「データサイエンティスト」の解説 〜 ITパスポート R6年 問26 〜

データサイエンティストとは、様々な意思決定の場面において、データに基づいて合理的な判断を行えるように意思決定をサポートする職務、又は、それを行う人のことです。

データサイエンティストとは？

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データサイエンティストの概要

データサイエンティストとは、大量のデータ（ビッグデータ）を分析し、ビジネス上の課題解決や新たな価値創造に貢献する専門家のことです。

統計学、機械学習、プログラミングなどの専門知識を駆使して、データから有益な情報を抽出し、ビジネス戦略の立案や意思決定をサポートします。

データサイエンティストの役割

データサイエンティストの主な役割は以下の通りです。

1. データ分析

• 統計学や機械学習などの手法を用いて、データから傾向やパターンを抽出
• データ可視化ツールを用いて、分析結果を分かりやすく表現

2. ビジネス課題の解決

• データ分析の結果から、ビジネス上の課題や改善点を特定
• データに基づいた解決策を提案し、ビジネスの意思決定を支援

3. 新たな価値創造

• データ分析から得られた知見を基に、新しいビジネスモデルやサービスを開発
• 既存のビジネスプロセスを改善し、効率化や生産性向上に貢献

4. データ基盤の構築・運用

• データ分析に必要なデータ基盤を設計・構築
• データ収集・蓄積・管理の仕組みを構築

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには、高度な専門知識と幅広いスキルが求められます。

1. 統計学・数学の知識

• 統計解析、確率論、線形代数などの知識
• 仮説検定、回帰分析、クラスタリングなどの手法の理解

2. 機械学習・AIの知識

• 機械学習アルゴリズム（教師あり学習、教師なし学習、強化学習など）の理解
• 深層学習（ディープラーニング）の知識
• 自然言語処理、画像認識などの知識

3. プログラミングスキル

• Python、Rなどのプログラミング言語
• データ分析ライブラリ（Pandas、NumPy、Scikit-learnなど）の活用
• データベース（SQLなど）の操作

4. データ分析ツール・可視化ツール

• Tableau、Power BIなどのデータ可視化ツール
• Hadoop、Sparkなどのビッグデータ処理ツール

5. ビジネススキル

• ビジネス課題を理解し、データ分析に落とし込む能力
• 分析結果を分かりやすく説明するコミュニケーション能力
• プロジェクトマネジメント能力

データサイエンティストが活躍する分野

データサイエンティストは、様々な分野で活躍しています。

IT・インターネット

• Webサービスの改善、ユーザー行動分析
• ECサイトの商品レコメンド、マーケティング分析
• 検索エンジンのアルゴリズム開発

金融

• リスク管理、不正検知
• 顧客分析、マーケティング分析
• 投資戦略の立案

製造

• 生産効率向上、品質管理
• サプライチェーン最適化
• 製品開発、需要予測

医療・ヘルスケア

• 新薬開発、疾患予測
• 患者の健康管理
• 医療費削減

小売・流通

• 顧客分析、商品開発
• 需要予測、在庫管理
• 店舗運営効率化

データサイエンティストに関する問題（令和6年問26）

データサイエンティストの役割に関する記述として、最も適切なものはどれか。

　ア.   機械学習や統計などの手法を用いてビッグデータを解析することによって、ビジネスに活用するための新たな知見を獲得する。

　イ.   企業が保有する膨大なデータを高速に検索できるように、パフォーマンスの高いデータベースを運用するためのシステム基盤を構築する。

　ウ.    企業における情報システムに関するリスクを評価するために、現場でのデータの取扱いや管理についての実態を調査する。

    エ.   企業や組織における安全な情報システムの企画、設計、開発、運用を、サイバーセキュリティに関する専門的な知識や技能を活用して支援する。

出典：令和6年度 ITパスポート試験公開問題 問26

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