- データサイエンティストの面接で合格に必要な4つのポイント
- 【一般質問】データサイエンティストの面接の質問例
- 【技術質問】データサイエンティストの面接質問例
- データサイエンティストの面接の練習・準備方法
- まとめ
データサイエンティストの面接で合格に必要な4つのポイント
データサイエンティストの面接で合格に必要なポイントは以下の4つです。
それぞれのポイントについて、以下に解説していきます。そもそもデータサイエンティストがどのような職業なのか、先に確認したい人は以下をご確認ください。
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志望理由や自己PRを端的に分かりやすく伝える
データサイエンティストの面接では、志望理由と自己PRを効果的に伝えることが重要です。単に志望動機と自己PRを別々に語るのではなく、それらを関連付けて、独自のストーリーを伝えることで、面接官への印象を向上させられる可能性があります。
たとえば、前職でWebエンジニアとして培ったWebサイトのアクセスログ分析の経験を自己PRに含め、そのスキルをさらに発展させ、データ分析を通じてビジネスに貢献したいという思いからデータサイエンティストを志望した、というストーリーを構築できます。
このように、経験に基づいた具体的なエピソードを交えながら語ることで、説得力が増します。さらに、企業の事業内容や求める人物像を事前に調査し、あなたのスキルや経験がどのように活かせるかを具体的に説明することで、企業への貢献意欲を効果的にアピールできます。
スキルや技術力を具体的に提示する
データサイエンティストの面接では、スキルや技術力を具体的に示すことが不可欠です。単にスキル名を列挙するだけでなく、具体的なプロジェクトや経験を通して、それらのスキルをどのように活用してきたかを説明することが重要です。
たとえば、プログラミングスキルについて説明する場合、「Python、R、SQLなどのプログラミング言語を習得しています」と述べるだけでは不十分です。
「前職では、Pythonを用いて顧客の購買履歴データを分析し、機械学習モデルを構築することで、商品レコメンドシステムの精度を15%向上させました。また、SQLを用いて大規模なデータベースから必要なデータ抽出し、BIツールを用いて可視化することで、経営層の意思決定を支援しました」のように、具体的な実績や成果を交えて説明することで、採用官はスキルイメージが明確になり、採用に繋がりやすくなります。
サービスやビジネスへの理解を伝える
企業のサービスやビジネスへの理解度を伝えることが重要です。データサイエンティストの仕事は、単にデータを分析するだけでなく、その分析結果を基に、ビジネス上の課題解決や意思決定に貢献することにあります。
企業のサービスやビジネスモデル、そして市場における競合状況などを理解していることを示すことで、データ分析結果をビジネスに繋げる能力をアピールできます。
たとえば、志望企業のサービスがECサイトの場合、ECサイトのビジネスモデル、主要なKPI、顧客の購買行動などを理解し、データ分析を通じて、どのように売上向上や顧客満足度向上に貢献できるかを具体的に説明することで、印象に残りやすくなります。
熱意やキャリアプランを伝える
仕事に対する熱意と将来のキャリアプランを明確に伝えることが大切です。
スキルや経験だけでなく、仕事への情熱や成長意欲は、企業にとって重要な評価基準となります。
たとえば、「データ分析を通じて、医療業界の抱える課題を解決し、人々の健康に貢献したい。将来的には、医療データ分析の専門家として、チームをリードし、より大きなプロジェクトに携わりたい」というように、具体的な目標や将来像を伝えることで、面接官はあなたの熱意と成長ポテンシャルを感じることができるはずです。
熱意を伝える際には、抽象的な表現ではなく、具体的なエピソードや目標を交えて語ることで、より説得力が増します。
【一般質問】データサイエンティストの面接の質問例
データサイエンティストの面接では、一般的な質問と技術的な質問をされるケースがあります。まずは、一般質問について記載します。
それぞれの質問の回答例を紹介していきます。
データサイエンティストになるために勉強したこと、勉強方法を教えてください
主に数学と統計学の学習に力を入れました。Pythonでのプログラミングやデータベース処理は現職でも扱っているので、足りない部分を補う必要があったためです。学習方法としては、データサイエンティスト向けの書籍が多数出版されているため、複数購入し、重複して記載されている重要項目から押さえるように学習しています。
回答のポイント
-
・現スキルと学習内容の関連性を伝える
・学習方法の効率性をアピールをする
これまでで最大のチャレンジは何ですか？
文系大学卒業後に営業職として働いていた私が、未経験からプログラマーへ転職したことです。成長著しいIT業界でキャリアを築きたいという思いから、プログラミングスキルをゼロから習得しました。そして、更なる挑戦として、データサイエンティストへの転職を目指しています。
回答のポイント
-
・今回の転職と関係性の深いチャレンジを挙げている
・前回のチャレンジから今回のチャレンジにつなげてアピールしている
データサイエンティストに興味を持ったきっかけは何ですか？
さまざまな媒体でデータサイエンティストの将来性や需要の高まりを知り、自分でも調べていくうちに、データ分析を通して社会に貢献できるこの仕事に強い興味を持つようになりました。
回答のポイント
-
・データサイエンティストへの関心の高まりを説明している
・興味を持ったきっかけを能動的なものにしている
チームメンバーと意見が対立した場合どのように対処しますか？
自分の意見をしっかりと伝えつつも、相手の意見にも耳を傾けます。互いの意見を交えたうえで、何が得策か探っていくことが重要と考えています。
回答のポイント
-
・自分の意見も相手の意見も尊重している
・どちらかの意見を採用するだけでなく、意見を交えてブラッシュアップしていくとしている
プロジェクトの進捗管理に使用してきたツールや手法を教えてください
