データサイエンティストのたまご育成日記 vol.14 ― 番外編 新卒採用の合同説明会Q&A ―

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みなさん、こんにちは!デジタルテクノロジー統括部に新卒入社した長谷川智彦です。 データサイエンティスト未経験の新卒社員がデジタルテクノロジー統括部でどんなことをやっているのか、どのように成長していくのかの学びの過程を記録していくこの企画。今回は新卒採用の合同説明会での質問に関して番外編で回答していきます!


明けましておめでとうございます!いい年を迎えられましたでしょうか。今年もガンガン発信していく予定なので引き続きよろしくお願いいたします!


さて、新年一発目の記事は新卒採用の合同説明会であったQ&Aについて番外編として書いていきます!実はありがたいことに昨年度の下半期からちょくちょく新卒採用の合同説明会や学生さんとの面談をお手伝いさせていただいていました。その中で学生さんから多かった質問に関しては、皆さんが気になることであろうと思い、改めて記事として発信することにしました!合同説明会で質問しきれなかった方やデジタルテクノロジー統括部での新卒データサイエンティストの働き方が気になる方は是非読んでみてください!


記事の構成について

今回は学生さんから多かった質問4つに関して回答していきます。これら以外にも多く質問はあったのですが、記事の長さの都合とパーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部に新卒でデータサイエンティストとして入社した僕だからこそ答えられるものに質問を絞らせていただきました。
記事の構成は、質問→回答の流れで書かせていただいてます!

ー質問リスト  1:新卒が入社してからの流れは?
 2:内定が出てから勉強したか?
 3:入社してからのギャップは?
 4:データサイエンティストとして始めるのに不安はなかったか?


Q1:新卒が入社してからの流れは?

A1:以下の流れで進みました。

さて、まず1つ目の質問から。「デジタルテクノロジー統括部に入社してから研修はありますか?」「どんな風に仕事が進んでいきますか?」などの質問があったのでまとめて答えさせていただきます!
以下に2020年4月~12月の僕のスケジュールをざっくりと載せさせていただきました。

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まず、研修があるかどうかについてですが、ありました!*
4月は部署に関係なく新卒全体で研修があり、ここでは当社のビジョン・ミッションや事業内容 、サービスの理解を深めました。この時に同期でグループが何回か組まれるので、同期とのつながりが作れます。
その後、5月からは部署での研修が始まって、Pythonの基礎、分類・回帰の機械学習モデルでの予測練習(Kaggleの問題を扱いました)、SQLの練習(問題集を用意してくれています)を行いました。これらは特に期限は決まっておらず、自分の成長速度に合わせて取り組んでいけばいいというスタンスでした。
分析用の研修が終わると、初めはビジネスグループのメンバーの方の助けを借りて、簡単な指標を実際に出してみる練習をした後に順次プロジェクトに割り当てられていきます。
それと同時に、自分が挑戦したいことの企画を提案する課題が出されます。内容はメンターと話し合って決めれますが、個人的に新規サービスを立ち上げてみたいのでサービスの企画・提案を行っていました。
こういった流れで「データ分析・加工業務」:「企画・その他」=7:3ぐらいの配分で仕事をしています。
※研修内容は、本年度のものです。内容・期間等は入社年度や配属先によって異なる可能性がありますので、参考としてご覧ください。

Q2:内定が出てから勉強はしたか?

A2:勉強しました。ただ、部からは、勉強は入社してから研修も含めて行ってもらうので特にしなくていいと伝えられていました。

続いて、内定が出てから勉強はしたか?という質問も多くありました。結論から述べると、勉強しました。ただ、部からは、勉強は入社してから研修も含めて行ってもらうので特にしなくていいと伝えられていました(ここ大事)。
おそらく、僕自身が特に大学でデータサイエンス分野の研究をしていたわけでもなく、そんな未経験の新卒がデータサイエンティストの仕事をこなせるのか?といった疑問からの頂いた質問だと思います。
実際、本当に部署としては知識ゼロでも構わないというスタンスで研修を用意してくださっていて、入社してから自分のペースでスキルや知識を身に着けていけばいいと言われていました。なので、これからデータサイエンスに挑戦したいという方も是非ためらうことなくエントリーして欲しいなと思います(おそらく、未経験から育ててくれる会社はかなり数少ないです)。ちなみに部としては何もしなくていいので、学生生活の中で自分が興味があることやってみたいことにちゃんと取り組み、視野を広げておいて欲しいという考えだったそうです。
ただ、そうは言われても、何もしないのは怖いなぁと思うのが学生さんだったら普通なのではないかなと僕も思います。実際、僕も不安はあったので勉強していました(ちなみに内定をもらう前は植物の研究をする上で個人的に統計やデータの扱い方を勉強はしていたので、データに慣れてはいました)。
ちなみに、内定が出てから僕が個人的に何を勉強していたかを参考程度に書いておきます。

\\ 内定をもらってからやったこと //
・統計/機械学習/深層学習などのデータサイエンス周りの理論を本を購入して丁寧に勉強してました(書店で自分のレベルに合うものから始めていいと思います。僕は数式がほとんどない図解中心の本から始めました)。
・初心者用のプログラミング練習サイトでPythonやHTML、CSSの練習(コマンドプロンプトとは何ぞや?から僕はスタートしています)。
・機械学習を1から丁寧に実装・解説してくれる書籍で研究の合間に実装(指導教員にいじられてましたw)。
・大学の新規事業プログラムに参加したり、経済学部の授業に潜り込んだりしました(学生時代しかできないことですし、知らない話だらけで意外と楽しいです)。
・その他やりたいことを全力で楽しんでました。

個人的にはやってみたいことの一部が勉強とつながっていたので楽しかったのですが、皆さん他にやりたいことがあるならそれを全力でやってくださいね!応援します!

