データサイエンス力に該当するスキル
出典: 平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63 (IPA)
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 | 内容 |
|---|---|
| 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 |
- 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。
正解と解説を見る
正解: エ
- ア: 分析システムの構築方法を設計するスキルは、データエンジニアリング力です。
- イ: 事業モデルや課題を構造的に理解するスキルは、ビジネス力です。
- ウ: 分散処理システムを設計するスキルは、データエンジニアリング力です。
- エ: モデリング手法の選択、パラメータの設定、結果の評価は、データサイエンス力なので、正しい答えです。
ポイント
表の 3 領域に、選択肢を対応させます。
- データサイエンス力: 人工知能や統計学の知識を用いて、予測、検定、データ加工・可視化をする力。
→ 決定木分析、ニューラルネットワークなど モデリング手法の選択・パラメータ設定・評価。 - ビジネス力: 事業の課題を理解し整理する力。
- データエンジニアリング力: 分析システムを実装・運用する力 (オンプレミス / クラウドの判断、分散処理の設計など)。