データサイエンティストに求められる3つのスキルセット領域

正解は「エ」です。 一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域として定義しています。 ・ビジネス力:課題の背景を理解した上で,ビジネス課題を整理・分析し,解決する力 ・データサイエンス力:情報科学,統計学,人工知能などの情報処理の手法を理解し,使う力 ・データエンジニアリング力:データサイエンスを意味がある形に使えるようにし,実装・運用する力 選択肢「エ」の決定木分析やニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択、パラメータ設定、分析結果の評価は、情報科学やAI等の手法を駆使してデータを分析・評価するスキルであるため、「データサイエンス力」に該当します。 扱うデータの規模や機密性を踏まえて分析システムのオンプレミス/クラウド構成を判断・設計するスキルは、分析環境を構築する「データエンジニアリング力」(実装・運用する力)に該当します。 事業モデルやバリューチェーンを理解し、事業課題の大枠を整理・構造化するスキルは、ビジネス課題を整理・分析する「ビジネス力」(解決する力)に該当します。 分散処理フレームワークを用いて並列処理システムを設計するスキルは、大量データを効率的に処理する環境を整える「データエンジニアリング力」(実装・運用する力)に該当します。

ビッグデータを有効活用し,事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力に該当する具体的なスキルはどれか。

〔データサイエンティストに求められるスキルセット〕

領域

具体的なスキル

ビジネス力

課題の背景を理解した上で,ビジネス課題を整理・分析し,解決する力

データサイエンス力

人工知能や統計学などの情報科学に関する知識を用いて,予測,検定,関係性の把握及びデータ加工・可視化する力

データエンジニアリング力

データ分析によって作成したモデルを使えるように,分析システムを実装,運用する力

出典平成31年 春期 応用情報技術者試験 午前 問63
ア
扱うデータの規模や機密性を理解した上で,分析システムをオンプレミスで構築するか,クラウドサービスを利用して構築するかを判断し,設計できる。
イ
事業モデル,バリューチェーンなどの特徴や事業の主たる課題を自力で構造的に理解でき,問題の大枠を整理できる。
ウ
分散処理のフレームワークを用いて,計算処理を複数サーバに分散させる並列処理システムを設計できる。
エ
分析要件に応じ,決定木分析,ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択,モデルへのパラメータの設定,分析結果の評価ができる。