NAVI【データサイエンティスト特化型エージェント】ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを入手することが可能になり、PCのスペックの向上によって、そのデータを分析する為の時間も短縮できるようになってきました。ビッグデータの中からより効率的に効果的に必要なデータを抽出する為のアルゴリズムも、人工知能の発展と共に様々なものが研究され、その速度と精度はここ数年で飛躍的に進歩しています。データサイエンティストは世の中に存在する大量のデータを分析し、自身の経験や知識と組み合わせることで企業の経営に対して大きな影響を与えることが出来る存在です。今回は未経験から需要が高まっているデータサイエンティストに転職する為のエージェントを紹介していきます。世界中の企業では、膨大なビッグデータを活用する環境が整ってきた今、データを分析した結果を自分たちの企業に対して有効活用する方法を模索しています。それを実際に実行できる専門的な能力を持つ人材が圧倒的に不足しているため、その役割を期待されているのがデータサイエンティストです。今はまだ大企業とIT企業を中心にビッグデータ活用が有効であることが認知され導入が始まったところですが、導入した企業の実績が明らかになっていくにつれて、他の業界や中小企業、官公庁などの公の機関にも広がっていく事が予想されています。今後需要が高まっていくと考えられるデータサイエンティストは現時点でも需要に対して供給が追い付いておらず、今後はその傾向がより強くなっていくため、データサイエンティストになれば引く手あまたで仕事には困らないでしょう。多くの企業の中から、仕事内容は待遇を見ながら主導的に就職する企業を選択することが出来そうです。今後需要が拡大し、引く手あまたになると考えられるデータサイエンティストですが、その収入はどれくらいなのでしょうか?現状はデータサイエンティストとして働いている人自体が少なく、かなりばらつきが大きいです。正社員であれば大体450万円~1000万円、契約社員であれば350万円~650万円といわれています。年収に幅があることが分かります。一言でデータサイエンティストと言っても、まだ新しい職業でありその仕事内容は明確に定義が出来るものではありません。データ分析とそれに基づいたレポートを出すだけの場合もあれば、業界内の専門知識を持ち、データを分析した結果を用いてコンサルタントのように経営に大きく関わるなど様々なタイプがあります。就職している企業の規模や企業におけるデータサイエンティストへの期待度、実際に与えられている仕事内容の難易度や影響度によってこれだけ年収に幅が出ていると考えられます。データサイエンティストになる方法データサイエンティストになる為にはどのような選択肢があるのでしょうか?単に自分で名乗るだけでよいのか、何らかの試験を突破し資格を取得する必要があるのか?などよくわからないですよね。データサイエンティストとして必要なスキルは非常に広範囲に渡ります。統計学を中心とした数学に関する専門知識、次に実際にデータを分析する際に活用するプログラミング言語の知識、分析したデータを活用するためのビジネススキル、最後に一番重要なのは貢献したい業界における専門知識や経験です。データ分析してそこから分かる事を一般的に解釈するだけではなく、業界における専門知識や経験等と組み合わせることでより有効な案を出していく必要があります。ここがデータサイエンティストとしての腕の見せ所ですね。データサイエンティストには、弁護士や税理士のように資格を取らないと名乗る事が出来ない。いう資格は特にないため、企業からデータサイエンティストとしての採用を認めてもらえれば、なることは出来ます。データサイエンティストにおすすめの会社の選び方データサイエンティストにせっかくなれたとしても、まだスタートラインに立っただけであり、その後のキャリアを考えると、就職した企業で実績を残したり、自分自身のスキルを向上させていく必要があります。就職先を決める際には、自身のなりたい姿に仕事を通して近づいていけるのか?という点で選べば、ただ働いている間だけではなく、今後に向けた就職になるでしょう。masterがいる企業への就職を検討すると良いでしょう。実際に様々なビッグデータを分析・活用する幅を広げていきたいのであれば、豊富で幅広いデータを持っているGoogleや国内だとメルカリなどもおすすめです。ベンチャー企業やIT企業ではなく、大企業を選択したい場合には製造業の大企業でもデータサイエンティストの需要はあります。このように、単に就職先を探すだけではなく自身がどうなっていきたいか?という点を踏まえて転職エージェントのサポートを受けていけると、長期的に見て良い結果に繋がるでしょう。