【データサイエンスの魅力】【24卒】インテージの夏インターン体験記（理系/テクノロジーコース）No.36769（非公開/非公開）（2023/6/26公開）

データサイエンスに興味があったということと、市場調査の会社が実際に行なっている手法などに興味があったからという理由と、締め切りが少し遅かったのでESを書く時間がとれたという二点が大きな理由になっている。期間も１dayでなかったので今後の選考などにも活かせるかな、という思いもあった。

ESだけだったと記憶している。もしかするとwebテストもあったかもしれない。工夫などは特になく純粋に興味が湧いた理由などを丁寧に書いた。

面接はなかったので純粋にこれまでやってきたこととESに参加したい理由を明記することが大切だと感じている

具体的な幾つかのプロジェクトの例に対してどのように向き開くかの体験

説明ー＞GDー＞発表ー＞フィードバックー＞次の説明のループを一つのプロジェクト単位で行う

実際にデータサイエンスが市場調査の領域でどのように使われているのかをしれた

実務の体験

1日目にやったこと

会社の説明と今後の流れの説明が主な内容でマーケティングの事例の紹介や先輩社員に質問する機会などが提供されて基本的には何かをするというよりかは説明が大半だった。新卒の一年目の説明などがあった。

2日目にやったこと

具体的なプロジェクトのテーマをあげられ実際にどのように分析するのかをGDして発表その後に行う業務ごとに区切りながら体験して行った。売上の要因分析をどのように行いますか？といった様子

3日目にやったこと

基本的には２日目と同じだったと記憶している。最後にはオンラインで軽食を食べながらの座談会があった。さまざまな部署の先輩社員の話が聞けた。その後は早期選考ルートの説明があった。

DX部所属の人やマーケティング部の人など、基本的に若手だった。審査というよりフィードバックをもらう形で順位はつかなかった

なし

社員とは基本的に座談会が定期的に開催されていてそこでの関わりとグループディスカッションごのフィードバックが基本的な内容だった。印象的だったのが相手によって使用する分析手法のレベルを変えることだった。

基本的に短時間のグループディスカッションを何度も行うのでコミュニケーションが苦手な人には大変だと思う。ある程度の統計や機械学習やITの基礎知識（厳密にはグループでの発表なのでグループ単位での基礎知識）が要求されるので知らない範囲や方法がわからないときは苦労した

一つのグループで３日間過ごしたので打ち解けた。GDの練習には良かった

参加したから学べたこととしては、予想よりも分析に重きを置いているのではなくレポートの作成やクライアントとのコミュニケーションに重点を置いているということだった。分析手法もあまり最新のものを使うというよりはデータを可視化することでクライアントを納得させることが最優先といった印象だった

基本的な統計の知識（仮説検定というよりかは線形回帰やロジスティック回帰やデータの可視化）などの知識があれば良いと思う。理解度は使い方や活用例を知っていれば良い

何を行うのかということを具体例を含めて非常に丁寧に説明されていたから。また座談会の回数や時間は過剰と言えるほど多く、気になることや実際に先輩社員が働いている内容や環境など、さまざまな例を教えてくれた。特に一年目の姿のイメージを学生に持ってほしいという意図を感じた

私の知識や就職活動の軸とはずれがあることがわかったから、統計学やデータサイエンスといってもマーケティングの会社である以上はクライアントを納得や理解させることに注力しており、プレゼンやコミュニケーション能力を見られていると感じた。私の当時の考えとはズレていたので内定は出ないだろうと思う

まず、使用している手法の例や働いている姿に魅力を感じなかった。どちらかといえばDXコンサルの下流工程のような印象があった。問題を探すというよりは問題を与えられて、それを解くという作業に重心があるので将来性や身に付くスキルに不安が残ったから。

ビジネスモデルや業界についての知識、具体的な業務内容、求めている人材やスキルを知ることができるので志望動機などを話すときに役立つのは間違いないと思う。また早期選考もあるので参加すべきだと思う。

統計学や機械学習について研究をしていたので安易にデータサイエンティストやデータアナリストといった統計解析系の職種やプログラミングをしていたのでシステムエンジニアやSIerなどを希望していた。理由としては職種の知識不足と自己分析が甘かったからだと考えている。統計学や機械学習を学んでいるからこれを活かせる。データサイエンティストになろうという思考だった。

マーケティングリサーチ業界はデータ分析手法や持っている技術に対して優位性があるというより、すでに持っている業界におけるポジションやデータ、やアンケートなどのデータが取得できる規模に依存しているということが分かった。データサイエンスといっても顧客がいる以上は相手の知識に依存して提案を決定することが分かったのでデータサイエンティスト業界の中でも受託業務は見ないようになった。