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【簡単】データサイエンティストの長期インターンを徹底解説!

【簡単】データサイエンティストの長期インターンを徹底解説!

皆さんこんにちは!Z大学のナイキです!

Z大学では、「就活・留学・学生ビジネスなど」主に大学では学べないことを発信しています!

  • データサイエンティストの長期インターンは何をするの?
  • 長期のデータアナリティストインターンに参加するメリットを知りたい!
  • そもそもデータサイエンティストを知りたい。

『近年は、「石油」の代わりに「ビックデータ」が大切になる。』と言われるくらいビックデータという言葉を聞くようになりました。

そして、ビックデータを解析し、ビジネスに活かす職業としてデータサイエンティストという言葉も聞く回数が多くなってきたと思います。

そのため、就職する前に、データサイエンティストの長期インターンに参加したいと考えているが、いまいち仕事内容がわからず、長期インターンに参加するか迷っている人は多いのではないでしょうか?

そこで本記事では、長期インターンのデータサイエンティストに関しての情報を網羅的にご紹介します!

ナイキ

僕自身の長期インターン5社経験かつ、知り合いのデータサイエンティストの長期インターンに参加していた東大生から聞いた情報を基に、解説していきます!

  • データサイエンティストとは
  • データサイエンティストとデータアナリストの違い
  • データサイエンティストの長期インターンの仕事内容
  • 長期のデータサイエンティストインターンに参加するメリット
  • 長期のデータサイエンティストインターンのデメリット

これらについて解説していくので、「データサイエンティストの長期インターンに関して100%知れます!」ぜひ、最後までご覧ください!

この記事を監修した人

ナイキ|南山大学4年|ITメガベンチャー内定者

タイの広告代理店とベトナムの人材紹介で営業インターンを経験。また、新卒採用イベントの責任者と文部科学省の海外留学プロジェクトの長期インターンシップにも参加。

データサイエンティストも含め、様々な就活や長期インターンの面談を100件以上行った

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビックデータを分析や解析し、解析したデータを活用して、ビジネスの課題に答えを出す職業の事です。

2000年代から始まった、インターネット技術の向上により、スマートフォンやSNSが普及するようになり、我々の大量の行動データが、企業に蓄積されるようになりました。

そして、近年では、AIの開発・普及により、蓄積されてきた大量のデータを解析できるようになっており、あらゆる業界の企業が、解析したデータを活用して事業を伸ばそうとしている中で、データサイエンティストは生まれました。

データサイエンティストは、文字だけ見ると、データ分析を専門的にするだけに思えますが、実際はそれだけではなく、データを活用して企業のビジネスを解決していく能力もすごく求められています。

そのため、データ解析という理系に近い能力と、ビジネス解決能力という文系に近い能力の両方が求められるのが特徴です。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストを調べていると、データアナリティストという言葉にも出会うと思います。

一見、データサイエンティストとデータアナリストの違いはわかりづらいですよね。

そこで、ここからはデータサイエンティストとデータアナリストの違いをご紹介します。

ナイキ

長期インターンを始める前に、職種理解をする事は大切なので、データサイエンティストとデータアナリストの違いはしっかりと把握しましょう!

一言で言うと、データサイエンティストとデータアナリティストの違いは「要求されるスキルの数」です。

データサイエンティストは、分析したデータからビジネスの改善案を提出しなくてはならないので、統計解析のほか、データベースやクラウドなどのIT知識、マーケティングなどの幅広い分野のスキルが要求されます。

一方で、データアナリストは、一言で言うとデータ分析をメインで行うアナリティクスに関する専門的な職種です。そのため、意思決定者や事業部門がデータをもとにした合理的判断を下せるようにサポートができる、データ分析力が求められます。

まとめると、データサイエンティストとデータアナリストは以下の違いがあります。

<データサイエンティストとデータアナリストの違い>

  • データサイエンティストはビジネスの側面も求められる
  • データアナリストはデータ分析がメイン
  • 存在するビジネスの目的のためにデータ分析を行うのがデータアナリスト
  • 新しいビジネス解決案を提案するためのデータ分析を行うのがデータサイエンティスト
  • 会社によって定義が変わる

しかし、会社によっては、マーケティングやコンサルタントの一環でデータ分析をしている担当者のこともデータアナリストとみなすことがあります。

最近できた職種のため、会社により職務定義や名称はさまざまであり、個々がどんな分野を扱っているかによっても分析の方法が異なってきます。

そのため、それぞれの求人内容や募集要項に沿ってどのような立ち位置かを判断していくことが大切です。

データサイエンティストの長期インターンの仕事内容

ここまでで、データサイエンティストがどのような職種かを理解していただけたかと思います。

そこでここからは、本題のデータサイエンティストの長期インターンの仕事内容をご紹介します。

データサイエンティストの長期インターンの大まかな流れとしては、データ分析環境構築→収集データの分析→分析データをビジネスに落とし込む事です。

まとめると、以下がデータサイエンティストの長期インターンの仕事内容になります。

<データサイエンティストの長期インターンの仕事内容>

  • 分析基盤環境の構築〜運用
  • 収集データを分析
  • 分析したデータから改善案を提言

順に解説していきます!

