データサイエンティスト協会スキル委員会4thシンポジウム講演資料

1. ４thシンポジウムスキル委員会活動報告： 2017年度版スキルチェック＆タスクリスト 2017年10月23日一般社団法人データサイエンティスト協会スキル委員会

5. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル委員会とは・・・ 4 ２０１４年度  データサイエンティストの人材像、ミッション、スキルカテゴリ、スキルレベルの定義の発表２０１５年度  データサイエンティストに必要とされるスキルを「データサイエンティストスキルチェックリスト」としてまとめ、第1版を公開  「データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について2015年版を発表活動内容２０１６年度  スキルチェックのPR、普及活動  各種コンテンツの取材、発信  スキルチェックリストの更新

6. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル委員会とは・・・ 5 ２０１４年度  データサイエンティストの人材像、ミッション、スキルカテゴリ、スキルレベルの定義の発表２０１５年度  データサイエンティストに必要とされるスキルを「データサイエンティストスキルチェックリスト」としてまとめ、第1版を公開  「データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について2015年版を発表活動内容２０１６年度  スキルチェックのPR、普及活動  各種コンテンツの取材、発信  スキルチェックリストの更新２０１７年度  データサイエンティストのタスクリスト作成（IPA協働）  ２０１７年度版スキルチェックリスト作成

7. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. ３つのスキルセット 6 ビジネス力 (business problem solving) データサイエンス (data science) データエンジニアリング (data engineering) 課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

8. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. データサイエンティストとは 7 * ここで「ビジネス」とは社会に役に立つ意味のある活動全般を指すデータサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

9. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキルレベル 8 フル・データサイエンティストシニア・データサイエンティストアソシエート・データサイエンティストアシスタント・データサイエンティストデータ使い • 棟梁レベル • 業界を代表するレベル • 独り立ちレベル • 見習いレベル • 賢くデータを器用に使える人目安スキルレベル対応できる課題 • 対象組織全体 • 産業領域全体 • 複合的な事業全体 • 担当プロジェクト全体 • 担当サービス全体 • プロジェクトの担当テーマデータサイエンティスト普通の人 • 特になし一般人 • 担当業務資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

10. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル表 2014年版 vs 2017年版（項目数） 9 領域計 ★★★ 棟梁レベル (フル) ★★ 一人前レベル (アソシエート) ビジネス 123 44 49 30 データサイエンス 180 58 68 54 データエンジニアリング 119 37 43 39★ 見習いレベル (アシスタント) (422) (139) (160) (123) レベル計資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議９０６７７１２２８５２３８３９１２９４２３８７１１００１８４１２５１４８４５７ 2017年版

11. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキルごとのレベル数、必須数の比較 10 資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議 25.0% 24.0% 33.0% 26.5% 75.0% 76.0% 67.0% 73.5% 0% 25% 50% 75% 100% データサイエンスデータエンジニアリングビジネス TOTAL 必須スキルそれ以外 29.4% 29.5% 20.0% 27.4% 39.5% 40.3% 42.0% 40.3% 31.1% 30.2% 38.0% 32.4% 0% 25% 50% 75% 100% ータサイエンスンジニアリングビジネス TOTAL ★（１つ） ★★（２つ） ★★★（３つ）データサイエンスデータエンジニアリング

12. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル領域の広がり：データサイエンスの場合 11 統計数理基礎統計数理応用予測検定/判断グルーピング性質・関係性の把握サンプリングデータ加工機械学習時系列分析言語処理画像処理音声処理パターン発見グラフィカルモデル基礎技術解析技術非構造化データ処理シミュレーション /データ同化 Data Visualization Static Dynamic探索的資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議 2015年版

13. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル領域の広がり：データサイエンスの場合 12 統計数理基礎予測検定/判断グルーピング性質・関係性の把握サンプリングデータ加工機械学習時系列分析言語処理画像・動画処理音声/音楽処理パターン発見グラフィカルモデル基礎技術解析技術非構造化データ処理シミュレーション /データ同化データ可視化 Static Dynamic探索的資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議最適化分析プロセスデータの理解・検証データ課題解決意味合いの抽出・洞察 2017年版 16 17 11 14 14 5 8 37 5 23 4 20 7 13 8 5 3 3 10 5

14. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. レベル感の目安：データサイエンス（2015年度) 13 業界代表レベル棟梁レベル一人前レベル見習いレベル手法の実行基本概念の理解手法の組合せ・最適化データ加工設計非線形解析機械学習シミュレーション最適化画像処理音声処理強烈に素なデータの処理言語処理扱えるデータ 2軸の可視化多変量・挙動の可視化リアルタイム可視化データ可視化解析技術習熟度多変量解析資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議

16. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル領域の広がり：エンジニアリングの場合 15 環境構築データ収集守る技術実装技術基礎技術データ蓄積データ加工プログラミング ITセキュリティデータ構造データ共有資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議 2017年版 21 22 15 16 11 17 13 14

18. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. スキル領域の広がり：ビジネスの場合 17 データ課題解決基礎能力論理的思考行動規範プロジェクトプロセスデータ入手データの理解・検証意味合いの抽出・洞察活動マネジメント事業に実装するビジネス課題解決資料：データサイエンティスト協会スキル委員会討議 2017年版解決知財 20 8 6 4 3 5 4 20 18 12

19. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. 課題解決のフェーズによっても求められるスキルは変わる 18 目的・テーマ設定問題定義アプローチの設計処理・分析解決データサイエンスデータエンジニアリングビジネス資料：データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf

20. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. タスクリストのカテゴリ 19 分析プロジェクトの立ち上げと組み込み後の業務設計データの作成と収集構造化データ加工＋解析用データ準備評価 Phase I Phase II Phase III Phase IV 非構造化データ処理業務への組み込みと評価データ解析（予測・パターン発見・最適化等）データ可視化資料：IPA ITSS＋データサイエンス領域のタスク https://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/itssplus.html

21. Copyright © 2017 The Japan DataScientist Society. All Rights Reserved. タスクに必要なスキル 20 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 データサイエンス力データエンジニアリング力ビジネス力資料：IPA ITSS＋策定メンバーおよびデータサイエンティスト協会スキル委員会討議％タスク中分類別に必要なスキル平均数の分布