新卒でデータサイエンティストを目指す方で、コーディングテストの形式がわからず、どういった対策方法を取れば良いのかわからない方向けの記事です。
本記事では、そのような方に向けて「コーディングテスト対策」について紹介していきます。
これから紹介する内容を実践することで、入力の受け取りさえ怪しかった筆者が人気IT企業のコーディングテストにほとんど通過することができるようになりました。
コーディングテストは最初の重要な関門ですが、ここを通ることができないと面接にすら行けません。アピール内容がどれだけ魅力的であっても意味がなくなってしまいます。
そのような足切りに引っかからないためにも、本記事を最後まで読んでいただけると嬉しいです！
- 国立理系修士2年（23歳 | 専攻は機械学習）
- SEOマーケティング会社で実務を1年ほど経験
- ブログ運営3年目（月間10,000PVほど）
- 2025年4月からIT事業会社のデータサイエンティストとして働く予定で、現在はBigQueryを活用したGA4やGSCのデータ分析に注力
なお、新卒のデータサイエンティスト就活を行うなかで得た知見や経験をまとめた記事を掲載しています。本記事とあわせて参考にしてみてください。
新卒のデータサイエンティスト就活では何のコーディングテスト対策をすれば良いのか？
まずは、コーディングテストの形式として何を対策すれば良いのかについて解説していきます。
データ構造とアルゴリズムの理解が問われるのが一般的
多くの企業が「データ構造とアルゴリズム」の知識を測るテストを用意しており、AtCoderなどの競技プログラミングと似たような形式で出題されます。
実際に以下のような問題が出題され、制限時間内にできる限り多くのテストケースを通すプログラムを作成していきます。
こちらはAtCoder Beginner ContestのB問題なのですが、こちらのコンテストのB〜Cレベルの問題がよく出題されます。（たまにD問題レベルも出てくる）
一応先ほど紹介した問題が掲載されているリンクも載せておきますね。
上記のような問題が出題されたときに、それを解けるためのデータ構造とアルゴリズムの知識と実装力が必要になってきます。
後は行きたい企業に合わせるのがベター
データ構造とアルゴリズムの理解を問うコーディングテストに加えて、下記のようなコーディングテストも自身が就職活動をしている中で見かけました。
- SQL
- 統計
- 機械学習
上記は稀に出てくるテストなため、それら全てをカバーしようとすると他の就活対策にリソースを割けない恐れが発生してきます。
そのため、行きたい企業に合わせて事前に対策しておくか、その都度キャッチアップするかを決めた方が良いかなと思います。
新卒データサイエンティスト就活におけるコーディングテストの対策方法を解説
ここからは、どのようにして「コーディングテスト対策」をしていくかについて解説していきます。
- アルゴ式で基礎を抑える
- AtCoderで問題を解きつつ理解を深める
- Track Jobで本番の出題形式に慣れる
順番に見ていきましょう。
①：アルゴ式で基礎を抑える
まずは、「アルゴ式」というサービスで入力の受け取りや全探索などのコーディングテストを解くために必要な基礎知識を抑えていきましょう。
最低でもアルゴ式内にある以下の項目はやっておいた方が良いです。
- Python入門
- 入力を受け取る
- アルゴリズム入門：全探索
他にも二分探索や動的計画法などのアルゴリズムをここで勉強しておいても良いのですが、後述するAtCoderの問題を解きながらの方が効率的です。
また、プログラミング言語は特別なバックグラウンドがない限り「Python」で良いと思います。新卒でデータサイエンティストを目指す方のほとんどはPythonで完結しますので。
なお、情報系出身の方や競技プログラミング経験者などの事前に知識がある方は、この段階は必要ないかもしれません。自分の知識に合わせて取り組んでいきましょう。
②：AtCoderで問題を解きつつ理解を深める
アルゴ式で基礎を抑えたら、「AtCoder」で問題を解きつつ理解を深めていきましょう。
その際に、下記の本に沿って学習していくのがおすすめです。
上記本に沿っていくと、全探索から計算量の概念、幅優先探索、動的計画法などといった頻出アルゴリズムまで、初心者に丁寧な作りで解説されていて非常にわかりやすいです。
同じ項目をアルゴ式でも学習すると、より理解は深まってくるかなと思います。有効活用していきましょう。（動的計画法を上記本で習得したら、アルゴ式でも似たような問題を解いてみるなど）
なお、Amazonの「Kindle Unlimited」でこの本は扱われており、30日間は無料で読めます。” 30日間で終わらす！”といった目標を持つと、メリハリを持って学習できると思います。
