【例文あり】データサイエンティストの自己PR作成のポイントと手順を解説

まずは自分のスキルや経験を整理し、自己分析を行うことが重要です。具体的には、過去のプロジェクトや業務でどのような成果を上げたのか、具体的なスキルや知識をリストアップします。

データサイエンティストに求められるスキルセットは多岐にわたるため、プログラミング言語（Python、Rなど）、データベース管理（SQL）、機械学習の知識、データ可視化ツール（Tableau、Power BIなど）の習熟度を明確にすることが大切です。また、これまでの経験を通じて学んだことや、自分の強み・弱みを客観的に評価し、自己成長のための課題を認識しましょう。

次に志望企業を徹底的に研究します。企業のビジョンやミッション、現在のプロジェクトやサービス、業界内でのポジションなどを理解することで、自分がその企業でどのように貢献できるかを具体的にイメージします。また、企業が求める人物像やスキルセットについてもリサーチし、自分のスキルや経験がどのようにマッチするかを確認しましょう。

データサイエンティストとしての能力やスキルの高さを採用担当者がイメージしやすいように、具体的な数字や実績をいれて自己PRを作成しましょう。たとえば、「年間で5つのデータ分析プロジェクトをリードし、売上を20%向上させた」「機械学習モデルの精度を90%から95%に改善した」などの具体例を挙げると効果的です。

具体的な数字や実績を入れることで説得力を持たせられるだけでなく、ほかの人と差別化することができ、強いインパクトを与える自己PRを作成できます。

自己PR文を作成したら、何度も読み返して内容をブラッシュアップします。また、出来上がったものを完成とせず、ほかの人からフィードバックをもらいましょう。自分では気づけなかった文法や表現のチェックができたり、自分の強みやアピールポイントを再確認できます。

データサイエンティストに求められる代表的なスキルは以下の通りです。

データを分析するスキルは当然ですが、そのデータを活かすにはクライアントのビジネスや業界への理解も不可欠です。さらに、経営陣など経営判断をする意思決定層に対し、わかりやすくデータの説明や提案を行うためのスキルや提案が受け入れられプロジェクトを立ち上げる際の推進力も必要です。

人材不足傾向にあるデータサイエンティストの転職は現在売り手市場であり、データサイエンティスト経験者を求める企業はとても多いです。未経験であっても、データアナリストやビジネスアナリスト、機械学習エンジニアなど、データサイエンティストの業務に関連する仕事の経験も高く評価されます。

また、データサイエンティストは比較的新しい職種でもあるため、経験年数が長いことも1つのアピールポイントとなります。即戦力性をアピールできるため、経験の長さも加えておきましょう。

データサイエンティストに必須の資格はありません。しかし、資格を取得することで知識やスキルの証明となり採用時に有利に働くだけでなく、業務を遂行していくうえでも多角的な視点や発想、分析を行えるようになるなどのメリットがあります。

データサイエンティストに役立つ資格は以下の通りです。

自己PRにおいて、企業に対する熱意や入社後のキャリアプランを明確に示すことは重要です。その企業でどのように成長し、貢献していきたいかを具体的に述べることで、企業に対してよい印象を与えることができます。

また、長期的なキャリアプランについても触れ、自分がどのように成長し、企業に対してどのような価値を提供できるかを具体的に示すことが大切です。