【DS検定対応講座のご案内】データサイエンティストに必要な基礎スキルを身につける!データサイエンティスト基礎講座

【DS検定対応講座のご案内】データサイエンティストに必要な基礎スキルを身につける!データサイエンティスト基礎講座

こんにちは。スキルアップAIの山田です。

近年、インターネットやスマートフォンの普及に伴い、膨大な量のデータが蓄積されるようになってきました。そして、産業界においては、そういった膨大なデータを活用し、新たな価値を生み出そうという取り組みが盛んに進められています。

企業におけるデータ活用を実行したり支援したりする人材は、一般に、「データサイエンティスト」と呼ばれます。「データサイエンティスト」には、ソフトウェアエンジニアリングからビジネスに渡るまで、幅広い知識が求められます。しかし、「データサイエンティスト」という職種は、比較的新しいものであるため、業務に必要な知識を体系的に身につけることは簡単ではありません。

こうした社会的背景を鑑み、スキルアップAIでは一般社団法人データサイエンティスト協会(以下DS協会)監修のもと、データサイエンティストにとって欠かせない「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つの力を体系的に身につけることができる講座を開講しました。

本講座を受講することで、データサイエンティストとして活躍するために必要な基礎知識と技術を習得することができます。本講座では、統計学やSQLなどのデータサイエンス・データエンジニアリングに関する基礎知識だけでなく、データから得られた知見を実際のビジネスに活用するために必要な知識も学ぶことができます。

また、本講座は、DS協会が主催する「データサイエンティストとしての基礎的な知識や実務能力を証明する試験」である「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル」(以下DS検定★)に対応しており、DS検定★の試験対策としてもおすすめできる内容となっております。

現在、本講座のオンライン講座の全カリキュラム(新試験範囲を除く)を無料で受講いただけるようになっております。

またこのたび、本講座は2022年6月に実施されるDS検定★(2022年度春)から適用される新たな試験範囲(後述する「データサイエンティスト スキルチェックリスト」のver.4)に対応いたしました。
(注:新試験範囲対応部分は、有料版にて配布される補足コンテンツに含まれます)

以下では、DS協会が定義するデータサイエンティストに必要なスキルについて解説し、本講座の内容や見どころについてご紹介します。

 


1.データサイエンティストに必要なスキルとDS検定★の試験範囲

データサイエンティストとして活躍するために必要な職能・スキルは非常に幅広く、専門家の間でもさまざまな意見があります。
例えばDS協会では、データサイエンティストに必要な3つの「力」を、次の図のように定義しています。

データサイエンティストに必要な3つの「力」
(図出典:データサイエンティスト協会ホームページ https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

また、DS協会は、これら3つの力を構成するスキル項目とその習熟度についてまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を公開しています。スキルチェックリストでは、「見習いレベル(★)」から「業界を代表するレベル(★★★★)」まで、さまざまなレベルのデータサイエンティストにとって必要なスキルが定義されています。

DS検定★ではこのスキルチェックリストの「見習いレベル相当(★)」の範囲から問題が出題され、3つの力についてそれぞれ以下のような内容が問われます。
(注:以下は一例です。詳しくはスキルチェックリストをご確認ください)

データサイエンス力

  1. 基礎数学(線形代数基礎、微分基礎など)
  2. 基礎統計学(代表値、母集団と標本、確率分布など)
  3. 機械学習
  4. データ可視化

データエンジニアリング力

  1. データ処理
  2. SQL
  3. 基礎プログラミング
  4. ITセキュリティ

ビジネス力

  1. AI・データ人材としての行動規範
  2. 論理的思考
  3. AI・データを取り巻く法律・倫理

以上のように、データサイエンティストには、データの取り扱い方だけではなく、AIやビジネスなどに関する幅広い知識と実務能力が求められます。

2021年11月には、このスキルチェックリストのver.4が公開されました。2022年6月に実施されるDS検定★(2022年度春)からは、このver.4の内容が出題範囲に含まれます。

スキルチェックリストver.4では、AI分野についての技術的な内容が拡充されました。このほかに、「統計学的な知識のビジネス活用」についての内容も大幅に追加されました。このことからも、データサイエンティストに必要とされるスキルが幅広いものであること、そして、必要とされる知識領域が社会の要請に合わせて拡大していっていることが見て取れます。

以下では、本講座のカリキュラムの中で3つの力をどのように習得できるかを説明します。

 

2.データサイエンス力:数理・統計、機械学習の基礎を身につける

データから価値のある情報を得るためには、数学や統計学に対する理解が必要不可欠です。本講座のデータサイエンス力のパートでは、データ分析や数理統計、機械学習の基礎知識を学ぶことができます。

第4章「データサイエンス力 数理統計編」では、データ分析やAIを理解するために必要な基礎数学や統計学について、前提知識不要で学ぶことができます。

第5章「データサイエンス力 機械学習編」では、現在のAIの代名詞的な存在である機械学習や深層学習の基本概念を学ぶことができます。また、時系列解析や自然言語処理といった、機械学習が力を発揮するさまざまな技術領域についての基礎知識も、横断的に身につけることができます。

 

3.データエンジニアリング力:データを運用するための基礎力を培う

データサイエンティストには、実際に手を動かしてデータを操作する能力や、データを集めて蓄積し、効率的に処理するための仕組みを作る能力が求められます。

本講座のデータエンジニアリング力のパートでは、こうしたデータの取り扱い方や、データベースの仕組み、情報セキュリティ、システム開発に関する基礎知識などを学ぶことができます。

第3章「PostgreSQL で学ぶSQL 入門」では、実際にリレーショナルデータベース(RDB)を操作する言語であるSQL(Structured Query Language)を触りながら、データを操作する方法を身につけることができます。

 

4.ビジネス力:データから得られる知見をビジネスに応用できるようになる

データサイエンティストの最も重要な役割は、「数学や統計学について理解し、データの扱い方を体得した上で、それらの手段を用いてビジネス上の価値を創り出すこと」、そして、「データやAIを扱う人材としての心構えを身につけ、データ分析プロジェクトをリードできること」です。
本講座のビジネス力のパートでは、データ分析プロジェクトの流れと進め方に加え、データ・AIに関する倫理や法律といった留意事項を、基礎から学ぶことができます。

第6章「ビジネス力」では、データ分析プロジェクトの流れを、仮想プロジェクトを例に学びます。「課題定義と仮説立案」→「仮説検証」→「検証結果の評価とその報告」という一連の流れを、具体例を通して身につけることができます。

 

5.おわりに

このブログでは、DS検定★の内容と、弊社スキルアップAIが現在開講している「データサイエンティスト基礎講座」の特長について紹介しました。

データサイエンティスト基礎講座は「データ分析に興味があるけれど、何から学べばよいかわからない方」や「データサイエンティストに必要なスキルを基礎から体系的に学びたい方」におすすめの内容となっております。データサイエンティスト基礎講座のオンライン講座は無料です。それとは別に、オンライン講座に対応したスライド資料、最新の試験範囲に対応した補足資料、模試のセットを有料で提供しております。

この機会にあなたもぜひDS検定★に合格して、データサイエンティストとしてのスタートを切ってみませんか?

講座の詳細はこちら

 

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更新日:2022.05.26

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