③：Track Jobで本番の出題形式に慣れる
AtCoderでデータ構造とアルゴリズムに関する理解を深めたら、「Track Job」というサービスで模擬試験的な問題を解いていきましょう。
多くの企業が課すコーディングテストは、このTrackというプラットフォーム上で行われます。Track Jobではそれらを運営する企業が「練習問題」という形で本番と同じ形式の問題を提供してくれているというわけです。
実際に試してみたらわかりますが、ちょい入力の形式がややこしかったり、デバッグが面倒だったりと思うようにいかないことが多いです。
そのため、練習問題で “本番と同じ形式の問題” を解いておくことは非常に価値があります。下記リンクからぜひチャレンジしてみてください。
新卒データサイエンティスト就活のコーディング対策はどこまですれば良いのか？
ここまでコーディングテストの対策方法について紹介してきましたが、「実際にどこまで対策すれば良いか？」についても解説していきます。
新卒だとAtCoder茶色レベルであればほとんど通る
先ほど紹介したAtCoderにはレーティングシステムが搭載されているのですが、レート400以上は茶色コーダーというランク付けがされており、そのレベルまで達せればほとんど通ります。
実際に筆者もAtcoder茶色ですが、ゆ○みさん、S○ns○nさん、チーム○ボさんといった企業は受かりました。
他にもXやnoteなどの情報に目を通していると、AtCoder茶色でも有名企業のコーディングテストに通っている方が多いので、まずはここのラインを目指すと良いかと思います。
余裕があればAtCoder緑色になるに越したことはない
とはいえAtCoder茶色レベルでは、メ○カリさん、L○NE○フーさん、その他外資などの企業を目指す方は歯が立たないことが多いです。（実際に自分は落ちてしまったので／(^o^)＼）
そのため、余裕がある方はAtCoder緑色を目指すに越したことはないです。
筆者ももう少し早くコーディングテスト対策をしておけば良かったなぁと後悔しております。この記事を読む時期にもよりますが、時間がある方はAtCoder緑色以上に達するまで頑張ってみましょう。
番外編：ゆめみのコーディングテストを受けるのがおすすめ
最後に番外編として、余裕がある方はゆめみさんのコーディングテストを受けるのがおすすめです。
それについて少し紹介していきます。
模擬試験を実施しており、学ぶことが多い
「ゆめみ」という受託開発をメインにしている企業さんがあるのですが、その企業では模試をTrack上で実施しており、その問題を通して多くのことを学ぶことができました。
- 変数や定数、関数を命名規則に則る
- 型の定義を行う
- 入力→処理→出力をそれぞれ関数化し、一つの関数に一つの責務を持たせる
- 例外処理を実装する
- 適切箇所に適切量のコメントを記載する
上記は普段AtCoderなどで問題を解いているとあまり意識しないかもですが、できていると企業からの評価も高いはずです。（実務に近い形のコードになるので。）
ゆめみさんが実施する模試のコーディングテストを解くことで、そういったことを学ぶことができました。皆さんも余裕がある方は下記Qittaの記事から解いてみましょう。
力試しで本選考を受けるのもあり
模試を解いたら、試しにゆめみさんの本選考を受けるのもありです。
模試の応用版みたいなコーディングテストが課されて、より実装力が高まるはずです。落ちたとしても一定期間空けば再チャレンジできるので、気軽にチャレンジしてみましょう。
後、シンプルにゆめみさんは選考体験が良かったです。筆者は残念ながら最終面接で落ちてしまいましたが、サイレントお祈りが蔓延る世の中で500文字近くのフィードバックを頂けました。
一次面接でもフィードバックをGoodとNextに分けて同じ文量ほど頂けたので、受けて良かったなと思ってます。（余談ですがBadじゃなくて”Next”っていう表現良いですね。）
まとめ：効率的にコーディングテスト対策をしよう
本記事では、新卒でデータサイエンティストを目指す方に向けて、「コーディングテスト対策」について解説しました。
記事のポイントを振り返ると以下の通り。
- コーディングテストは “データ構造とアルゴリズムの知識と実装力” が求められる。
- コーディングテストの対策はアルゴ式 → AtCoder → Track Jobという流れがおすすめ。
- レベル感として、まずはAtCoder茶色を目指そう。余裕がある方はAtCoder緑色を目指したり、ゆめみのコーディングテストを受けるのがおすすめ。
なお、可能な限り学部生なら3年生（修士行くなら大学院1年生）に上がるタイミングでAtCoder茶色に達すると、スムーズに就活を進めることができると思います。
それでは本記事は以上とします。最後まで読んでいただきありがとうございました。