BacklogやRedmineを使用するプロジェクトが多かったです。個人のタスクや進捗状況を図式化して見やすくしつつ、それをプロジェクト全体で共有する管理手法でした。またWikiなどに各メンバーが自由に投稿できる形式になっていて、私も積極的に投稿していました。
回答のポイント
-
・使用ツールはシンプルに事実を回答している
・手法についてはプラスして自分が取り組んでいたことをアピールしている
【技術質問】データサイエンティストの面接質問例
次に技術質問への質問例、回答例を紹介します。技術質問の質問例は以下です。
それぞれの質問への回答例を紹介していきます。
リストとタプルの違いを教えてください
リストとタプルの最も大きな違いは、変更可能性です。リストは変更可能（ミュータブル）であり、タプルは変更不可能（イミュータブル）です。
つまり、リストは作成後に要素の追加、削除、変更ができます。一方、タプルは一度作成されると、要素の追加、削除、変更はできません。
NumPyとSciPyの違いを教えてください
SciPyは、NumPyを基盤として構築された、より高度な科学技術計算のためのライブラリです。NumPyが配列操作や基本的な数値計算機能を提供するのに対し、SciPyはNumPyの機能に加えて、統計、信号処理、最適化、数値積分、線形代数、画像処理など、様々な科学技術計算のための豊富な機能を提供します。
SQLのパターンマッチングとは何ですか？
SQLのパターンマッチングは、特定のパターンに一致するデータをデータベースから検索するための手法です。文字列内の部分一致や特定の文字が含まれるデータなどを抽出する際に利用します。 WHERE句でパターンマッチングの条件を指定します。
主な方法として以下の３つがあります。
-
・LIKE演算子・SIMILAR TO演算子
・正規表現
データサイエンティストの面接の練習・準備方法
データサイエンティストの面接の練習・準備方法としては以下が挙げられます。
先にデータサイエンティストになる方法について知りたい人は以下をご確認ください。
関連記事：データサイエンティストになるには？目指し方や必須スキルを解説
キャリアアドバイザーに面接練習をしてもらう
キャリアアドバイザーに面接練習してもらうことで、専門的な意見がもらえるため転職成功率が高まります。
面接が苦手な方には、基本的な面接でのマナーや好印象を与えるコツなどをふまえた万全の面接対策からしてもらえるため、おすすめです。
当日面接でアピールできなかった場合も、担当アドバイザーが強みを企業へ伝えてくれるため安心して利用できます。
生成AIで面接練習をする
生成AIも面接練習に役立ちます。たとえばChatGPTに以下のようなプロンプトを入力すると、想定される質問が生成されます。
【入力プロンプト】
あなたはデータサイエンティストを中途採用したい企業の人事担当者です。面接でする質問を10個挙げてください。
【出力結果】
データサイエンティストの中途採用面接での質問は、技術的なスキルや業務経験を確認するために重要です。以下に、面接で役立つ質問を10個挙げます。
1. これまでに扱ったデータ分析のプロジェクトについて教えてください。
意図: 実際にどのようなデータを扱い、どのような課題を解決したのかを理解する。
2. PythonやRなどのプログラミング言語を使った分析経験について教えてください。
意図: 使用したツールや言語、ライブラリについて確認し、そのスキルレベルを把握する。
3. 機械学習のアルゴリズム（例えば、線形回帰、決定木、SVMなど）について説明し、それらをどのように活用したかの実例を挙げてください。
意図: 機械学習の知識と、それを実際の業務にどう適用したかを確認する。
4. 過去に扱ったデータの前処理の方法について具体的に教えてください。
意図: データのクレンジングや特徴量エンジニアリングの経験を確認し、分析の準備がどれだけしっかりしているかを評価する。
5. ビジネス側とデータ分析の結果をどのようにコミュニケーションしましたか？具体的な例を挙げてください。
意図: 技術的な内容を非専門家にわかりやすく伝える能力を確認する。
6. モデルの精度が期待通りでなかった場合、どのように対処しますか？
意図: 問題解決能力やモデルのチューニング、改善方法について確認する。
7. A/Bテストや実験設計の経験について教えてください。どのように実施し、結果をどのように分析しましたか？
意図: 実験設計の理解と実務経験を確認する。
8. データ可視化ツール（Tableau, Power BI, Matplotlib, Seabornなど）を使った経験について教えてください。
意図: 可視化スキルとそれを用いたデータの洞察力を評価する。
9. 大規模データを扱う際に気を付けているポイントや工夫した点はありますか？
意図: 大規模データの処理能力やパフォーマンス改善への理解を確認する。
10. これまでにどのようにチームで協力しながらデータ分析を行いましたか？チームメンバーとの連携方法を教えてください。
意図: チームでのコミュニケーション能力や協力体制を理解する。
これらの質問は、技術的なスキルだけでなく、実際の業務でのアプローチやコミュニケーション能力を確認するために有効です。
文章的にやや違和感のある箇所もありますが、想定される質問が適切に出力されています。同様に質問を入力して回答例を出力することも可能なので、いろいろなプロンプトを入れ、考えることで面接対策になります。
まとめ
データサイエンティストの面接では、一般質問と技術質問をされる場合が多いです。プログラマーやエンジニアの面接では突っ込んだ技術質問まではされない場合が多いため、データサイエンティストの面接対策では特殊な対策を行う必要があります。
基本的な技術の勉強をしておくことはもちろん、想定される質問に対して簡潔に回答できるように準備しておきましょう。データサイエンティストの面接対策としては、キャリアアドバイザーの利用や生成AIの利用がおすすめです。
なるべく多くの質問パターンに対応できるように準備し、ぜひ転職成功確率を高めてください。
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