NTTデータと、金融機関でデジタル人材になるのでは、どちらが需要がありますでしょうか。 22卒の就活生です。現在、【大手SIer】と、【金融機関でのデータサイエンティスト職】をメインに就職活動をしております。【大手SIer】だと、従来のシステム開発のスキルがメインになると思うので、転職に有利なスキルは身につかないのではないかと危惧しております。【金融機関でのデータサイエンティスト職（部門別採用）】だと、金融知識と、データ活用の２つのスキルが身につくと思っております。特に、メガバンクはデジタル変革真っ只中ですので、DXプロジェクトに関わった経験は、他の会社に行っても役立つ力だと考えております。こちらに関して、いかが思われますでしょうか。学生目線の意見で勘違いしている点も多いかと思われますので、ご意見いただきたいです。

需要はどちらもありますが、需要のあるデータサイエンティストになれるかどうかはどちらも難しいと思います。無いわけではありませんが狭き門です。また、長期的目線ではデータサイエンティストとして成功したいのならメガバンクにこだわる必要はないように思います。というのも、あなたが思っているほどメガバンクのデジタル化は進んでいません。レガシィ（既存システム）の足かせがまだまだ多く、そちらにリソース（人、金、時間）が割かれているからです。ただメガバンクなら資金力があるので、いずれその気になればシステム投資は期待できると思いますが、投資判断は人が行うということも知っておいて下さい。何が言いたいかというと、人、つまりそのメガバンクの決裁権限者（≒役員）がその気になるかに左右されるということです。外銀にはもはやトレーダーはおらず（プログラマーは多いそうです）、完全自動化となっていますが、国内ではいまだ人がオフィスで声を張り上げてトレーディングを行っています。理由のひとつとして、役員の意向が反映されていることが挙げられます。例えば、自動化に踏み切らなくても担当部門が実績を上げれば自身が安泰となるためなど、なんとも時代と逆行したマインドが残っています。あなたの希望するメガバンクがどういったカルチャーか分かりませんが、収益の源泉が人に依存している組織ほど、さらにその規模が大きいほど新しいやり方（データ活用、自動化）に置き換えていくのは難しいでしょう。最後に。メガバンクのDXプロジェクトに参画する前提でご自身のキャリアを描いているように見えたのが心配になりました。

データサイエンティストについて微妙に勘違いされてる回答者の方がいますので現役データサイエンティストが補足。質問内容から察するに恐らくあなたは情報系でバリバリコード書いていると言った様子ではないですね。結論から言います、ITについて何も知らない新卒がSIerに入って強いデータサイエンティストにとして活躍できる知識、実力は付きません。 NTTデータの場合上流の担当となるのでITのことがよく分からないまま要件定義だけ進めるようなことが多いです。データサイエンスはモデルに関する知見、データの処理に関する知見が深くなければ今後務まらないと思います。 AutoMLだとかクラウドサービスの自動ML機能（Azure ML）など今やモデルを構築するだけならGUiポチポチすればなんとなくできてしまいます。誰でもAIモデルを作れるようになった時代に食いっぱぐれないためには、モデルに関する深い知見やコンサルから基盤構築まで幅広く対応する柔軟なサポート力などです。使えるデータサイエンティストになりたいのであれば初めは要件定義から実際に手を動かす部分まで経験を積めるデータ分析専門の会社に行ったほうがいいです。データサイエンティストはコンサルティング、サイエンス、ITすべて身に着けなければ役に立たないので大変です。就職活動頑張ってください。応援してます。

金融機関でデータサイエンティストとして仕事をすれば金融知識とデータ活用の２つの知識が身につくのでは？と考えていらっしゃるようですが、それらは大手SIerに入社して金融業界のクライアントのデータ分析案件に携わっても身に付きます。大手SIerではクライアントの業務知識が理解できていないとまともにクライアントと会話ができないため、クライアントと同等レベルの業務知識を持って案件を進めます。具体的には要件定義の段階で認識のすり合わせを行い、そこでクライアントの業務知識を吸収するのです。事業者の立場で金融機関のDXを推進したいのであれば金融機関に就職されるのが良いと思いますが、あくまで「潰しが効くスキルが欲しい」とお考えなのであれば、大手SIerを選択されてもよいのかなと思います。就職活動頑張ってください。