプ診断利用から1ヶ月弱でご転職
Aさんは元々Salesforceエンジニアとして運用保守に従事されていましたが、案件が変わることが多く、知見を活かして働けない、個人よりも切磋琢磨できる仲間・チームで成長していきたいというご意向があり転職活動を始めておりました。
前職のご状況と、ご自身の価値観・志向にギャップを感じられていたAさんですが、「IT人材 仕事タイプ診断」によってご自身に合う価値観の企業タイプを見つけ、診断から1ヶ月弱で転職成功されました。
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「IT人材 仕事タイプ診断」ご利用の流れ
「IT人材 仕事タイプ診断」は4つのステップで完結!
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STEP2:仕事タイプ診断のページから職種を選択
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診断後、自分の志向にあう企業の求人を見たい場合は、IT専門のキャリアアドバイザーがご希望の条件をお伺いし、志向性に合わせた求人を紹介させていただきます。
たった3分、無料で診断できるので、ぜひ一度「IT人材 仕事タイプ診断」で企業選びの軸を見てみてください。
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データサイエンティストの面接対策!事前に準備すべき内容
データサイエンティストに転職したいと思っている人は、面接時にどのような質問されるのでしょうか。
また、面接対策として事前に準備すべき内容について気になっている方も多いかと思います。
ここからは、データサイエンティストの面接対策についてご紹介していきます。
面接先の企業について調べておく
書類選考に通過し、面接が決まったら、さらに企業情報を調べておきましょう。
どのような事業を行っているのかを調べるのはもちろんのことですが、どのような理念を掲げているのか、どんな社風・文化を作ってきたのかについても把握しておきましょう。
面接先の企業についてしっかりと調べておくことで、あらゆる質問に対してしっかりと回答できるようになります。
また企業としても、求職者が「社風にあっているか」「どのように活躍できるか」について知りたいものです。
予めその企業に入社した場合、どのように活躍できるかを考えておくことで、面接官に刺さる内容を伝えることができるでしょう。
企業分析は転職を成功させるためには必須ですので、覚えておきましょう。
なぜデータサイエンティストになりたいのか明確しておく
面接時には、何故「データサイエンティスト」という職種を選んだか質問をされる傾向があります。
そのため、面接前にしっかりと自己分析を行い回答を用意しておくと良いでしょう。
テンプレのような回答ではなく、自分の本心で思っている部分を言語化することが重要です。
本心で思っていることを言語化することで、ありふれた回答にならず、相手に納得感を与えることができます。
自己分析をしっかりと行う
面接対策として重要なのが自己分析です。
自分のやりたいこと、未来について考えておきましょう。
そもそも何故転職をしているのか。転職をして何を実現したいのか。将来的にどうなりたいのか。
このような内容を明確に話すことができれば、しっかりとキャリアを意識している人だと期待されます。
そう思われることで、しっかりと努力して成果を出してくれる人だと捉えられ、評価もあがるでしょう。
また、自分のやりたいことを話すことで、面接官に社内に入って仕事をしている姿を想像してもらうことができます。この部分で上で説明して企業分析の内容をリンクさせるとより深い話ができます。
転職で実現したい事、将来の目標については、面接前にしっかりと言語化しておきましょう。
今までの実績についてアピールできるようにする
データサイエンティストになりたいと思っている人は、今までの実績についてアピールできるようにまとめときましょう。
データサイエンティストは、膨大なデータを分析することが仕事です。
今までの実績をアピールする際には、データを分析して行動に繋げていたということ、具体的な内容と数字をもってアピールしましょう。
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転職を成功させよう!合格率を上げるためのポイント
転職を成功させるためのポイントや、合格率を上げるためのポイントについてご紹介していきます。
職務経歴書をできるだけ簡潔かつ丁寧に書いておく
転職を成功させて、データサイエンティストになりたいと思っている人は、職務経歴書をできるだけ簡潔かつ丁寧に書きましょう。
面接は、限られた時間の中で自分をアピールするしかありません。
そのため、自分の良さを全て伝えるというのは非常に難しいです。
職務経歴書を丁寧に書いておくことで、面接官に対して、自分の良さや強みを事前にアピールすることができます。
職務経歴書には「どのようなプロジェクトに携わっていたのか」「そこで何を担当していたのか」「どのような結果を出したのか」という点などに関して、詳細を丁寧に書いておきましょう。
ただし注意点としては、プロジェクトの詳細全てを書き出せばよいというものではありません。
グダグダ長い文章になってしまうと、反対に分かりづらくなってしまいます。
伝えたいポイントを整理して、簡潔尚且つ丁寧に記載しましょう。
業界のトレンドについて抑えておく
データサイエンティストとして働くためには、業界のトレンドを抑えておかなくてはなりません。
業界のトレンドを抑えておくことで、データ分析を行う際にトレンドと照らし合わせて、分析を行うことができます。そのため、データサイエンティストには高いアンテナが求められます。
面接時に、業界のトレンドを抑えていることをアピールすることができれば、面接官に好印象をもたれることは間違いないでしょう。
業界のトレンドを抑えていることをアピールするためには、日頃から「業界のトレンドがわかるメディア」をチェックしたり、情報誌を購買するなどしましょう。
どのような部分で携われるのかアピールする
面接官に好印象を持ってもらうためには、企業に入ったらどのような部分で戦力になれるかをアピールすることが大事になります。
面接官に、「この人を採用すると会社にメリットがある」と思ってもらうことができれば、採用されます。
ですので、面接の合格率を上げるために、事前に企業の分析を行っておき、自分がどこの部署でどのような貢献ができるのかイメージしておきましょう。
冷静に落ち着いて、質問に答える
面接の際には、瞬発的に質問に答えることが大事と思っている人がほとんどでしょう。
しかし、求められるのは瞬発力ではなく、問題解決能力やロジカルシンキング力です。
そのため、質問に瞬発的に答えるのではなく、しっかりと考えて筋が通っている答えを返すのが理想です。
面接時に、質問に瞬発的に答えてしまい、的をえてない回答をしてしまうとマイナスの印象を与えてしまいます。
面接の合格率を上げるためには、冷静に落ち着いて、質問に答えることを意識しましょう。
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データサイエンティストへの転職はプロに相談を
物事を分析的に捉えることが好きな人、データやプログラミングに関心がある人なら、データサイエンティストという職業に興味を持つことは多いのではないでしょうか。
データサイエンティストは、AI開発やビックデータの活用が進んでいる背景もあり、需要が拡大している職業です。
データサイエンティストとして働きたいと思っている人は、企業が優秀なデータサイエンティストの獲得競争を行っているほど、需要が高い今の時代に行動に移すのが理想的だと思います。
転職エージェントを利用すれば、数多くのデータサイエンティストの求人をチェックすることができます。
関心がある人は、まずは求人情報をチェックしてみてはいかがでしょうか。
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