分析基盤環境の構築〜運用

分析基盤環境の構築・運用とは、SNSやオウンドメディア、Webサービスを通じて取得したソーシャルデータを収集する環境を整えていく事です。

具体的には、以下の作業などを行います。

  • データを業務システムやSNSから収集できるような環境を構築
  • 収集したデータを蓄積するための環境を構築
  • データ蓄積環境からデータを取り出す操作環境を構築

収集するための環境構築は、業務システムやSNSのAPIから取得したデータを収集するバッチ構築をしたり、蓄積するための環境は、MySQL、NoSQLなどのデータベース構築、操作環境の構築には、BIツール整理、Hiveのような操作環境を構築したりします。

それぞれの環境構築をどのようにやるかわからない方は、専門的に調べてみましょう!

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環境構築に関しては、企業の方で事前に構築されているのを使用する場合もあるので、求人の募集要項はよく見ましょう!

収集データを分析

データの収集〜操作できる環境を構築したら、次は収集データを分析していきます!

具体的には、データ操作環境等を使用して、ビジネスを伸ばす上で必要なデータの知識を発見していく事です。

収集データを分析していく手法としては以下の方法があります。

  • 仮説検証型
  • 知識発見型

仮説検証型とは、あるビジネス上の課題(例:新規顧客の商品購入数の減少)に対して、まずどのような事が原因で起きているか仮説を立てた上で、仮説と実際のデータに矛盾が生じていないかとアプローチしていく方法です。

知識発見型とは、仮説検証型とは逆で、ビジネス上の課題に対して、まずデータを当たり、データを当たった結果から解釈を生み出して、課題解決に向かう方法です。

分析方法は、自分の好みや会社が定めている方法によって変わるので、どちらの手法にも対応できるように行動をしていきましょう!

ナイキ

いずれの方法も、最終的にはビジネス上の課題を解決するという目的は一緒です!

分析したデータから改善案を提言

収集したデータを分析した後は、分析結果をまとめ改善案を提言します。

具体的には、分析から導き出された結果をまとめたり、今後の動きのKPIを設定する事です。

データサイエンティストにとって1番重要な作業となります。

良い改善を出すには、データを分析する能力だけでなく、マーケティング、業界の動向、市場の動向など、ビジネスサイドの知見を知る必要もあるので常にビジネスの勉強はしておきましょう!

ナイキ

データサイエンティストはビジネス要素が8割と言われるくらい、ビジネススキルも必要です!

長期のデータサイエンティストインターンに参加するメリット

結論、データサイエンティストの長期インターンに参加するメリットは数え切れないくらいあります。

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今話題の職種でもありますので、長期インターンに参加するメリットが沢山あります。

そこで、ここからは、データサイエンティストの長期インターンに参加するメリットを3つに絞ってご紹介します!

以下が、データサイエンティストの長期インターンに参加するメリットになります。

<データサイエンティストの長期インターンに参加するメリット>

  • AIやビックデータ分析などで需要が高い技術を学べる
  • データサイエンティストとして就職しやすくなる
  • どの分野にも需要がある

順に解説していきます!

AIやビックデータ分析などで需要が高い技術を学べる

まず、AIやビックデータ分析など今後需要が高い技術を学べる事は大きなメリットです。

これからは、日本の労働人口の49%がロボットに代替されると言われているくらい、(NRIの調査より)人々の仕事は奪われてしまうため、需要のある仕事をし続けることが重要になってきます。

そして、人々の仕事がなくなる中で、データサイエンティストの長期インターンは、AIやビックデータという今後需要のある技術を学べる事ができ、技術取得ができると、仕事をし続ける事ができる可能性が高いためメリットと言えます。

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企業のデータ活用はどんどんと加速してくるので需要は高まるでしょう。

もちろん、データサイエンティストという職種がずっと残るとは限りませんが、AIの需要が今後高まる事は間違い無いので、AI技術を学べるのは貴重ですよね。

最新技術を学びたいという学生は、ぜひデータサイエンティストの長期インターンに参加してみてください!

データサイエンティストとして就職がしやすくなる

データサイエンティストとして、就職がしやすくなるのも長期インターンに参加するメリットと言えます。

データサイエンティストは最近できた職種であり、新卒で入社しようと思ったら募集数は少ないため、難易度は高いです。

そのため、データサイエンティストの長期インターンで予め仕事内容を経験していると、面接で他の学生と差別化する事ができ、データサイエンティストとして就職しやすくなるでしょう。

ナイキ

未経験者VS経験者だと、同じ学歴・ポテンシャルの場合は特に経験者を採用しますよね。

未経験者でも採用される可能性はありますが、専門性が高くスキルが求められる分野なので、営業などより経験者は採用される可能性が高まります。

将来データサイエンティストとして就職したいと考えている学生は、ぜひデータサイエンティストインターンに応募してみてください!

どの分野にも需要がある

どの分野にも需要があることも、長期データサイエンティストインターンに参加するメリットです!

