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【最新】データXの就職難易度を徹底分析←採用大学・初任給・学歴フィルター

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就活生です。

  • データXの就職難易度が知りたい
  • データXの平均年収は?
  • データXに就くのは難しい?

今回はこんな疑問を解決していきます。

※記事内に広告(PRなど)を含む場合があります。

✔︎ 記事の内容

  • 【最新】データXの就職難易度を徹底分析
  • データXに就職するためには何をするべき?
  • データXに関してよくある質問をご紹介

✔︎ この記事を書いている人

この記事を書いているのは、趣味で就活研究してるものです。24卒として就活に取り組んでいました。自分の経験を伝えることで「就活生の力になりたい」という目的で記事を書いています。

まずは結論をご紹介。

結論:文系・理系ともに超高い

「データX」と聞いて、どのようなイメージを持ちますか?

データサイエンスやAIなど、急速に成長している分野として、特に新卒の就職市場で大きな注目を集めています。

しかし、その競争の厳しさも相まって、成功するためにはしっかりとした準備が必要です。

この記事では、データXの就職難易度と対策について詳しく解説します。

では、いきましょうm(_ _)m

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【最新】データXの就職難易度を徹底分析

ここから、【最新】データXの就職難易度を徹底分析していきますね。

簡単にまとめると以下の感じ。

  • 前提:そもそも『データX』とは?
  • 結論:文系・理系ともに超高い
  • 理由:人気がすごい高いから
  • 注意:準備を怠ると落ちます
  • 余談:データXに学歴フィルターはない

それぞれ順番に解説していきますね。

前提:そもそも『データX』とは?

データXとは、デジタル業界の重要分野であるAI、ビッグデータ、データサイエンス、クラウドコンピューティングを含む最新テクノロジーの総称です。

企業がこの分野の技術を活用し、競争力を高めるため、これらのスキルを持つ人材の需要が急速に高まっています。特に新卒の就活市場では、データX関連の知識を持つ学生が企業から注目されています。

しかし、この需要の増加により、競争も激化しており、データXを目指す学生にとっては就職難易度が非常に高い分野となっています。データXに興味がある学生は、早い段階からしっかりとした準備が求められます。

結論:文系・理系ともに超高い

データXに関連する職種は、文系・理系を問わず高い就職難易度を誇ります。

特にデータ分析やプログラミングスキルが重視されるため、技術的な理解が必要となる職種が多いです。理系の学生は理論的・技術的なスキルが求められますが、文系学生もデータXをビジネスの視点で活用できることが評価されます。

どの学部の出身であれ、データXの分野に進むにはしっかりとした知識とスキルを備えることが必要であり、そのための準備が不可欠です。

理由:人気がすごい高いから

データXに関連する職種は、将来性や高収入、安定したキャリアパスが期待できるため、学生からの人気が非常に高いです。

特に、テクノロジーが進化し続ける中で、データを活用した分析やシステム構築のスキルは、あらゆる業界で必須となっており、就職先の選択肢も幅広くなっています。これらの魅力的な要素が、データXに対する志望者を増やし、結果として就職難易度をさらに高めています。

競争を勝ち抜くためには、他の志望者との差別化を図ることが重要です。

注意:準備を怠ると落ちます

データX関連の職種を目指す場合、事前の十分な準備が成功の鍵となります。

競争が非常に激しいため、単に技術的なスキルを習得するだけではなく、企業ごとに求められる条件に合わせた対策が不可欠です。特にプログラミングスキルやデータ分析の経験を持つことは大きなアドバンテージですが、それだけでは採用されないケースもあります。さらに、企業が重視する適性や人柄をアピールするために、面接対策にも力を入れる必要があります。

準備不足は合格を遠ざける大きな要因となります。

余談:データXに学歴フィルターはない

データX関連の職種では、「学歴フィルター」が他の業界に比べて緩やかな傾向があります。

どの大学を卒業しているかよりも、実際のスキルやプロジェクト経験が重視されるため、学歴に関係なく、実力次第でチャンスを掴むことができます。特に、プログラミングやデータ分析の実績が評価されるため、学歴に自信がない学生でも、しっかりとスキルを磨けば採用の可能性が高まります。

学歴にとらわれず、実践的な能力を身につけることが成功への近道です。

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余談:就活でOB・OG訪問は『やるべき』です

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データXに就職するためには何をするべき?

ここから、データXに就職するためには何をするべきかを解説していきますね。

簡単にまとめると以下の感じ。

  • その①:データXのインターンに参加
  • その②:会社の評判を知っておく
  • その③:就活のプロに頼る
  • その④:就活サイトを活用する
  • その⑤:OB・OG訪問をする

それぞれ順番に深掘りしていきますね。

その①:データXのインターンに参加

就職活動を成功させるためには、インターンシップに積極的に参加することが非常に重要です。

インターンは、実際の業務を体験できるだけでなく、企業文化や業界のリアルな姿を知る良い機会となります。

また、インターン先での経験は履歴書や面接でも強力なアピール材料となり、採用担当者に対して自分の適性を示すことができます。

特に、自分が興味を持つ業界や職種について理解を深めるためにも、できるだけ早い段階からインターンシップに参加することをおすすめします。

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ちなみに、全て無料なので安心してください。私の友人たちも活用していましたよ。

