【例文あり】未経験からデータサイエンティストに転職するときの志望動機は？書き方や例文を紹介

データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、統計学や機械学習を駆使して、ビジネスに価値をもたらすインサイトを導き出す専門職です。AI・機械学習の急速な発展により、データから競争優位性を生み出せる人材への需要は爆発的に増加しています。プログラミング、統計学、ビジネス理解という3つの領域にまたがるこの職種は、様々なバックグラウンドを持つ人材が活躍できる可能性を秘めています。

本記事では、未経験からデータサイエンティストを目指す方に向けて、採用担当者に響く志望動機の書き方を、具体的な例文とともに詳しく解説します。

データサイエンティストの理解力を上げよう

志望動機の書き方を紹介する前にまずはデータサイエンティストという職種について詳しくなっておきましょう。職への理解力は志望度の高さをアピールできる簡単な方法であり、欠かせない要素のひとつです。

ここではデータサイエンティストの仕事内容や求められる能力について解説していきます。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンス業界で働く人材のことを主にデータサイエンティストと呼び、統計学や機械学習などの技術や知識を用いることで、データの分析を行い企業の意思決定のサポートを行うスペシャリストです。データサイエンティストの主な業務は、ビジネス課題の定義、データ収集・前処理、探索的データ分析（EDA）、統計モデリング、機械学習モデルの構築、結果の可視化とプレゼンテーション、モデルの実装と運用など多岐にわたります。

技術的なスキルだけでなく、ビジネスを理解し、ステークホルダーとコミュニケーションを取る能力も重要です。志望動機では、「なぜデータサイエンティストになりたいのか」を明確に伝えましょう。「データから隠れたパターンを発見することに魅力を感じる」「機械学習でビジネス課題を解決したい」など、この職種特有の魅力への理解を示すことが大切です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには統計学の基礎、プログラミング（Python, R）、SQLなどのスキルが必要とされます。オンライン学習プラットフォーム（Coursera, Udemy, Progateなど）で体系的に学ぶのがおすすめです。

データサイエンティストとして、基礎的なスキルを身につける事ができたら公開データセットを使った分析プロジェクトに取り組み、GitHubで公開しましょう。これが未経験でデータサイエンティストに転職のする際に志望動機の中で使えるアピールポイントのひとつになります。

様々なスキルが必要とされるデータサイエンティストですが、未経験からの転職は可能なのでしょうか。下記の記事ではデータサイエンティストに未経験から転職する際の難易度について詳しく解説しています。興味がある人はぜひ参考にしてみてください。

関連記事：未経験からデータサイエンス業界へ転職する難易度は？

データサイエンティスト未経験で志望動機を書く時の書き方

ここではデータサイエンティスト未経験の方が志望動機を書く際のポイントをいくつか紹介していきます。志望動機は転職活動において重要な役割を担っており、志望先の企業へ自分をアピールできるポイントですので時間がかかってもしっかり作成しましょう。

効果的な志望動機を書けるようになるには、ここからご紹介する5つのポイントを抑えておくことが重要です。

統計学と数学の基礎知識と学習への取り組みをアピールする

データサイエンティストにとって、統計学と数学の基礎知識は不可欠です。これらの学習への取り組みと、基本概念の理解を志望動機の中で具体的に示しましょう。また、数学についても言及しましょう。「線形代数の基礎（行列演算、固有値）を習得」「微分積分を機械学習の理解に活用」「確率論を学習し、確率分布を理解」など、機械学習の基礎となる数学知識を示します。

学習方法も重要です。「CourseraでAndrew Ng教授の機械学習コースを修了」「統計検定2級の取得に向けて学習中」など関連書籍を10冊以上読破」など、体系的な学習を進めていることをアピールしましょう。

