キャリアを作る データのお仕事

データアナリスト転職のスキルチェック方法3パターンを解説します

データアナリスト職で転職先を探しているんだけど
スキルチェックってどんなのがあるのか不安。。。

このような疑問にお答えします。

データアナリストは歴史も浅いポジションなので、情報が少なくて困りますよね。

この記事では、僕が実際に転職活動で遭遇したスキルチェック体験をもとにお答えします。

データアナリストは、ビジネス課題をデータサイエンスの技術や知見で解決する職種です。

そのため、企業によってはデータ分析力のスキルチェックが含まれる場合があります。

ahilog

僕が転職活動で受けた企業では、半分以上の会社でスキルチェックがありました。

体験したスキルチェックを大きく3パターンに分類し、それぞれの特徴をまとめますね!

データの仕事については、下記記事を読んでいただくとイメージしやすいと思います。

データサイエンスする3つの職種を未経験の方向けに解説します

続きを見る

データアナリスト転職でスキルチェックされる内容

データアナリストの転職の場合、ビジネス課題へのデータ分析力を確認されるケースが多いです。

つまり、分解すると下記3ポイントのアピールが必要です。

求められるスキル

  • 円滑なコミュニケーションスキル
  • データを集計するスキル
  • データを分析するスキル

円滑なコミュニケーションスキル

スキルチェックで最も多かったのが、受験企業の仮想データを使って分析をしていくタイプです。

実際に企業が使っているデータの構造に近いものを渡されて、問題へ回答していきます。

しかし、データの定義や課題の設定が完璧になされていることって、実務でもほとんどないんですよね。

丁寧に確認を入れて、相手の気持ちの理解度をアピールする必要があります。

ahilog

データアナリスト部門は、他の部門から分析オーダーを貰うことが多いです。

ミスなく分析するために、適切なコミュニケーションが取れるかを見られます。

納品先はデータの素人だと思って、きちんと定義を確認しながら進めましょう。

データを集計するスキル

実際にSQLを書くことで、データ集計スキルを見られます。

企業によってやり方はまちまちなのですが、集計テストでは大きく3点をチェックしているみたいでした。

集計テストのポイント

  • 求められた回答が出せるコードになっているか
  • 読みやすいコードになっているか
  • コードを書くまでどれくらいの時間がかかったか
ahilog

僕はとある会社の試験中にデバッグに追われて、無理やり動くコードを提出したことがあります。

案の定「読みづらさ」を指摘されたので、書き方も工夫できるといいかもしれません。

日ごろからきれいなコードをかけるように、意識しておくといいかもしれません。

自分だけで分析することが多いから、コードレビューをもらったことがないの。。

コンサル系のデータアナリストは、ひとりで書いちゃいがちですよね。

僕も転職するにあたって、本を買ってキレイな書き方を復習しました。

ahilog

GoodなSQL / Pythonの書き方は下記の本が参考になりました。

基本的な集計事例を悪い書き方といい書き方に分けて解説している良書です。

業務中の辞書的に使うこともできるので、是非チェックしてみてください。

データを分析するスキル

こちらは集計された結果から、どんなことが言えるかを試されるパターンです。

集計結果をもとに、どう考察するかを確認されます。

分析テストのポイント

  • 統計学の知識を使って、きちんと検定をすることができるか
  • ドメイン知識をもとに、深い考察をすることができているか

ドメイン知識とは、その業界ならではの専門知識のことを指します。

業界特有の傾向やポイントを踏まえて分析できるとGoodです!

ahilog

僕の場合は、基本的な統計学の知識は統計検定や日頃の経験からアピールしました。

マーケティングに関するドメイン知識をもとに分析することで、自分らしさを出せるようにしました。

データ分析の部分は正解がないことも多いです。

どれだけ確からしく数字を考察し、自分らしく改善提案を主張できるかがポイントですね。

データアナリスト転職で遭遇したスキルチェック方式3パターン

ここからは、実際に遭遇したスキルチェックの方式を解説していきます。

当日まで方法がわからないことも多く、無駄に緊張してしまうんですよね。

そうならないために、僕の経験した3パターンをまとめておきましたので、転職前にチェックしてみてください!

Githubリポジトリを使ったパターン

こちらは最も手間がかかるチェック方式です。

実際のGithubリポジトリを共有され、自分の環境にクローンして課題に取り組みます。

当然問題も高度なものになり時間もかかるため、試験期間が数週間に及びました。

ahilog

マーケティング系のデータアナリストだと、Githubを使わずに自分のPC環境で作業する人も多いですよね。

その場合、最初はGithubの取り扱いすら苦労してしまいますので、少しでも本などを読んでおくことをおすすめします。

メモ帳と画面共有を使ったパターン

これが一番遭遇率が高い試験形態でした。

メモ帳などテキストエディタを手元で開き、問題に対してSQLを回答します

その場で回答する形式なので、問題は基礎的なものであることが多いです。

ahilog

回答する姿を面接官に画面越しに見られます。

僕はこのパターンが一番緊張しましたね。。

一方で、回答するにあたって情報が不足している点や、疑問点をヒアリングすることもできます。

コミュニケーション能力をアピールできれば、より良い評価に繋がることでしょう!

Webテストサービスを使ったパターン

Web上でコーディングテストを実施できるサービスがあります。

下記TOPSICなどが一例です。チェックしてみてください。

プログラミングスキル判定サービス TOPSIC:
https://products.sint.co.jp/topsic

短めの制限時間の中で、動作するコードを書き上げなければなりません。

データも当然ながら初見のため、正しく解釈する力も必要です。

正解不正解の判定機能がついている場合は、回答が正しいかを確認しつつ取り組めるメリットもあります。

ahilog

リモート面接が当たり前となった今、これからはWebテストサービスが伸びていきそうですね。

まとめ:スキルチェックにどう備えればいいか

いかがでしたでしょうか。

この記事では、僕の体験談をもとにスキルチェック3方式とポイントを紹介しました。

すべてのパターンに共通して求められることは、以下の3つです。

ここがポイント!

  • 自分自身の手でコーディングをしているか
  • コーディングしている内容が相手にとって読みやすいものか
  • 分析した結果は相手にとってわかりやすく有用なものとなっているか

苦手な部分があったとしても、採用担当者は必ず良いところを見つけてくれます

ahilog

内定先には「〜のスキルは足りないですが、〜に強みがあると感じたので採用しました」とコメントをもらえて、救われました笑

全部できる必要はまったくありません。

データアナリストのポジションで転職を健闘している皆様の参考になれば幸いです。

  • この記事を書いた人

yutasukun

京都橘高校からの史上初東大受験・現役合格を成し遂げ 「リアルドラゴン桜」として横断幕が出たことアリ。 そんな過去の栄光も虚しく10年が経過。 今はデータアナリストとして汐留の広告代理店で バリバリはたらく毎日。

-キャリアを作る, データのお仕事

© 2021 ahilog Powered by AFFINGER5