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AIやビッグデータの時代において、「データ活用ができる人材を育成したい」「データサイエンティストとしてキャリアアップしたい」という企業や個人のニーズは高まっています。
しかし、
データサイエンティストになりたいけれど、何から学べばいいの？
資格を取っても本当に実務に役立つの？
といった疑問や不安を抱えている方も少なくないでしょう。
実は、資格取得は単なるゴールではなく、キャリア形成の強力な「道標」となり得ます。
その中でも特に注目されている【データサイエンティスト検定（DS検定）】は、データサイエンティストに求められる実践的なスキルと知識を体系的に身につけるための最適な学習機会を提供します。
この記事では、データ分析モデルを構築する際の全体的なプロセスと、その各ステップにおいて「データリテラシー」がいかに重要であるかを解説します。
これを読めば、DS検定が提示するデータ分析プロジェクトの全体像、各ステップで求められるスキル、そしてデータリテラシーがプロジェクト成功の鍵となる理由がわかります。
- データ分析モデル構築における全体プロセスと各ステップで求められるスキルが理解できます
- データ分析プロジェクトにおいて、データリテラシーがいかに成功の鍵となるか、その重要性がわかります
- DS検定が提示するデータサイエンティストに必要なスキルセットと実務との関連性を把握できます
データサイエンティストの業務は「データを分析する」ことだけに留まりません。
プロジェクトを有意義な成果に繋げるためには、データ活用プロジェクトの全容を把握し、各ステップを丁寧に進める必要があります。
DS協会は、データサイエンティストには「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つのスキル領域が必要であると定義しており、これらの力が各プロセスで不可欠となります。
データ分析プロジェクトは、一般的に以下のプロセスで進められます。
DS検定は、データサイエンス分野への「大切なスタート地点」であり、データサイエンティストを目指す方にとって必要なスキルセットを提示してくれる「道標」のような存在です。
この検定の学習を通じて、データサイエンティストに必要な基礎的な知識と技能を体系的に幅広く習得できます。
データ分析モデルの構築プロセスを理解し、実践できるデータサイエンティストは、単に技術的なスキルを持つだけでなく、ビジネスへの貢献が期待される「創造的なエンジニア」と位置付けられます。
彼らは、予測や計画通りに進まない状況でも、ビジネスの課題を発見し、解決へと導く感性を持つ必要があります。
このようなプロセス全体を通して、以下のような「データリテラシー」が成功の鍵を握ります。
DS検定は、技術的な知識だけでなく、データを活用してビジネス課題を解決する力が重視されるため、「データ活用人材を目指すビジネスパーソン」にも推奨されています。
データ分析プロジェクトの各フェーズにおいて、データサイエンティストに求められるスキルとして、最も適切な組み合わせを1つ選べ。
1. 現状把握：データサイエンス力、仮説検証：ビジネス力
2. 仮説立案：データエンジニアリング力、データ収集・加工：ビジネス力
3. 現状把握：ビジネス力、仮説検証：データサイエンス力
4. 結果報告・コンサルテーション：データエンジニアリング力、開発・運用：データサイエンス力
正解: 3
• 現状把握は、ビジネス課題を理解し、問題設定を行うフェーズであり、主にビジネス力が求められます。
• 仮説検証は、データを用いて分析やモデル構築を行い、仮説の真偽を確かめるフェーズであり、主にデータサイエンス力が求められます。
今回は、データ分析モデルの構築プロセスとその各ステップで求められるスキル、そして「データリテラシー」の重要性について掘り下げました。
DS検定は、データサイエンティストに求められる**「現状把握」「仮説立案」「データ収集・加工」「仮説検証」「結果報告」「開発・運用」という一連のプロセスを理解し、実践する能力を測るものです。
特に、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つのスキルは、各プロセスを円滑に進める上で不可欠であり、単なる知識だけでなく実務への応用力と問題解決能力が重視されます。
次回は、
データの種類を理解する：連続データ、離散データ、量的データ、質的データ
というタイトルで解説をします。
データ活用の基礎となる「データの種類」に焦点を当て、連続データ、離散データ、量的データ、質的データについて、その特徴と実際の分析での活用法を解説します。
お楽しみに！
