「生成AIでデータ分析の仕事はなくなる」と言われます。現場にいる実感は逆です。コードをAIが書ける時代だからこそ、"問いを立て、データで意思決定を動かせる人"の価値は上がっています。学習ツールが揃った今、参入の壁はかつてなく低い。私がSQLも知らずに飛び込めた10年前より、はるかに恵まれています。
ただし、入口が広がるほど、面接での見極めは厳しくなります。差がつくのは経験年数ではなく、準備の質です。
【こんな方へ】
・未経験からデータサイエンティスト/分析職を目指しているが、書類で落ち続けている
・面接で「なぜ?」と深掘りされると答えに詰まる
・受託/事業会社/SESなど、どこから入るべきか分からない
【私について】
東大卒。ただしデータサイエンティストとしてのスタートはひどいものでした。プログラミング未経験、SQLという言葉すら知らない状態でAI分析企業に飛び込み、教育制度のない環境でしがみついて経験を積みました。その後、新規事業の一人DS、大手通信企業のレコメンドシステム構築・運用を経て、現在は大手メーカーのデータサイエンス部門シニアマネージャーです。
採用側としても、インターン・新卒・中途の書類選考と面接に延べ100名規模で関わり、10名以上を受け入れ・指導してきました。「なぜ落ちるのか」を、落とす側の目線でお伝えできます。
【30分でできること(いずれか)】
・ES/職務経歴書への面接官目線の率直なフィードバック
・面接の深掘りシミュレーション
・未経験からのルート戦略の壁打ち
【ご注意】
・特定企業の選考内幕や守秘義務に触れる内容はお答えできません
・合否を保証するものではありません
・率直で辛口のフィードバックを含みます。励ましのみをご希望の方には不向きです
ご購入ありがとうございます。30分を濃くするため、事前に以下の4点をメッセージでお送りください。
1. 現在の立場(学生/社会人、現職の職種と年数)
2. 目指す職種・業界と、転職(就職)の希望時期
3. 相談したいこと(最大3つ、優先順位をつけて)
4. 【任意】ES・職務経歴書などの書類があれば添付
※3で挙げていただいた1番を軸に進めます。