PythonやRでのプログラミング経験と実装力を具体的に示す

データサイエンティストには、PythonやRなどのプログラミング言語を使いこなす能力が求められます。実際にコードを書いて分析を行った経験を具体的に示しましょう。

「Pythonでpandas、NumPy、scikit-learnを使ったデータ分析」「機械学習モデルの実装と評価」など、具体的なライブラリと用途を記載します。実際のプロジェクト経験も重要です。「Kaggleコンペティションに参加し、上位30%にランクイン」「GitHubで分析プロジェクトを公開」「売上予測モデルを構築し、RMSE20%改善」「顧客セグメンテーションをK-meansで実装」など、具体的な成果を示しましょう。

機械学習アルゴリズムの理解と実践経験を強調する

機械学習はデータサイエンティストの中核的なスキルです。各種アルゴリズムの理解と、実際に使用した経験を示しましょう。

「教師あり学習（線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト）を理解し実装」「ディープラーニングの基礎（ニューラルネットワーク、CNN）を学習」など、幅広いアルゴリズムへの理解を志望動機の中でアピールすることでより効果的な書き方をすることができます。

また、評価指標への理解も重要です。「分類問題では精度、再現率、F1スコアを総合的に評価」「回帰問題ではRMSE、MAE、R²を使い分け」「ビジネスインパクトを考慮した評価指標の設定」など、適切な評価ができることをアピールしましょう。

データの可視化とストーリーテリング能力を示す

データサイエンティストには、分析結果を分かりやすく伝える能力が不可欠です。データ可視化とプレゼンテーション能力を、具体例を挙げて示しましょう。

「matplotlib、seaborn、Plotlyで目的に応じた可視化」「Tableauでインタラクティブなダッシュボードを作成」「ビジネスKPIの推移を時系列で可視化」「A/Bテストの結果を統計的有意性とともに提示」など、様々な可視化手法を使いこなせることを記載します。

ストーリーテリングの経験も重要です。「分析結果を経営層向けにプレゼンテーション」「技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明」「アクショナブルなインサイトを3つのポイントに整理」「データに基づいた改善提案で実際に施策を実行」など、コミュニケーション能力を示しましょう。

ビジネス理解とドメイン知識の重要性を認識していることを示す

優れたデータサイエンティストには、技術力だけでなく、ビジネス理解とドメイン知識が求められます。これらの重要性を認識し、学習していることを示しましょう。

「マーケティングの基礎知識を学習し、顧客分析に活用」「財務諸表の読み方を学び、企業分析に応用」「業界特有のKPIを理解し、適切な分析手法を選択」「ビジネスモデルを理解した上で、データ活用の提案」など、ビジネス視点を持っていることを記載します。

現職での経験も活用しましょう。「営業経験から顧客行動を理解し、予測モデルに反映」「マーケティング担当として、施策効果を定量的に評価」「経理業務の知識を活かし、異常検知モデルを構築」など、ドメイン知識をデータサイエンスに結びつけた経験を書くことでより効果的な志望動機が完成ます。

一人で志望動機作成が難しい場合は転職エージェントを頼ろう

多くの転職エージェントでは求人の紹介に合わせて履歴書を添削してくれるサービスを無料で受けることができます。面談を通して経験や強みを一緒に整理してくれますし、転職エージェントが紹介した求人に対してであれば担当のカウンセラーが、志望する企業のデータサイエンティストが求めているスキルや経歴を考慮した志望動機を作成してくれます。

未経験職種への転職は企業ごとに対策が異なり、アピールすべきポイントも変わってくるため一人で効果的な志望動機を作成するのは中々難しい部分があります。また、志望動機作成に限らず書類や面接で不安があったり、そもそもデータサイエンティスト自体が自分に合った仕事がわからないなどの悩みがある人にも無料で求人紹介や内定までのサポートをしてくれる転職エージェントは便利です。

データサイエンティストに未経験から転職するのが不安な方は、未経験業界や未経験職種への転職支援を得意とする「未経験転職ドットコム」を運営している 「ボレロキャリア」 への相談をしてみてください。

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【例文あり】未経験からデータサイエンティストへ転職する際の志望動機3選

これまでデータサイエンティストを志望するときの志望動機の書き方のポイントを紹介してきました。志望動機の書き方について理解したら実際にどのような志望動機を書いていく前に、データサイエンティストを目指す場合のいくつかの志望動機の例文を確認していきましょう。