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役割
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
- データ分析結果から得られる示唆を踏まえた製品・サービスのアイデアの検討
- 顧客・ユーザー理解や製品・サービス検証のための調査、データ取得、分析、および分析結果の見せ方に関する検討
- 新たなデータ収集・蓄積・解析・可視化の仕組みと既存のシステム等との連携・接続の仕組みの検討
- データ管理やプライバシー保護に関するポリシーの検討
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平均的な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
