FE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

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。

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他の資格での定義

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。

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。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や因果関係の分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰式を求め、売上予測や需要予測などに活用される。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

技術や事業の変化に対応するため、従業員が新しい職務に必要な知識・技能を学び直すこと。DXの推進に伴い、企業が業務として計画的に実施する取組みとして重視されている。

企業に蓄積された大量のデータを収集・分析・可視化し、経営上の意思決定を支援する手法やツールの総称。データウェアハウスやOLAPなどの技術を活用して多角的なデータ分析を行う。

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。