「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を読む ～概要編～

みなさんこんにちは

今日は、データサイエンティストの要件定義をしてみようと思います。

ぶっちゃけ、まったくの素人の私がデータサイエンティストになろうと思っても、何から手を付けてよいのか分からないのが正直なところ。

データサイエンティストという言葉からイメージされるのは、漠然と、パスコン使ってデータを分析したり、AIを作ったりする人、くらいです。

そこで、まずはどのようなスキルを持てばデータサイエンティストと名乗れるのかを、体系的に把握しようと考えました。

あれこれと調べたのですが、最も体系的かつ網羅的と感じたのが、一般社団法人データサイエンティスト協会さんが発表しておられるデータサイエンティストスキルチェックリスト ver.3.00でした。

今回の記事では、こちらのスキルチェックリストの概要について解説していきます。

このスキルチェックリストは、データサイエンティストに求められるスキルカテゴリを以下の３つに分類しています。

　（１）ビジネス力
　　　課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

　（２）データサイエンス力
　　　情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

　（３）データエンジニアリング力
　　　データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

なんだか分かったような分からないような…ですが、実際に個々のスキルを読んでみると、データサイエンティストはただデータサイエンスに長けているだけでなく、倫理感や法令遵守、プロジェクトの企画・管理や異なるスキル分野の専門家とのコミュニケーションスキル、セキュリティや分析インフラ（オンプレ/クラウド）の実装など、幅広いスキルが要求されています。

ちなみに、銀行員生活で培った寝技営業と飲み会での所作は、データサイエンティストには不要なようでした。

また、スキルカテゴリとは別に、個々のスキルのレベルを以下の４つに分類しています。

　（１）Senior Data Scientist
　　　業界を代表するレベル

　（２）Full Data Scientist
　　　棟梁レベル

　（３）Associate Data Scientist
　　　独り立ちレベル

　（４）Assistant Data Scientist
　　　見習いレベル

チェックリストでは、これら３カテゴリ４レベルの全528スキル（多っ！）がまとめられています。

一通りスキルに目を通した印象としては、比較的抽象的で（例えば「ビジネスにおける論理とデータの重要性を理解し、分析的でデータドリブンな感が肩に基づき行動できる」等）、具体的な習得方法がイメージできないものもありますが、多くは「～～できる」構文で記載されており、それができるようになればよいのだ、という指針を与えてくれます。

裏を返すと、データサイエンティストの持つスキルはこのようなものだ、ということがデータサイエンティスト以外の人にも理解できるので、データサイエンティストとお仕事でお付き合いされる方にとっても有用なリストであると感じます。

さて、今回はスキルチェックリストの紹介をしたところですが、全くの素人は背伸びせずに見習いレベルを目指すことにします。

次回以降の記事では、見習いレベルに求められるスキルを、スキルカテゴリ（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）に分けて紹介します。

それでは！