データサイエンティストの1年目：私がアクセンチュアのデータサイエンティストを選んだ理由

こんにちは！

アクセンチュアで化粧品メーカーのお客様のデータ活用支援を行っているAnriです。

「データサイエンティスト」はプログラミングをする仕事で、コンサルティングに関係ないのではないか、と思う方も少なくないと思います。実際はプログラミングもしつつ、コンサルティングもする、どちらの側面も持ち合わせた職種です。データを活用してお客様のビジネス課題を特定・解決するのが、アクセンチュアのデータサイエンティスト職です。

今回は私がアクセンチュアのデータサイエンティストを志望した理由と、1年目の仕事についてお話ししたいと思います。

学生時代は工学系の大学院でITや数学を広く学び、研究室ではSNSデータの分析、AI系ベンチャー企業の長期インターンではアパレル企業のマーケティング分析や需要予測プログラムの開発など行っており、こういった仕事がしたいと漠然と考えていました。データサイエンティストって事業会社にいるイメージがあるけど他はどうだろう、と調べる中で総合コンサルティングファームに辿り着きました。事業会社とコンサルティングファームを比較して、プロジェクト制であることやメリハリのついた働き方などを魅力に感じたため、コンサルティングファームを受けることにしました。

データ分析系の職種がある会社の中で、アクセンチュアは早期から専門の部署を設立していたため、技術力・知見が豊富だと感じ、また色々なキャリアパスを選べそうであったことからアクセンチュアに入社しました。

初めてのプロジェクトは化粧品メーカーのお客様のデータ活用支援でした。入社したての頃は右も左も分からず、慣れるまでは上司が指定した分析設計を元にデータを抽出する仕事が多かったです。2-3か月経てからは、指示されたこと+αで分析を行えるようになったり、お客様にヒアリングしたりと、少しずつステップアップしていきました。以下のような基本的なデータ分析の作業は一通り経験できたと思います。

・データ収集・整形
・モデル構築
・分析結果の可視化
・資料作成

最近では後輩社員も入社し、コードレビューや作業分担検討などのタスクも行っています。

業務はチームでの朝会から始まります。前日までの進捗や今日の予定タスクの確認を行います。その後は日によりますが、細かい分析作業を行うこともありますし、社内社外での会議を行うこともあります。会議が重なる日は作業時間が取りにくいため、その点も踏まえて上司とタスクの調整をする必要があります。上司に適宜進捗や懸念点の報告をし、その後の方針を相談しながら作業を進め、定時になったら再度進捗・残タスクの報告をして業務終了です。

キャリアパスについては、選択肢が多く正直とても悩む部分です。エンジニアリングスキルを極めるのか、コンサルティングスキルを極めるのか、半々の割合を目指すのか。アクセンチュアではどのようなキャリアパスも選べますし、そのためのフォロー体制も万全です。データサイエンティストとして歩みたい道が決まっている方も、データサイエンスには興味があるけど具体的にどうなりたいかまでは決まっていないという方も、アクセンチュアでデータサイエンティストのキャリアをスタートしませんか？

関連サイト：

新卒採用 TOP
キャリア登録 for students（大学1・2年生向け）