資格・スクール資格・スクール前回はこちらから。人材像やチーム像が固まったら、実際に育成していくための知識・スキルマップをデザインしていく必要があります。身につけるべき知識・技術の具体的かつ仔細な内容は、データサイエンティスト自身に選択させるべきことではありますが、大枠を企業として持つことができなければ、育成計画そのものを作ることもできません。前回述べた、人材像・チーム像を固めるための考え方を理解していただければ想像しやすいかと思いますが、レベルや役割、テーマの組み合わせにより多種多様な「データサイエンティスト像」が成立するため、すべてを網羅する知識・スキルマップを記述することは現実的ではありません。そこで、「これからデータサイエンティストやデータサイエンスチームの育成を始めようとしている企業の多くにとって必要と思われる技術領域」という前提を置いて、データサイエンティストに必要な知識・技術を以下に紹介します。レベルは前回紹介した、データサイエンティスト協会の定義に基づきます。ひとつ説明することは紙面の都合上困難ですので、次ページでざっくりと、各人材レベルのスキルイメージを説明します。記事の全文を見る⇒(IT人材ラボ)IT人材ラボ学びのアンテナおすすめ「本気でプログラミング・スキルを習得させること」を追求した“Webスキルのパーソナルジム”【WebCamp】プログラミング学習において、「継続」は大事な要素の一つです。予備試験や司法書士試験などの難関試験ではゼミや予備校を活用して勉強をする方の割合が...小学校のプログラミングが必修になるって本当?ヒューマンキッズサイエンス「ロボット教室」2020年から小学校でプログラミング教育が必修になります。