その②:会社の評判を知っておく

もし、就職したいなら「会社の評判」をみるのがオススメ。

企業の中には、「ブラック企業」は存在します。どうやって、ブラック企業を見分ければいいのでしょうか。

オススメのブラック企業を見分ける方法は、「口コミ・評判をみること」です。

✔️会社で働いている人の口コミを参考にする方法

Screenshot

参考:就活会議のHPより

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割と有益な内容ばかりなので使わないのは勿体無いですね。

会社の口コミ・評判には極端な意見が書いてあることが多いです。だから、その中でも悪い評価が少なければブラック企業の可能性は低いです

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その③:就活のプロに頼る

ホワイトな優良企業を見つけるのは正直難しいですよね。ホワイトな優良企業を見つける簡単な方法があります。

それは、就活のプロに相談する方法です。

でも、就活のプロとどこで相談すればいいのかわかりませんよね。

就活エージェント」なら無料でプロに相談可能です。

「就活エージェント」と呼ばれるサービスでして、機能としては『就活のプロが企業を紹介してくれる』という点ですね。中でも『キャリアパーク就職エージェント』などは、就活生から人気な就活エージェントですね。

ちなみに、私の友人は「キャリアパーク就職エージェント」を利用して、大手企業から2社ほど内定をもらっていました。

しかも、なんでも相談に乗ってもらえるのでやっておいて損はないかと思います。

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友人も利用していたわね

その④:就活サイトを活用する

ぶっちゃけ、就活って難しいですよね。実際、私も就活どう進めれば良いのかわからずめちゃくちゃ苦労しました、、

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しかし、就活サイトは多すぎてどれを使えばわかりません。ハズレの就職サイトは使いたくないですよね。

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その⑤:OB・OG訪問をする

もし、就活が不安なら「OB・OG訪問」がオススメ。そこでしか聞けない情報あり。

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「15分〜30分」でサクッとOB・OG訪問をすることがで切るので、使わないのはもったいないですね。

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データXに関してよくある質問をご紹介

ここから、データXに関してよくある質問をご紹介していきますね。

簡単にまとめると以下の感じ。

  • その①:データXの初任給はいくら?←約25万
  • その②:データXの倍率は?←28.4倍
  • その③:残業は多いのか?←少ない
  • その④:データXの平均年収は?←約471万円
  • その⑤:データXはブラック企業?←違う

それぞれ順番に解説していきますね。

その①:データXの初任給はいくら?←約25万

データX関連の職種に就く新卒の初任給は、約25万円と比較的高めの水準です。

データサイエンスやAI、クラウドコンピューティングなど、専門性の高いスキルを必要とするため、技術職として評価が高く、これが初任給にも反映されています。特に企業は、これらのスキルを持つ人材を求めており、初任給を引き上げることで優秀な新卒を確保しようとしています。

データX関連の職種を目指す学生にとって、この初任給の高さは魅力的な要素の一つです。スキルを磨き、専門性を高めることで、報酬面でも好待遇を得ることができるでしょう。

その②:データXの倍率は?←28.4倍

データX関連の職種の就職倍率は約28.4倍と非常に高いです。これは新卒市場の中でもトップクラスの倍率であり、この分野の人気と将来性の高さを反映しています。

企業は多くの応募者の中から、限られたポジションに最適な人材を厳選して採用しているため、競争が激化しています。データX関連の職種を目指すならば、他の志望者に差をつけるために、専門スキルの習得や企業ごとの対策をしっかりと行うことが重要です。

競争を勝ち抜くためには、スキルを磨くだけでなく、応募先企業の採用プロセスに適した準備も必要です。

その③:残業は多いのか?←少ない

データX関連の職種における残業は、企業によって異なるものの、全体的に少ない傾向があります。

多くの企業が働き方改革を進めており、リモートワークやフレックスタイム制度など、効率的に働くための制度が導入されています。データX分野の仕事はプロジェクトベースで進行することが多いため、スケジュール管理が徹底されており、長時間の残業が発生しにくい環境です。働きやすさとバランスの取れた労働環境は、データX関連職を志望する理由の一つとなっています。

特に、新卒にとっては、スキルを活かしつつプライベートとのバランスを保てる点が魅力的です。

その④:データXの平均年収は?←約471万円

データX関連職の平均年収は約471万円であり、これは非常に競争力のある水準です。

高度な専門知識や技術を持つ人材が求められるため、その対価として高い給与が支払われています。さらに、データサイエンスやAIエンジニアなどの職種で経験を積むことで、年収はさらに上昇する可能性があります。この分野は、初任給だけでなく、長期的なキャリアパスにおいても収入面での魅力が大きく、新卒の就職先として非常に有望です。

スキルを磨き続けることで、安定した高収入を得ることができる分野と言えるでしょう。

その⑤:データXはブラック企業?←違う

データX関連の職種は、ブラック企業とは言えません。多くの企業が働き方改革やワークライフバランスの改善に取り組んでおり、労働環境がしっかり整備されています。

特に、リモートワークやフレックスタイム制を導入している企業が多く、社員が効率的に働ける体制が整っているのが特徴です。

データX分野は技術職でありながら、働きやすさを重視した労働環境が提供されているため、新卒にとっても安心して働ける職場が多いのです。

まとめ:データXの就職難易度を徹底分析

データXに関連する職種は、急速に需要が高まっているため、就職難易度は非常に高くなっています。文系・理系を問わず、データ分析やプログラミングといったスキルが求められ、どの学部の学生にとっても準備が不可欠です。

この分野が高い人気を誇る理由は、将来性や安定したキャリア、さらには高収入を期待できる点にありますが、人気がある分、競争も激化しています。そのため、就職活動に臨む学生は、スキル習得だけでなく、企業ごとに適した対策や面接準備も怠らないようにする必要があります。

さらに、データX分野の特筆すべき点として、学歴フィルターがあまり存在しないことが挙げられます。

実力次第でチャンスが広がるため、学歴にとらわれず、スキルを磨くことが成功のカギとなります。

ここまで読んでいただきありがとうございました。以上です。

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