データサイエンティストのスキルレベル 2021年版
⾚字は2019年版に⽐較した更新部分
ビジネス（business problem solving）⼒①SeniorData Scientist
業界を代表するレベル

棟梁レベル

データエンジニアリング（data engineering）⼒・業界を代表するデータプロフェッショナルとして、組織全体や市場全体レベルでのインパクトを⽣み出すこ ・業界を代表するデータプロフェッショナルとして、データサイエンスとができる
における既存⼿法の限界を打ち破り、新たに課題解決可能な領域を-対象とする事業全体、産業領域における課題の切り分け、論点の明確化・構造化切り拓いている-新たなデータ分析、解析、利活⽤領域の開拓-既存⼿法では対応困難な課題に対する新規の分析アプローチの開発・実践・横展開-組織・会社・産業を横断したデータコンソーシアムの構築、推進-⾼難度の分析プロジェクトのアプローチ設計、推進、完遂能⼒-事業や産業全体に対するデータ分析を核としたバリューチェーン創出など-技術や環境の変化に応じデータ×AI関連のガイドラインや社会のあり⽅について提⾔・働きかけなど・業界を代表するアーキテクトとして、データサイエンス領域で取り組もうとしている分
析アプローチを、挑戦的な課題であっても安定的に実現できる-複数のデータソースを統合した例外的規模のデータシステム、もしくはデータプロダクトの構築、全体最適化-技術的限界を熟知し、これまでにない代案の提⽰・実⾏など・⽣み出す価値にコミットするプロフェッショナルとして、データサイエンティストとは何かを体現したビジネス判断、課題解決ができる・予測、グルーピング、機械学習、深層学習、⼤量データの可視化、⾃然⾔語処理、画像・映像認識、⾳声認識、最適化問題などの応⽤的なデータサイエンス関連のスキルを活かし、データ分析プロジェクトの技能的主軸を担うことができる

・数⼗億レコード程度の分析環境の要件定義・設計、データ収集/蓄積/加⼯/共有プロセスやITセキュリティに関するデータエンジニアリング
関連のスキルを活かし、データ分析プロジェクトを中核的に推進することができる

・初⾒の事業領域に向かい合う場合や、スコープが複数の事業にまたがる場合であっても、適切な分析・解析アプローチの設計、実⾏、深掘りができる

・全体を統括するアーキテクトとして、サービス上のそれぞれの機能がどのデータに関連があるか総合的に把握し、新たな技術を理解しつつ設計や開発に活かすことができる

・初⾒の事業領域に向かい合う場合や、スコープが複数の事業にまたがる場合であっても本質的な課題を⾒出し、構造化・深掘りができる②Full
Data Scientist

データサイエンス（data science）⼒・⼊り組んだステークホルダー構造の中で、Win-Winの形で価値を設計・創造し、そこからの発展を⾒据えた仕込みと推進するハブとしての役割を担うことができる

・プロフェッショナルからなる複数のチームによるプロジェクトの役割、⽬標を定義、リスクをマネージしつつ推 ・複数もしくは⾼度な分析プロジェクトを持つチームにおいて、進し、全体としてのアウトプットにコミットできると共に、メンバーを育成、さらには持続的な育成システムをAssociate Data Scientist（独り⽴ちレベル）以下のメンバー作り出すことができるの技能を育成することができる

・複数もしくは⾼度な分析プロジェクトを持つチームにおいて、Associate Data Scientist（独り⽴ちレベル）以下のメンバーの技能を育成することができる

・⾃⾝が関わる事業や組織において、社会の変化に応じたAI-Ready化を推進できる③Associate
Data Scientist
独り⽴ちレベル・⼤半のケースで⾃⽴したプロフェッショナルとして、ビジネス判断、課題解決ができる-ビジネス要件の整理、プロジェクトの企画・提案・遂⾏-分析のアプローチ設計および結果への適切な対応と評価-AI・機械学習がもたらす倫理課題への対応-データや分析結果の開⽰範囲、知財リスクの確認などの適切な対応

・単⼀プロジェクトにおけるデータ分析をFull Data Scientist（棟梁レベル）に相談しつつ推進できる・単⼀プロジェクトにおけるデータ処理・環境構築をFull DataScientist（棟梁レベル）に相談しつつ推進できる

・Assistant Data Scientist（⾒習いレベル）の⽇々の活動に適切な指⽰ができる

・Assistant Data Scientist（⾒習いレベル）の⽇々の活動に適切な指⽰ができる

・既知の領域、テーマであれば、新規課題であっても解くべき問題の⾒極めや構造化、深掘りができる

・既知の領域、テーマであれば、新規課題であっても適切な分析・解析アプローチの設計、実⾏、深掘りができる・データ、分析結果に対する表⾯的な意味合いを超えた洞察⼒を持ち、担当プロジェクトの検討結果を取りまとめ、現場への説明、実装を⾃律的かつ論理的に⾏うことができる

・基礎的なデータ加⼯については、⾃律的に実施できる-外れ値・異常値・⽋損値の対応-適切な学習データ、検証データ、テストデータの作成-特徴量エンジニアリングによる効果的なデータの作成など

