ある小売チェーンのデータ分析チームの業務と、データサイエンティスト協会が示す3つのスキルのうち主に求められるものの組み合わせとして、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 D
この問題の論点：データサイエンティストのスキル区分
ポイント
データサイエンティストのスキルはビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3つです。結果を施策に結び付けるのはビジネス力です。
選択肢ごとの解説
- A
適切
ビジネス力は、課題の背景を理解したうえでビジネス課題を整理し、解決する力です。分析の目的や成果の測り方を決める作業は、その出発点にあたります。
- B
適切
データサイエンス力は、統計学や人工知能などの情報科学の知恵を理解して使う力です。課題に合う手法を選び、交差検証などで結果の妥当性を確かめる作業が該当します。
- C
適切
データエンジニアリング力は、データサイエンスを意味のある形で使えるようにし、実装・運用できるようにする力です。データを集める仕組みづくりやシステムへの組み込みが該当します。
- D
不適切 正解
分析結果を施策にまとめ、現場が実行できるように説明して合意を得る作業は、課題の解決に結び付けるビジネス力の領域です。データを扱う仕組みを作るデータエンジニアリング力とは異なります。
試験での狙われ方
3つのスキルは、業務の具体例を示してどれに当たるかを判断させる形でも整理しておくと、名前だけの暗記より応用が利きます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目35 AIプロジェクトの進め方）
- データサイエンティスト協会「2023年度スキル定義委員会活動報告」（10thシンポジウム、2023年10月20日） （３つのスキルセット（p.4））