発信元:メールマガジン2019年10月30日号より2015年にデータサイエンティスト協会で定めたデータサイエンティストのスキルチェックリストが更新されました。https://www.datascientist.or.jp/common/docs/PR_skillcheck_v3.00.pdf前回の更新は2017年でしたが、今回も全面的に大幅な見直しが行われました。今回はデータサイエンティスト協会スキル定義委員として、この更新に携わり感じたことを述べてみたいと思います。今回の更新ではスキル項目が457から528に増加しました。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必要なスキルセットをビジネス領域/データサイエンス領域/データエンジニアリング領域の3つのカテゴリのバランスであると定めており、今回の各領域の主なアップデートは下記のとおりです。今回はこの領域のスキルが最も劇的でした。機械学習技法に関するスキルは多くの追加・更新が行われ、領域としては近年の重要トピックであるアノテーションの精度管理、公平性リスクの理解などのスキルが反映されました。検定の領域では、これも近年話題となっていたp値の限界/p値以外のアプローチについて言及がされています。ついても近年の動向が反映されています。いった技法を支える基礎数学のスキルがいくつか追加されました。■データエンジニアリング領域この領域についても、分析環境構築やセキュリティ対応などの近年の技術が反映されたものとなりました。ついてのスキルも更新されています。環境構築面においては昨今のクラウドサービス利用に関するスキルが追加されました。■ビジネス領域こちらにおいてもコンプライアンスに関するスキルが刷新されています。性能保証に関するものなどはAI時代におけるビジネススキルとして、特にデータを取り扱う者としては忘れてはならないスキルです。その他にも、データから創出される価値を構想する力もスキルとして挙げられています。便利で高精度なパッケージやツールが増える昨今にあって、ステークホルダーの価値を保ちつつプロジェクトを遂行することは非常に難易度の高いスキルですが、ビジネスを遂行するうえでなおざりになりがちなスキルがこの領域には網羅されています。前回のスキルチェックリスト更新時も、この領域の進化の速さに驚きを覚えましたが、今回はより劇的でした。2年前は高く設定していたスキルの多くが1つ下のレベルとなりました。機械学習の技法に関するスキル領域の広がりには目をみはるものがあり、また、そのなかの1つの手法にフォーカスしてみても大きく変化しているものもあります。この進化については今後もしばらく加速度的で、キャッチアップしていくのが非常にタフであると感じますが、一方で今回初めて追加となった「基礎数学」領域はデータサイエンス領域のどのようなスキル領域においても重要であるスキルが殆どで、ここを追加できたことは私自身とても価値のあることであったと思っています。今後はこのリストが様々なシーンで(特に企業の採用シーンやプロジェクトのメンバー選定シーンなどで)活用いただけるよう尽力したいと考えています。今後は2年に1度ではなく常にリストが見直されるような環境も委員では討議をしています。このリストの更新をキャッチアップできる基礎体力を磨いていくことこそ昨今のデータサイエンティストに求められる資質ではないかと思います。株式会社Rejoui代表取締役2004年株式会社サイバーエージェント入社。DMP構築アドバイザリー等多数のプロジェクトを担当。アナリティクスアソシエーションプログラム委員、データサイエンティスト協会スキル委員。ビジネススクールの非常勤講師としても活躍中。アソシエーション」は、アナリティクスに取り組む皆さまの活躍をサポートします。会員登録いただいた方には、セミナー・イベント情報や業界の関連ニュースをいち早くお届けしています。当セミナーは、新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、開催を中止さていただきます。当セミナーは、新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、開催を中止さていただきます。当セミナーは、新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、開催を中止さていただきます。Chromeがサードパーティcookieをブロックする件について解説しました。