・数千万レコード程度のデータ処理・環境構築については⾃律的に実施できる-データの重要性や分析要件に則したシステム要件定義-適切なデータフロー図、論理データモデル、ER図の作成-HadoopやSparkでの管理対象データ選定-SDKやAPI、ライブラリ、コンテナ技術などの適切な活⽤-SQLの構⽂理解と実⾏-分析プログラムのロジック理解と分析結果検証-データ匿名化⽅法の理解と加⼯処理の設計など

・５名前後のプロフェッショナルによるチームでのプロジェクトを推進しアウトプットにコミットできる-タスクの粘り強い完遂-イシュードリブンでスピード感のある判断-プロジェクトマネジメントと個別メンバーの育成-異なるスキル分野の専⾨家、事業者との協働など

・基礎的な分析活動については、⾃律的に実施できる-p値の限界の理解と現実的な対応-多重共線性を考慮した重回帰分析-傾向スコアなどによる因果効果の推定-系列データの特性を理解した時系列分析-適切なクラスター数による⾮階層クラスター分析-ライブラリなどを活⽤した機械学習や深層学習など

・分析要件に合わせたインフラ環境（GPU/CPU、クラウド/オンプレミスなど）を設計・実装できる
・AIシステム運⽤を推進できる-AIモデルの作成、デプロイ、学習データの更新、モデル再学習といったライフサイ
クル管理の実践

・⾮構造化データに対する基礎的な分析を⾃律的に実施できる-画像のパターン抽出や⾳声のノイズ除去-形態素解析などを⽤いた基本的⽂書構造解析やベクトル表現など
・ビジネスにおける論理とデータの重要性を理解したデータプロフェッショナルとして⾏動規範と判断が⾝についている-データやAIを取り扱う倫理と法令の理解-引き受けたことは逃げずにやり切るコミットメント-迅速な報告や、報告に対する指摘のすみやかな理解など④Assistant
Data Scientist
⾒習いレベル・データドリブンな分析的アプローチの基本が⾝についており、仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータを⼊⼿し、分析、取りまとめることができる-データや事象のダブリとモレの判断⼒-分析前の⽬的、ゴール設定-データの出⾃や情報引⽤元の信頼性の判断-⽬的に即したデータ⼊⼿-分析結果の意味合いの正しい⾔語化-モニタリングの重要性理解など・担当する検討領域についての基本的な課題の枠組みを理解できる-担当する業界の主要な変数（KPI）-基本的なビジネスフレームワークなど

DS以前の⽅・ビジネスは勘と経験だけで回すものだと思っている
・課題を解決する際に、そもそも定量化する意識が無い・データに付帯する権利や個⼈情報についての意識がない
・とりあえずAIを使えば⼤抵の課題解決ができると思っている・統計数理や線形代数、微分積分、集合理論の基礎知識を有している（代表値、分散、標準偏差、正規分布、条件付き確率、⺟集団、相関、ベイズの定理、対数関数・指数関数、ベクトルや⾏列の計算⽅法、関数の傾きと微分の関係、論理演算と集合演算の関係など）
・データ分析の基礎知識を有している-分析⽤データの整備-予測、グルーピングなどのモデリング・データやデータベースに関する基礎知識を有している-構造化/⾮構造化データの判別、論理モデル作成-ER図やテーブル定義書の理解-SDKやAPIの概要理解-クラウドストレージにファイルを格納できるなど-モデルの評価

・数⼗万件程度のデータ加⼯技術を有している-ソート、結合、集計、フィルタリングができる-設計書に基づき、プログラム実装できる

・機械学習の基本的な概念を理解している-教師あり学習と教師なし学習の違い-機械学習における過学習の理解-深層学習のメリットに関する理解など

・適切な指⽰のもとに、以下を実施できる-データベースから条件を満たすデータを抽出できる-インポート、レコード挿⼊、エクスポート- システムや予測モデルのテスト実施

・適切な指⽰のもとに、データ加⼯と基礎的な分析を実施できる-基本統計量や分布の確認、および前処理（外れ値・異常値・⽋損値の除去・変換や標準化など）-クロス集計による偏りの把握や、単回帰分析の実⾏など

・セキュリティの基礎知識を有している- 機密性、可⽤性、完全性の3要素- 暗号化、認証、認可の理解- マルウェア、コンピュータウィルス、改ざんの脅威を理解など

・データ可視化の基礎知識を有している-軸だし-不適切な表現の理解-意味合いの導出
・基本統計量の意味を正しく理解していない
・線形代数や微分・積分の基本が理解できていない・指数を指数で割り算したりする
・「平均年収」をそのまま鵜呑みにしたりする・グラフ・チャートの使い⽅が不適切

・スプレッドシートで関数が使⽤できない
・繰り返しや分岐による処理フローが理解できない・⾃分が使っているツールの仕組みに興味がない・テキストや画像はデータでないと思っている・データは⾃動的に整備されていると思っている-標本抽出、点推定と区間推定