平成31年度 春期 午前 問63

✓ これが正解エ分析要件に応じ，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。

解説

統計や人工知能でデータを予測・検定・可視化する力です。

この設問は、データサイエンティストに求められる三つの力を、内容の異なる領域として分けたうえで、そのうちのデータサイエンス力に当てはまるスキルはどれかを問うものです。設問の表が示すデータサイエンス力の定義は、人工知能や統計学などの情報科学の知識を用いて、予測、検定、関係性の把握、そしてデータ加工と可視化を行う力、と置かれています。要するに、統計や機械学習の知識で、データそのものを分析の道具に載せて扱う力にあたります。正解の肢が挙げる、分析要件に応じた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、という一連の作業は、この統計や機械学習の適用そのものです。他の力に近い作業は、内容の重なりが薄い別の領域として分けられています。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• ア扱うデータの規模や機密性を理解した上で，…：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、設計できると述べています。これは分析システムを実装、運用する側のデータエンジニアリング力の領域で、統計や人工知能の適用の話ではありません。
• イ事業モデル，バリューチェーンなどの特徴や…：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と述べています。これは課題の背景を理解して整理するビジネス力の領域で、統計や人工知能の適用の話ではありません。
• ウ分散処理のフレームワークを用いて，計算処…：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と述べています。これ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の領域で、統計や人工知能の適用の話ではありません。