2016.06.09
委員会便り 第2号 「データサイエンティストのスキルチェックテスト公開！」
皆さま、こんにちは。
今回の委員会便りは、ついに公開された「データサイエンティストのスキルチェックテスト」の御紹介と、「データサイエンティストお悩み相談」を中心にお送りいたします！
■今号の目次
（１）速報！スキルチェックテスト公開
（２）データサイエンティストお悩み相談
（３）スキル委員メンバー紹介
（４）お知らせ
速報！スキルチェックテスト公開
以前から当サイトに表示されている下のバナー、気になっていた方もいらっしゃったと思いますが、このたび「データサイエンティストのスキルチェックテスト」が公開されました！
このテストは、「データサイエンティスト スキルチェックリスト」として公開されているチェック項目（全422個）をベースに、データサイエンティストとしてのスキルレベルを簡易診断できるツールです。
「サイエンス」「エンジニアリング」「ビジネス」の各領域ごとに7問、合計21個の簡単な設問に答えていくだけで、いま自分がどのくらいのスキルレベルにあるか、およその目安がわかるようになっています。所要わずか5分！（何回でも受験可能。設問は毎回ランダムに変わります。）
テストはどなたでもチャレンジしていただけますが、データサイエンティスト協会会員の方は、ログインして受けていただくとスペシャルコンテンツが見られる特典も用意されていますので、ログインしての受験をお勧めいたします。
「データサイエンティスト スキルチェックリスト」のエッセンスがぎゅっと詰まったこのテスト、是非お試しください！
※スキルチェックテストは、スキルレベルを簡易的に確認していただくことを目的としています。データサイエンティスト協会としてスキルレベルを認定するものではありません。
※本記事公開時点ではアルファ版でのリリースとなります。
データサイエンティストお悩み相談
続いて、当協会にお寄せいただいた、データサイエンスやデータサイエンティストの仕事に関するご相談にスキル委員会のメンバーがお答えする「データサイエンティストお悩み相談」をお送りします。最初のお悩みはこちらです！
社内に蓄積されているデータを活用したいと考えていますが、何から始めて良いのか分かりません。よいアプローチ方法がありましたら、教えてください。
最初のとっかかりの部分で、同じように悩んでいらっしゃる方も多いのではないでしょうか。
上の回答に「人材育成」という話が出てきましたが、次の方はまさにその点でお悩みのようです。
人事の仕事をしています。データ分析できる人材を増やしていきたいのですが、どのような育成をすればいいかヒントをいただけないかと思っています。弊社はそれほど大規模のデータを持っているわけではないので、データに触れる機会の多い営業員や間接部門のリテラシーを特に上げて、現場でのデータドリブンな取り組みを自然とできるような組織にしていきたいと考えています。やっぱりまずは統計でしょうか。
田中
スキル委員の田中です。
統計的なスキルを持つよりも、「仮説を立て、検証し、結果を解釈して改善する」というサイクルを回す仮説検証力だと思います。河本さんが以下の記事で、「単純に『結果の数字』にだけ飛びつくのではなく、表やグラフから、何かを発見しようという気持ちで見る。」とおっしゃっていますが、その通りだと思います。
◆超文系がデータ分析を仕事で使うコツ（日経ビジネスONLINE）
データ分析においても、仮説検証のPDCAサイクルが重要、というお話でした。すべての問題解決にあてはまることかもしれませんね。
続いては、データサイエンティストを目指している方からのご相談です。
大学で統計を学んでいます。ずばり、データサイエンティストになるには、やはり修士や博士の学位が必要でしょうか？
関口
スキル委員の関口です。
修士や博士の学位はあれば有利なことは確かです。このような学位を持っている人もたくさんいます。でも、そうでない人もいます。要はやる気の問題ですね。普段興味をもっているものについて、改善すべき問題意識を持ち、データを集めてそこから何かを知ることがデータサイエンティストになるための第一歩です。ぜひ頑張ってください。応援しています！
いかがでしたでしょうか。
今回は3名の方のお悩みと、スキル委員からの回答をご紹介しました。
スキル委員会では、皆様からのご質問・ご相談を募集しています。詳しくは、「（４）お知らせ」をご覧ください。
スキル委員メンバー紹介
スキル委員会のメンバーをご紹介するこのコーナー。今回は、さきほど「データサイエンティストお悩み相談」で回答者として登場いただいた3名の方々をあらためてご紹介します！
尾崎 隆
三菱電機インフォメーションシステムズの尾崎です。３年前にデータ分析関連のチームを立ち上げました。３年たって、漸く軌道に乗りつつあるかな、と言うのが実感です。
少し前には深層学習が黒魔術に喩えられたり、今でもAIが現代の魔法のような報道があったりします。最近AIがらみの仕事をしていると、決してAIは魔法ではないが、仮にAIが魔法だとしても、データサイエンティストは魔法使いになればいいのだと感じます。
課題や目的の設定、教師データの選定、出力結果を基にした決断、などができるのは結局人間だけですから。
田中 貴博
皆さんはじめまして！日立インフォメーションアカデミーの田中です。
普段は「データサイエンスの世界に訪れた方の第一歩」を支援するために、分析力・思考力向上などをテーマとした研修に従事しています。最近では、とある企業の教育プログラムにウェアラブルセンサを導入しました。数ヶ月の長期間に渡る教育の中で、受講者同士の会話・位置情報データを可視化することで、学びの活性化、振る舞いの改善などに役立てています。
スキル委員会には立ち上げ当初から参画している1人です。スキル委員会は一部の方から「部活」とも呼ばれ(笑)、定期的に開催する委員会会合では長時間に渡る熱い議論が繰り広げられています。世の中にまだない、あるいは曖昧模糊としたものを定義し、また構造化していくプロセスは、生みだす苦しみはありつつも、大変意義のある活動だと思っています。協会や委員会の趣旨に共感・賛同した委員会メンバーは、皆さん非常に強い想いを持ち、会社組織などの枠組みを超えた大きなつながりとなっています。データサイエンスの世界の隅にいる者として、微力ではありますが貢献していきたいと思います。
関口 大五郎
1996年上智大学大学院理工学研究科数学専攻修士課程修了。同年、日本サード・パーティ株式会社に入社。教育事業部にてUNIXシステム管理の技術トレーニングを担当。Javaプログラミング、ネットワーク、業務系アプリケーション、ビッグデータなどのトレーニング担当や教育コンテンツ開発に従事。
約20年にわたり、ITトレーナーとしてのキャリアを積んできました。これ程長い間トレーナーを担当してきた人間はあまりいないと思います。当協会のスキル委員会には設立時より参加しております。当時、ビッグデータとデータサイエンスのトレーニングを担当して間もなかったことから勉強のために参加しようと決めたのがきっかけです。「データサイエンティスト」として既に活躍されている皆さんとご一緒させていただき非常に刺激的に勉強させていただいております。
私は今後もトレーナーとして様々な技術トレーニングを担当します。残りの社会人人生をITやデータ利活用人材の育成に情熱を注ぐ所存です。このスキル委員会でも自分のできることを活かしてできる限り貢献できるように努めてまいります。
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尾崎
スキル委員の尾崎です。
まず、現状を把握するためデータの集計・可視化を行い、傾向や関連性を発見することが重要です。
（…続きはログインしてお読みください）
その後、データ活用のビジョンを設定し必要に応じて解析を行っていきます。
人材の視点からいえば、社内で専門の人材を育成する他、社外の専門家に依頼する方法もありますね。