これからの時代は、IT企業だけでなく、あらゆる業界の企業がデータの活用をしてビジネスを進めていく必要があります。

つまり、データサイエンティストはIT企業だけでなく、他の業界にもデータサイエンティストとして入社する事が可能のため、仕事に困る可能性は低く、メリットと言えます。

ナイキ

今より未来の方がさらに企業が欲しくなる人材になるでしょう!

全部の分野がデータサイエンティストを採用するわけではありませんが、他の専門スキルが求められる職種より広い業界にリーチできる職種と言えます。

将来色々な業界で働きたいと思う学生は、データサイエンティストインターンに参加してみてはいかがでしょうか!

長期のデータサイエンティストインターンのデメリット

長期インターンに参加するなら、メリットだけでなくデメリットも気になると思います。

そこでここからは、長期データサイエンティストインターンのデメリットを紹介します。

以下が、データサイエンティストインターンのデメリットです。

<長期データサイエンティストインターンのデメリット>

  • 将来需要がなくなる可能性がある
  • インターンに挑戦するハードルが高い
  • 求人の数が少ない

順に解説していきます。

将来需要がなくなる可能性がある

将来需要がなくなる可能性がある事がデメリットとして挙げられます。

データサイエンティストは、AIやビックデータ解析の技術を取得するので、ビックデータが石油の代わりになると言われている世の中では、どんどん需要が上がっていると言われています。

一方で、AIの急激な進化や、人材育成が盛んになると、仕事がAIに取られたり、人材が余剰してしまい仕事がなくなる可能性があると言われており、長期間データサイエンティストとして活躍したい人にはデメリットになるでしょう。

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将来的に自分の職種がなくなると言われたら、不安になりますよね。

仮に、将来データサイエンティストがなくなっても、身につけたITスキルやビジネス力を使えば、経営者層として活躍できるのは間違いないです。

直近では、データサイエンティストはなくならないので気になる人は、データサイエンティストの長期インターンに参加してみてください。

長期インターンに挑戦するハードルが高い

長期インターンに挑戦するハードルが高い事もデータサイエンティストインターンのデメリットです。

データサイエンティストとして働くためには、高校修了程度の数学、統計や機械学習の知識が求められます。(求人例

つまり、文系や統計・機械学習を習っていない理系学部の学生にはハードルが高く、長期インターンに参加したくても参加できないのはデメリットですよね。

ナイキ

理系学部への転部か、独学が必要になりますね

しかし、中には、長期インターンを通じてデータサイエンティストになろうという求人もあるので、技術が現時点でなくても安心してください。求人例

求人の数が少ない

求人が少ないのもデメリットとして挙げられます。

データサイエンティストを大手長期インターンシップサイトで調べても17件しかヒットしません。

一方、営業の長期インターンで調べたら400件以上出てくるので、データサイエンティストの長期インターンの求人数の少なさが伺えます。

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合格率を上げるなら応募数を増やす必要があり、募集数が多い職種の方が有利と言えますよね。

しかし、求人数が少ないという事は、需要もまだそこまで高くないという事が言えます。

つまり、学生の志望人数も少ないと言えるので、興味ある人は、根気強く長期インターンに応募をしましょう。

データサイエンティストの長期インターンに向いている人

最後に、データサイエンティストの長期インターンに向いている人の特徴を紹介します。

自身がデータサイエンティストの長期インターンに向いているかどうかを判断するのは難しいですよね。

そこで、これから紹介するデータサイエンティストの長期インターンに向いている人に当てはまるかどうかを確かめてみてください。

以下が、データサイエンティストの長期インターンに向いている人の特徴です。

<長期のデータサイエンティストインターンに向いている人>

  • 何らかのプログラミング言語での開発経験がある人
  • 高校レベルの数学を習得している
  • データサイエンティストとして就職したい人
  • データを扱うことが得意な人

やはり数字や統計、機械学習を扱うので、最低限高校レベルの数学を取得している学生の方が、知らない学生より向いていると言えます。

また、仮に長期のデータサイエンティストインターンに興味あっても、数学が嫌いな人は、数字を見る毎日にすぐに嫌気がさすと思われます。

数学が嫌いだが、データビジネスに興味ある学生は、マーケティングの長期インターンに参加をしましょう。

マーケティングは、データサイエンティストよりは数字を見ないかつ、分析されたデータを元に商品が売れる仕組みを作るので、データビジネスも学べる事ができておすすめです。

マーケティングインターンについて詳しく知りたい方は、【完全版】長期インターンの マーケティングまとめ/特徴やメリットとはをご覧ください。

まとめ:データビジネスに興味ある人はインターンに参加しよう!

本記事では、データサイエンティストの長期インターンの仕事内容、メリット・デメリットなどを解説しました!

データを分析し、ビジネスにどう活かせるか考えたい人は、ぜひデータサイエンティストの長期インターンに参加してみてください!

<まとめ>

  • データサイエンティストとは、ビックデータを分析や解析し、解析したデータを活用して、ビジネス課題に答えを出す職業
  • データアナリティストとは要求されるスキルの数が違う
  • AIやビックデータに関する最新技術が学べる
  • 一方で、将来職種がなくなる可能性もある
ナイキ

最後までご覧頂きありがとうございました!

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