Q3:入社してからのギャップは?

A3:以下に良いギャップと悪いギャップをまとめました。

入社する前と後で会社の言ってたことが違ったらイヤだなって気持ちからの質問ですね。いいギャップと悪いギャップそれぞれを書きました。

良いギャップ:
・周りの先輩方のレベルが予想以上に高いので見て学び放題なこと。
・本当にやりたいことを聞いてくれる環境であること。 

悪いギャップ?:
・仕事の成果がはっきりとは目に見えづらいのではじめは慣れなかったこと
・個人的には問題ないが、学ぶことがそれほど好きでない人、自分から動いていくことが苦手な人にとってはミスマッチが起こる気がすること。

まず良いギャップに関してですが、僕の所属する部署は中途採用のメンバーが多く、かつ、他の企業でバリバリ活躍していたメンバーだらけなので、レベルが高いです。
わからないことを伺えば必ず教えてくれますし、一緒に仕事をするだけでも、取り組む姿勢やどうすればうまく対処できるかなど、見て学べることだらけな環境です。なので、自分から積極的に技を吸収する習慣がある方なら贅沢な環境だと感じます。実際、吸収できることだらけなので楽しいです。
また、新卒から数年はひたすら与えられたものをこなしていくだけかと思いきや、本当にやりたいことを企画・提案してくださいと告げられるので個人的にはかなり満足しています。
悪いギャップとしては、仕事柄仕方ないのかもしれないですが、関わるプロジェクトは長期間にわたるので、企画や分析自体の成果が結果として表れてくるのに時間がかかります。なので、入社して半年ぐらいは自分のしたことの価値はどれくらいなのかモヤモヤすることがあり、慣れるまでに時間がかかりました。また、僕自身は問題とは感じないのですが、常に新しいことを学び続ける必要に迫られたり、自分の考えを主張する機会が多くあるので、学ぶことがあんまり好きではない方や自分から動くのは苦手だという方はおそらく入ってから合わないと感じる可能性が出てくるのではないかなと感じます(ただ、人はいくらでも変われると思うので、それなら変えていけると思える方であれば問題ないと思います)。

Q4:データサイエンティストとして始めるのに不安はなかったか?

A4:ありました。ただ、不安を分解して言語化して対処しています。

さて、最後の質問です。「未経験からデータサイエンティストを始めるのに不安はなかったか?」という質問を多数受けました。正直に答えると、ありました。
また、これからデータサイエンティストとして活躍できるか?という面でも不安はもちろんあります。スキルや知識面だけでいってもまだまだ覚えることはたくさんありますし、特段僕は数学やプログラミングに強いわけでもないので。
ただ、個人的に不安があったときにどうして不安なのか?を分解して言語化しています。こうすると漠然とした不安が目に見える課題に代わるので対処して減らしていくことができるからです。
例えば、データサイエンティストとして始めるのにあたって、何が僕の中で不安であるかを分解した時に”スキル面で仕事をこなせるか?”という不安がその中の1つにありました。この不安に対しては、スキル面で何が足りないと感じるから不安なのか?どんなスキルが必要なのか?と考えを移し、データサイエンティストの仕事に必要なものを調べていきました。すると、データサイエンティスト分野のスキル、エンジニアリングのスキル、ビジネスのスキルがメインで必要なことがわかりました。ここまでわかれば、個人的に後は1つずつできるように勉強すればいいだけだと考えることができるので不安が軽減します。
こんな風に不安を分解して処理するようにしているので、あまり不安で足が止まることがないです。また、不安とその不安を乗り越えて出会える楽しみを天秤にかけたときにファーストキャリアにデータサイエンティストを選んだ方が自分が将来ワクワクしている姿が想像できたのでこちらを選んだという感じです。
最後は、あまり適切な回答ができている気はしませんが、データサイエンティストにしても、他の職業にしても不安は常に付きまとうと思うので、自分なりにどう向き合うかを決めて、キャリアを選択してもらえたらなと思います(偉そうに言えるほどまだ何も成せてませんがこれから頑張ります!)


最後に

新卒採用の合同説明会や学生さんとの面談で多かった質問に関して今回は書かせていただきました。正直、自分が何をしていたのかを書くのは恥ずかしいのですが、パーソルキャリアでデータサイエンティストからファーストキャリアを始めてみたいと考えている学生さんの参考になれば幸いです。
コロナの影響で就活のやり方も変化して大変だと思いますが、学生の皆さんが自身で納得できる選択ができることを願ってます!
今回の記事はここまでですが、引き続きデータサイエンティストのたまご育成日記を執筆していくので、次回の記事もお楽しみにしていてください!


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長谷川 智彦 Tomohiko Hasegawa


デジタルテクノロジー統括部 データ&テクノロジー ソリューション部 アナリティクスグループ

大学時代の専攻は植物学・分子生物学。最近趣味でデザインをかじり出した社会人1年目。植物の実験データを正しく解釈するために統計を勉強し始め、データ分析に興味をもつ。データサイエンスはただいま必死に勉強中。

※2021年1月現在の情報です。

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