本採用
≪統計・DS系歓迎／Python・BigQuery≫医学生の3人に2人が使う学習サービスの裏側へ。医学生の学びをデータで変えるデジタル職【データ分析／PdM】
株式会社メディックメディアデータサイエンティスト · 28卒
特典 交通費支給
株式会社メディックメディア
広告・出版 / インターネット関連・Web / ソフトウェア・情報処理 / 医療・福祉・介護 / 教育
28年就職：インターン・仕事体験
データサイエンティスト
【9月開催｜対面1day】「医学教育×データ分析」の仕事体験！どうやってデータを「使える知見」に変えるのか？（若手・中堅社員との交流会＆社内見学あり！）
- 募集職種
- データサイエンティスト
- 対象資格
- 2028年修了見込みの方 学部, 修士, 博士
- 対象専攻
- 工学 / 機械工学・電気電子工学・材料工学・プロセス・化学工学・総合工学 総合理工 / ナノ・マイクロ科学・応用物理学・量子ビーム科学・計算科学 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア 数物系科学 / 数学・物理学 化学 / 基礎化学・複合化学・材料化学 総合生物 / 神経科学・実験動物学・腫瘍学・ゲノム科学・生物資源保全学 生物学 / 生物科学・人類学 農学 / 基礎生物学 医歯薬学 / 薬学・基礎医学・境界医学・社会医学・内科系臨床医学・外科系臨床医学・歯学・看護学 複合領域 / デザイン学・科学教育・教育工学・人間医工学・健康・スポーツ科学・生体分子科学・脳科学 環境学 / 環境解析学・環境保全学・環境創成学 社会科学 / 経営学・教育学
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 東京本社（東京都港区南青山3‐1‐31 KD南青山ビル） 【交通機関】 東京メトロ銀座線 外苑前駅 徒歩4分 東京メトロ銀座線・千代田線・半蔵門線 表参道駅 徒歩6分 ※交通費・報酬等の支給はありません。
- 選考フロー・応募後の流れ
- 当募集への応募 / スカウト承諾をお願いいたします。 メッセージにてその後の詳細をご案内いたします。 ▼インターン参加までの流れ 【STEP1】エントリー ※7/29（水）応募〆 【STEP2】データ選考 【STEP3】結果のご連絡 ※選考結果は応募締切日より1週間前後で、応募者全員にご連絡差し上げます。
- 応募受付期間
- 2026年7月13日(月) ~ 2026年7月29日(水)
- 実施期間
- 2026年9月14日(月)
- 備考
- ・9月14日（月）12:30〜17:10予定 ※少人数で実施いたします。
- ★今年は、当社の事業成長を支える重要な役割である『データ分析業務』を体験できる新プログラムを実施します！ 【なぜそのデータが、意思決定につながるのか】 データ分析を「意味のある問い」につなげるための工夫や考え方など、メディックメディアのデータ活用の根幹をご説明します。 【医学教育×データ分析 自社データを武器に変える仕事】 メディックメディアは、医師国家試験対策サービスや医学系参考書を通じて、全国の医学生の学習データを蓄積しています。このデータは、コンテンツの改善やサービスの意思決定に直接活かされています。 では、データはどうやって「使える知見」になるのでしょうか。 それは、数字の変化に気づき、「なぜだろう」という問いを立て、仮説を組み立てるプロセスがあるからです。 今回の仕事体験では、データ分析担当者が実際の業務の流れを紹介しながら、皆さんと一緒にリアルな自社データから仮説を導き出すことに挑戦します。プログラミングや統計の知識は必要ありません。 【医学知識は不要！必要なのは熱意と個性】 私たちの多くは、入社前に医学知識があるわけではありませんでした。むしろ、「熱中してモノづくりをしたい！」と思ってそれができる場所を探し、辿り着いた会社の商品がたまたま医学コンテンツだっただけなのかもしれません。 そのため、医学への関心の有無や知識は問いません。”モノづくりに情熱を傾けられる仕事をしたい人”を歓迎します。 また、編集職だけでなく、データ分析に興味のある方も歓迎しています。 大学や独学でデータ分析を学んでいる方はもちろん、知識がなくてもデータや事実をもとに物事を深く考え、「なぜそうなったのか」を探究しながら自ら仮説を立てて課題解決に取り組むことに面白さを感じる方にも大歓迎です。 ※データ分析業務への配属は、ご本人のスキルや適性を踏まえて決定します。入社後すぐにデータ分析業務を担当する場合もあれば、まずは編集業務を通じてコンテンツ制作やサービスへの理解を深めた後、データ分析業務へ携わっていただく場合もあります。 ━━━━━━━━━━━━━ 体験できる内容 ━━━━━━━━━━━━━ 【実データで仮説を立てる──医学教育×データ分析の現場を体験】 プログラムの前半では、データ分析担当者の業務を体験談をもとにご紹介します。 日々何を考え、何に苦しみ、何をやりがいとしながら業務を行っているのかのリアルな現場を感じていただきます。 後半は、メインとなるワークに入ります。 実際のデータから気になる動きを見つけ、「なぜだろう」という問いを立て、仮説を組み立てる──その一連の流れを、チームで考えていただきます。 プログラミングや統計の知識は不要です。 ●メディックメディアってどんな会社？ ●データ分析チームの仕事とは？日々どんなことを考えているの？ ●自社データから、どうやって仮説・知見を引き出すの？ --- ワーク例：ユーザーの利用データから課題を発見し、次の一手を企画しよう！ --- アプリの利用動向やユーザーの学習動向に関するデータを分析し、そこから見えてくるマーケティング課題に挑戦していただきます。 チームごとに「なぜそのようなユーザーの行動変化が起きているのか」の仮説を立て、ユーザーにコンテンツをより届けるための具体的な行動（プロダクト改善やプロモーションなどの施策）を企画・ディスカッションし、最後にプレゼンしていただきます。 各チームの発表には、実際にデータ分析やサービス改善に携わっている担当者がフィードバックを行います。 【社員交流会】 少人数グループで交流会を行います。 入社の決め手、1日のスケジュール、社風、ワークライフバランス、やりがい・大変なこと、医療系出身じゃなくても大丈夫？etc… 実際に働く社員の生の声を聞いて、企業研究に是非お役立てください！ 【社内見学】 社内の雰囲気や作業をするデスクなど、働く環境をイメージしていただくための簡単なツアーを行います。 ━━━━━━━━━━━━━ 対象 ・条件 ━━━━━━━━━━━━━ ●4年制大学または6年制大学に在学中の方 ●大学院に在学中の方
- 求める人物像
- 【どういう人に来てほしい？】 メンバーの多彩なセンスや才能を組み合わせ、他の会社にはできないモノづくりを目指しています。 そのため、多彩な分野からのご応募をお待ちしています。 ●理系の方はもちろん、情報系の方、医学・薬学・看護など医療系の方、生物系の方 ●イラスト・CGが得意な方 ●出版の枠にとらわれず、広い視野で教育やモノづくりを考えられる方 ●WEBサービス開発やアプリ開発に興味がある方、プログラミングスキルをお持ちの方 ●データ分析に興味がある方。知識がなくても「なぜそうなったのか」を探究しながら課題解決に取り組むことに面白さを感じる方も大歓迎！ ●教育DX、デジタル技術やデータを活用して、教育のあり方や学習体験、教育業務をより良くすることに興味がある方
- 関連する研究キーワード
- データ分析 Python 教育工学 教育学 仮説検証 numpy E-learning Pandas matplotlib 業務自動化 BigQuery ユーザー行動分析 教育DX 学習データ活用
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