データサイエンス
プロフェッショナル
データの処理や解析を通じて、顧客価値を拡大する業務の変革やビジネスの創出につながる有意義な知見を導出する
データサイエンスプロフェッショナル このロールを目指す方におすすめの講座
主な業務
AI・データサイエンス領域の専門知識に基づくデータの処理・解析を行い、その結果を適切に評価・分析する
データの処理・解析結果から、新規事業の創出や現場業務の変革・改善につながる知見を生み出し、適切に可視化を行う
現場部門でのデータ活用の仕組みづくりやエンドユーザーに対する教育・サポートを行う
データ活用の仕組みの運用状況や新たなビジネス要求を踏まえて、分析モデルの改善を行う
AI・データサイエンス領域の新技術を把握し、その可能性を検証する
他のロール (役割) との関係性 期待される役割
- データ・AI活用戦略や効果仮説／KPI設計を踏まえた事業・プロダクト案の検討
- 顧客・ユーザー理解や検証のための調査設計、データ取得、分析、可視化の検討
- 分析・AI活用に必要なデータ品質、メタデータ、アクセス権限、提供方式の設計
- データ・AI活用を実装するためのアプリケーション／基盤連携、API、MLOps等の設計
- データ・AI活用におけるプライバシー保護、アクセス制御、モデル運用リスクの検討
データサイエンティストの他ロール(役割)はこちら
このロール (役割) に求められる 高い実践力と専門性が必要なスキル
スキル
マッピングの
考え方
「データサイエンスプロフェッショナル」は、データの処理・解析を行うほか、その結果を評価し、新規事業の創出や現場業務の変革・改善につながる知見を生み出す役割を担う。また、現場部門でのデータ活用の仕組みづくりやエンドユーザーに対する教育・サポートを行うという役割も担っており、データの処理・解析だけではなく、その結果の活用の場面においても一定の責任を負っている
上のような役割を担うため、「データサイエンスプロフェッショナル」には、データの分析やその結果の評価に関するスキルやAIモデル・アルゴリズムに関する設計・実装・運用に関するスキルのほか、現場のユーザー等を含む多様な関係者と適切にコミュニケーションを行うためのパーソナルスキルなども求められる
また、急速に発展しているデータサイエンス分野を中心に、先端技術の動向を把握し、自社で活用できる技術を検証する役割も担うため、「その他先端技術」についても、他のロールよりも深い理解が求められる
