データサイエンティスト
更新日:
用語解説
データサイエンティストは、業務・社会課題をデータで解ける問いへ定式化し、統計、機械学習、情報処理、ドメイン知識を組み合わせて分析し、結果を意思決定・施策へつなげる専門人材です。
■ 試験で押さえるポイント
課題・KPI定義、データ取得と品質評価、前処理、探索、モデル化、検証、可視化、説明、配備後評価まで関係者と進めます。
予測精度だけでなく、因果と相関、標本偏り、再現性、費用対効果、公平性、プライバシー、セキュリティを判断します。
経営・現場へ前提、不確実性、限界を分かりやすく伝え、分析結果が実行可能な業務変更になるよう合意形成します。
データエンジニア、MLエンジニア、業務専門家などと協働します。データサイエンスという学問分野そのものではなく、それを実践する人です。
■ 選択肢での判断ポイント
統計・IT・業務知識を橋渡しし、課題設定から価値実現まで担う人材です。単にグラフを作る人、AIモデルだけを実装する人に限定されません。
例: 製造現場と停止損失を定義し、センサデータを整備して故障予測を検証し、保全担当へ警報理由を説明し、導入後の停止時間減少まで測ります。