データサイエンティスト、AI、機械学習エンジニアにおすすめの転職エージェントをおすすめ4つだけ厳選それでは、このようなデータサイエンティストや機械学習エンジニアになるためにはどのようなエージェントを利用するといいのでしょうか。今回はデータサイエンスで有名だったり、実力者を多く輩出している企業にいけるような転職エージェントを実績ベースで調査しました。その中でもおすすめの4つの転職エージェントを紹介します。TechStarsはIT/Web/ゲーム業界に強みを持った転職エージェントです。特徴的な点として、あなたに合った職場を見つける為にホームページから、自分の性格に合った職場を見つけることが可能な診断機能や、質問にYes/Noで答えることで職場とのマッチ度が分かるマッチング診断などがあります。応募をするだけではなくプロフィールや診断結果を見て求人を出している企業からスカウトが来る可能性があります。このように、仕事内容以外にも会社の雰囲気や性格がマッチするかを含めて判断できるような環境が整っている為、就職後のミスマッチが少ないことが特徴です。サポートとしてキャリア相談やアポ・面接対策を受けることが出来、アドバイザーの過半数が元エンジニアなので、技術の話もすることが出来ます。具体的にデータサイエンティスト向けという求人形式になっていないので、案件数や条件は明確になっていませんがデータサイエンティスト向けの実力をつけるという意味では有力な選択肢になります。レバテックキャリアはIT/Web業界のエンジニアとクリエイターに特化した転職エージェントで、エンジニアとクリエイターの為のフォローアップ体制が整っている為、非常に内定率が高いことが特徴です。就職を目指す企業別に、自分では気づいていなかったけど、実は企業にとって評価が高いポイントをキャリアアドバイザーがヒアリングし、書類選考が通過しやすい職務経歴書の添削をしてくれます。年間3000回以上も企業に足を運んで、企業で働いている方に頻繁にヒアリングをすることで、入社前から企業の内情を知ることが出来ます。マネジメント方法や同僚の雰囲気、残業時間やキャリアアップの体制など、事前に知ることは難しい情報を知ることで、ミスマッチが少ない転職活動に繋がります。データサイエンティスト向けの求人は2019/4/30現在で63件の掲載がありかなり豊富といえます。条件が魅力的な案件が多い印象です。CMで見かけることが多くなったビズリーチは職務経歴書を登録しておくことで、約3000人のヘッドハンターからのスカウトが届くハイクラス向けの転職サイトです。年収1000万円をこえる求人が30%以上を占め、経営幹部やプロフェッショナル人材向けの案件を多数保有していることも特徴です。無料登録のみでは一部のスカウトの身しか確認できませんが、1ヶ月あたり2980円のタレント会員や、4980円のハイクラス会員に申し込みをすることで、より多くのスカウトを確認でき、ヘッドハンターへの相談も可能になります。無料会員に登録しながらスカウトを確認し、どのような求人があるか?自分の市場価値はどの程度なのか?を把握することが出来ます。真剣に転職活動へ向けて動き出す場合には、有料会員に切り替え、より豊富な案件の中からヘッドハンターに相談しながら絞り込んでいくという転職活動の状況に応じた進め方が可能です。ProEngineerでは、20代の第二新卒・フリーターの方向けに、未経験からプログラマーへの正社員就業率96.2%を誇る企業です。無料で未経験からプログラマへ約1ヶ月~3ヶ月で就職できる環境が整っており、運営年数も6年と無料でプログラミングを学び就職支援もしてもらえる企業の先駆けともいえる存在です。データサイエンティスト向けに対してはサイト上にコラムを掲載しており、どのようなことを勉強し、どんな資格を取っていったらいいのかを紹介してくれています。2019/4/30時点では14件のデータサイエンティスト(データアナリスト)向けの求人があり、医療系企業や、グローバルな上場企業における求人が目立ちます。未経験から経験値を積み、就職まで紹介で到達できれば学習費用も回収できるので、まずはデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせたい方にとっては、魅力的です。自社システム向けということで、安定した環境で会社の成長に貢献していけるような求人が揃っている為、検討していきたいですね。ProEngineerの公式HPまとめ今回はデータサイエンティストとして転職するためにおすすめの転職エージェントを紹介しました。転職する際に転職エージェントはかなり重要です。転職エージェントの営業力、扱っている案件の数、その案件の質、など考慮すべきことは様々です。データサイエンティストの転職エージェント選びに少しでも参考になれば幸いです。Naviは、データサイエンティスト・AI・機械学習エンジニアの転職とプログラミングスクールの日本最大級の特化型メディアです。データサイエンスナビ。