IP企業活動 · 業務分析・データ利活用

データサイエンティスト

Data Scientist

でーたさいえんてぃすと

統計学、機械学習、プログラミングなどのスキルを用いて、大量のデータから価値ある知見を導き出す専門家。ビジネス課題の理解とデータ分析の両方の能力が求められる。

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他の資格での定義

大量のデータを分析し、ビジネスに役立つ知見を引き出す専門家。統計学、機械学習、プログラミングなどの技術スキルとビジネスドメインの知識を兼ね備えた人材を指す。

Past Exams

過去問で 5 回出題（ITパスポート試験 2・情報セキュリティマネジメント試験 1・応用情報技術者試験 1・システムアーキテクト試験 1）。うち 1 回は用語そのものを問う問題です。

出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

従業員をコストではなく「資本」として捉え、人材への投資が企業価値向上につながるという考え方に基づく経営手法。スキル開発やエンゲージメント向上への積極的投資を重視する。

心の健康のこと。職場においては、ストレスや過重労働によるうつ病などの精神疾患を予防し、従業員が健康に働ける環境を整備することが重要とされる。

人事（Human Resources）領域にテクノロジーを活用すること。AIやビッグデータを用いた採用・評価・配置・育成などの高度化を指す。タレントマネジメントや勤怠管理のデジタル化が含まれる。

人的資源管理のこと。採用・配置・育成・評価・報酬などの人事機能を戦略的に統合し、組織の目標達成と個人の成長の両立を目指すマネジメント。

優秀な人材を組織にとどめるための施策や取り組み。報酬・福利厚生の充実、キャリア開発の支援、働きやすい環境づくりなどを通じて離職を防止する。

従業員の能力・スキル・経験などの情報を一元管理し、適材適所の配置や育成計画に活用する人材マネジメント手法。組織全体の人的資源の最適化を図る。