平成29年度 秋期 午前Ⅱ 問17
システム戦略
データサイエンスに関する問題
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（原典の表は見出し行なし）
| 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 |
- 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，クラウドコンピューティングを利用して構築するか判断し設計できる。
- イ事業モデルや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。
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✓ 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
モデリング手法の選択や分析結果の評価がデータサイエンス力です。
表では、データサイエンス力を、人工知能や統計学などの情報科学の知識を使って予測や検定、関係性の把握、データの加工や可視化を行う力と定義しています。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を選び、パラメタを設定し、分析結果を評価するのは、まさに統計や機械学習の知識を使って予測や関係性の把握を行う作業です。したがってこの具体的なスキルがデータサイエンス力に当たります。見分けるときは、各選択肢の作業が、課題の整理、分析そのもの、分析を動かす仕組みの実装と運用のどれに当たるかを、表の三つの領域に当てはめます。
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，…：分析システムをオンプレミスで作るかクラウドを使うかを判断して設計するのは、分析の仕組みを実装し運用するための作業です。表ではデータエンジニアリング力に当たり、統計などを使って分析する力ではありません。
- イ事業モデルやバリューチェーンなどの特徴や…：事業モデルやバリューチェーンの特徴をつかみ、課題の大枠を整理するのは、ビジネス課題を整理し分析する力です。表のビジネス力に当たるもので、情報科学の知識を使った予測や検定とは違います。
- 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で計算処理を複数のサーバに分ける並列処理システムを設計するのは、分析を実際に動かす仕組み作りです。データエンジニアリング力に当たり、分析手法を選んで結果を評価する力ではありません。
この問題の用語
- データサイエンスデータから意味を引き出し、課題の解決に役立てる学問の分野です。統計や情報科学の手法を組み合わせて分析します。
- ビッグデータ量が多く、種類もさまざまで、次々に発生し続けるデータのまとまり。これまでのやり方では扱いきれない規模になります。
- データサイエンティストビッグデータを意味のある形で使えるようにし、課題解決を支える人です。分析の仕組みを実装して運用するところまで担います。
- 分析集めたデータを細かく分けて、何がどう関わっているかを読み取ること。量が増えるほど、扱う道具も考え方も変わります。
- 可視化見えにくい状態や流れを、図や数値にして誰でも見える形にすることです。業務の見直しは、まずここから始めます。
- 機密性許された人だけが情報に触れられる状態が保たれていること。完全性・可用性と並ぶ、情報セキュリティの三つの性質の一つです。
- 分散処理一つの仕事を複数のコンピュータで分担して行う方式です。役割を分けて協調するクライアントサーバも、この形の一つです。
出典：平成29年度 秋期 システムアーキテクト試験 午前Ⅱ 問17
同じ用語が出る問題
- 平成28年度 秋期 午前Ⅱ 問19：障害透明性（透過性）の説明（分散処理）
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