データサイエンティスト協会が必要なスキルをまとめたスキルチェックリストの第5版公開

2021年の第4版を現在のビジネス環境や実態に合わせて見直し、「AI利活用スキル」を追加

データを分析して経営に役立つ情報を抽出するデータサイエンティストの育成などを行う一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに必要なスキルをまとめた「データサイエンティストスキルチェックリスト」の第5版(ver.5)を公開した、と10月30日発表した。2021年公開の第4版を現在のビジネス環境や実態に合わせて見直した。

第5版では、生成AI(人工知能)時代の「AI利活用スキル」を追加。69項目を定義した。利活用スキルと背景理解・対応スキルに大別し、計9つに分類。ハルシネーション(事実に基づかない情報をAIが生成する現象)、ファインチューニング(AIの追加学習)、異なるデータ種類を統合処理するマルチモーダルAIなどの実践スキルをレベル分けしたうえで定義した。

このほか、データサイエンス力のカテゴリ、サブカテゴリを目的軸、技術軸で再編成▽クラウド環境の管理スキル、学習済みモデルの利用スキルなどの追加▽各領域のカテゴリ、サブカテゴリや領域をまたがるスキル、必須スキルの見直し--などを行い、全体で572項目だったのを650項目にした。第5版は10月20日に開いた同協会のシンポジウムで公表した。

加えて、独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が定めるITエンジニアの新領域での学び直し指針「ITSS+」のデータサイエンス領域で、同協会とIPAが2017年に共同で発表した「タスクリスト」も更新。「2023年版タスクリストver.4」として公表した。各スキル要件がどのようなプロセスに必要か整理した横断的な内容となり、スキルチェックリストを補完する。

データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説イメージ(抜粋)
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