エは、データサイエンティストの核となる「データサイエンス力」に該当する具体的なスキルを示しています。データサイエンス力とは、統計学や機械学習といった専門知識を駆使し、データから価値ある知見を引き出す能力を指します。決定木分析やニューラルネットワークといったモデリング手法の選択、パラメータ設定、結果評価は、まさにこの能力の発揮される領域です。
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ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力に該当する具体的なスキルはどれか。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
エは、データサイエンティストの核となる「データサイエンス力」に該当する具体的なスキルを示しています。データサイエンス力とは、統計学や機械学習といった専門知識を駆使し、データから価値ある知見を引き出す能力を指します。決定木分析やニューラルネットワークといったモデリング手法の選択、パラメータ設定、結果評価は、まさにこの能力の発揮される領域です。
アは、インフラ構築の判断や設計能力であり、データサイエンティストと協力するインフラエンジニアやクラウドエンジニアが主に担う領域です。イは、事業課題の構造的理解や問題整理能力であり、データサイエンティストが分析対象を明確にするために必要なビジネス理解力に該当しますが、データサイエンス力そのものではありません。ウは、分散処理システム設計のスキルであり、ビッグデータ処理基盤の構築・運用に関わるエンジニアの専門領域です。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ず IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
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