ITSS+で新たに定義されたデータサイエンス領域

IT人材のスキルを定義するIPA情報処理推進機構が、新たなスキル標準として「データサイエンス領域」を定義しました。ITSS+（プラス）という第4次産業革命に対応した新たなスキル標準を検討する中で発表したものです。データサイエンスは企業の業務にて、大量データを分析し、その分析結果を活用しビジネスを発展させる役割を担う、今非常に注目を集めている分野です。新しく定義されたデータサイエンスのスキル標準化について調べてみました。

ITSS+（プラス）：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

ITSS+（プラス）の背景

IPAはIT人材の育成を国家レベルで計画する団体で、情報処理技術者試験を主催し、ITスキルの標準を定めています。2016年末より、新たなスキル標準の検討に着手する中で、「データサイエンス領域」を新たに定義しました。なお、同じタイミングで「セキュリティ領域」も再定義を行なっています。IPAはもともとセキュリティ領域の定義は発表していましたので、新たに発表されたのがデータサイエンス領域です。 

政府においては、「日本再興戦略2016 －第4次産業革命に向けて－」を受け、2016年12月に構造改革徹底推進会合の下に「第4次産業革命 人材育成推進会議」が設置され、求められるスキルや能力等の人材育成について検討が開始されています。IPAは、こうした政府の検討に対応するため、2016年12月に「第4次産業革命に対応したスキル標準検討WG（座長：室井 雅博 株式会社野村総合研究所 取締役）」を設置し、第4次産業革命に対応した新たなスキル標準の検討に着手しております。

ITSS+とは

ITSS+は従来の情報サービスの提供や情報システム（IS）部門に従事しているIT人材が、セキュリティ領域とデータサイエンス領域のスキル強化を測るための学び直しの指針として活用されることを想定しており、従来のITSSに統合するものではありません。

ITSS+は、主に従来ITSSが対象としている情報サービスの提供やユーザ企業のIS部門に関わっている既存の人材が「セキュリティ領域」や「データサイエンス領域」のそれぞれに向けたスキル強化を図るための“学び直し”の指針として活用されることを想定しています。（そのため、ITSSに統合するものではありません。「セキュリティ領域」「データサイエンス領域」それぞれ固有の整理を行っており、ITSSの構成とは異なっています。）

ITSS+の基本構成

ITSS+は下記表を基本構成としています。データサイエンス領域のスキルは、一般社団法人データサイエンティスト協会が公開している「スキルチェックリスト」を基としています。

データサイエンス領域のスキル領域・スキルカテゴリ

実際にデータサイエンス領域のスキルがどのように定められているかみていきたいと思います。主に3つの領域に分けられており、ビジネス、データサイエンス、データエンジニアリングがあります。それぞれレベル3〜7までが定義されています。このレベルは、IPAが示すITスキル標準を意味しており、レベルごとのスキルは「ものさしとしてのスキル標準」からご確認ください。

スキルカテゴリ・レベル詳細

3つのスキルカテゴリ定義は下記の通りです。

ビジネス

課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する。

データサイエンス

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、活用する。

データエンジニアリング 

データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用する。 

レベルは下記の通りです。レベル6と7の差が気になります。自分のスキルをチェックして、レベルを測ってみるもの良さそうです。（スキルチェックリスト）

データサイエンスタスク構造

データサイエンスで取り組むべきタスクは下記図の通りです。ただデータを分析するだけでなく、実際のビジネスへの活用までも含む幅広い業務能力が求められています。なお、実タスクは106もの項目に別れており書ききれないので、こちらのリンクをクリックしてください。Excelがダウロードされます。

いかがでしたでしょうか。筆者はデータサイエンスにあまり触れたことがなく、知識もないですが、これからITに関わるものとしては必須スキルではないかと感じます。関連書籍も多く出ているので、興味のある方はご参考にしてください。

戦略的データサイエンス入門

ビジネス観点でデータサイエンスを学ぶのにおすすめの書籍です。

戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

ゼロからはじめるデータサイエンス

プログラミングができる方はPythonでデータサイエンスに触れてみると良さどうです。 

ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践

データサイエンティスト養成読本

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