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2023年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.5」および「データサイエンス領域タスクリスト ver.4」を発表
[23/10/30]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
このたび、データサイエンティスト協会 スキル定義委員会（委員長：安宅 和人、副委員長：佐伯 諭）は、10月20日（金）に開催した「データサイエンティスト協会10thシンポジウム」内において発表した、データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第５版を公開いたしました。
本内容は、2021年に第４版として公開したデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環境や実態にあわせて全面的に見直したものです。改定のポイントは大きく以下の通りです。詳細はスキル定義委員会発表資料に記載しています。
・生成AI時代における「AI利活用スキル」を新たに追加。69項目を定義
-「AI利活用スキル」を利活用スキル、背景理解・対応スキルに大別し、計9つに分類
-ハルシネーションやファインチューニング、マルチモーダルAIなどに関する実践的なスキルをそれぞれレベル分けした上で定義
・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
-解析の科学的実践に関する基本的なスキルを「科学的解析の基礎」
-モデリング関連スキルを「モデル化」「モデル利活用」
・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を追加
・DS領域スキルであったデータ理解カテゴリの一部をBZ領域スキルへ移管
・各領域のカテゴリ、サブカテゴリや領域を跨るスキル、必須スキルの見直し
・全体として572項目→650項目とした
また、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が定める「ITSS+（プラス）」の「データサイエンス領域」において、当協会と共同で2017年4月に発表した「タスクリスト」の更新もあわせて実施し、「2023年版 タスクリスト ver.4」も発表しました。
本タスクリストは、各スキル要件がどのようなプロセスに必要とされるかを整理した、横断的な内容で、ITエンジニアのための新たな領域の学び直し指針であるITSS+の「データサイエンス領域」にて採用された「スキルチェックリスト」を補完するものとなっています。プロセスの全体観と必要なスキル項目がセットで明確化されることを通じ、より一層、スキルの習得促進と利活用に向けた道筋の明確化を期待しております。
スキル定義委員会は、2014年にデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」、2015年に「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を発表しました。以降、隔年で更新し続けるなどの活動を通し、データサイエンテ ィストという新たな職種が健全に成長をするための環境整備に取り組んでまいりました。
また、第７回以降のデータサイエンティスト検定はこの更新版に基づき、検定範囲を更新する予定です。
◆「スキルチェックリスト ver.5」は、以下よりダウンロード可能です。
スキルチェックリスト ver.5：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver5.00_simple.xlsx
スキルチェックリスト新旧比較版：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver5.00_cps.xlsx
◆「データサイエンティスト協会10thシンポジウム」での「スキル定義委員会発表資料」は、以下よりダウンロード可能です。
URL：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/10thsymp_skill.pdf
◆IPAから発表されたデータサイエンス領域のタスクリストver.4は、以下よりダウンロード可能です。
URL：https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itssplus/data_science.html
【一般社団法人データサイエンティスト協会について】
2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。
2023年10月現在、130社14団体の法人会員と約20,100名の一般（個人）会員が参画しています。
代表理事：高橋 隆史（株式会社ブレインパッド 取締役会長 Co-Founder）
所在地 ：東京都港区六本木1-4-5 16F WeWorkアークヒルズサウスタワー
設 立：2013年5月
https://www.datascientist.or.jp/
本内容は、2021年に第４版として公開したデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」および「スキルチェックリスト」を、現在のビジネス環境や実態にあわせて全面的に見直したものです。改定のポイントは大きく以下の通りです。詳細はスキル定義委員会発表資料に記載しています。
・生成AI時代における「AI利活用スキル」を新たに追加。69項目を定義
-「AI利活用スキル」を利活用スキル、背景理解・対応スキルに大別し、計9つに分類
-ハルシネーションやファインチューニング、マルチモーダルAIなどに関する実践的なスキルをそれぞれレベル分けした上で定義
・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
-解析の科学的実践に関する基本的なスキルを「科学的解析の基礎」
-モデリング関連スキルを「モデル化」「モデル利活用」
・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を追加
・DS領域スキルであったデータ理解カテゴリの一部をBZ領域スキルへ移管
・各領域のカテゴリ、サブカテゴリや領域を跨るスキル、必須スキルの見直し
・全体として572項目→650項目とした
また、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が定める「ITSS+（プラス）」の「データサイエンス領域」において、当協会と共同で2017年4月に発表した「タスクリスト」の更新もあわせて実施し、「2023年版 タスクリスト ver.4」も発表しました。
本タスクリストは、各スキル要件がどのようなプロセスに必要とされるかを整理した、横断的な内容で、ITエンジニアのための新たな領域の学び直し指針であるITSS+の「データサイエンス領域」にて採用された「スキルチェックリスト」を補完するものとなっています。プロセスの全体観と必要なスキル項目がセットで明確化されることを通じ、より一層、スキルの習得促進と利活用に向けた道筋の明確化を期待しております。
スキル定義委員会は、2014年にデータサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」、2015年に「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を発表しました。以降、隔年で更新し続けるなどの活動を通し、データサイエンテ ィストという新たな職種が健全に成長をするための環境整備に取り組んでまいりました。
また、第７回以降のデータサイエンティスト検定はこの更新版に基づき、検定範囲を更新する予定です。
◆「スキルチェックリスト ver.5」は、以下よりダウンロード可能です。
スキルチェックリスト ver.5：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver5.00_simple.xlsx
スキルチェックリスト新旧比較版：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver5.00_cps.xlsx
◆「データサイエンティスト協会10thシンポジウム」での「スキル定義委員会発表資料」は、以下よりダウンロード可能です。
URL：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/10thsymp_skill.pdf
◆IPAから発表されたデータサイエンス領域のタスクリストver.4は、以下よりダウンロード可能です。
URL：https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/plus-it-ui/itssplus/data_science.html
【一般社団法人データサイエンティスト協会について】
2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。
2023年10月現在、130社14団体の法人会員と約20,100名の一般（個人）会員が参画しています。
代表理事：高橋 隆史（株式会社ブレインパッド 取締役会長 Co-Founder）
所在地 ：東京都港区六本木1-4-5 16F WeWorkアークヒルズサウスタワー
設 立：2013年5月
https://www.datascientist.or.jp/
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