平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63
ストラテジ／システム戦略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。 〔データサイエンティストに求められるスキルセット〕 ビジネス力：課題の背景を理解した上で，ビジネス課題を整理・分析し，解決する力 データサイエンス力：人工知能や統計学などの情報科学に関する知識を用いて，予測，検定，関係性の把握及びデータ加工・可視化する力 データエンジニアリング力：データ分析によって作成したモデルを使えるように，分析システムを実装，運用する力 （注：本サイトでは原問題の表を文字表記に変換しています）
出典：平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63
- ア扱うデータの規模や機密性を理解した上で，分析システムをオンプレミスで構築するか，クラウドサービスを利用して構築するかを判断し，設計できる。
- イ事業モデル，バリューチェーンなどの特徴や事業の主たる課題を自力で構造的に理解でき，問題の大枠を整理できる。
- ウ分散処理のフレームワークを用いて，計算処理を複数サーバに分散させる並列処理システムを設計できる。
- エ分析要件に応じ，決定木分析，ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択，モデルへのパラメタの設定，分析結果の評価ができる。
正解：エ
解説
表の定義によれば，データサイエンス力は「人工知能や統計学などの情報科学に関する知識を用いて，予測，検定，関係性の把握及びデータ加工・可視化する力」です。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，パラメタ設定，分析結果の評価は，まさに情報科学の知識を用いる能力に該当します。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。分析システムをオンプレミスかクラウドかで判断し設計する力は，分析システムを実装・運用するデータエンジニアリング力です。
- イ誤り。事業モデルやバリューチェーンを理解して課題の大枠を整理する力はビジネス力です。
- ウ誤り。分散処理フレームワークによる並列処理システムの設計はデータエンジニアリング力です。
- エ正しい。モデリング手法の選択やパラメタ設定，分析結果の評価は，統計学や人工知能の知識を用いるデータサイエンス力に該当します。