データサイエンティスト育成検討事務局データサイエンティスト育成検討事務局

データサイエンティスト　人材像（ 1/2 ）　（ 2014/6/9 ）

データサイエンティスト人材像を大きく４タイプに分けて以下のように整理します。

L 字型人材（ビッグデータコンサルタント）

• ビッグデータを活用した新しいビジネスモデルを策定し、自ら率先して実ビジネスに展開できる人

• ビッグデータ活用事例をベースに、自社 /顧客のビジネスの新たなビジネスモデルとして展開する

• ビッグデータ活用による（費用対）効果の最大化を目指せるように、業務や人材、組織に働きかけ、調整する

ビッグデータ利活用人材（データサイエンティストベーシック）

B A E

5

4

3

2

1

B A E

5

4

3

2

1

• ビッグデータについて基本的な知識を理解し、プロジェクト関係者に説明できる人

• 基本的な知識（統計・解析・モデリング等）については全方位で有し、ビッグデータのプロジェクトに携わるメンバーの仲介役として、プロジェクトを支援していく

業務イメー

ジ

人材像

有望な

キャリア

• IT コンサルティング、社内企画担当者

業務イメー

ジ

人材像

有望な

キャリア

• 全般

B: Business Insight A: Analytics E: Engineer

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データサイエンティスト　人材像（ 2/2 ） （ 2014/6/9 ）

データサイエンティスト人材像を大きく４タイプに分けて以下のように整理します。

逆 L 字型人材（ビッグデータエンジニア）

• ビッグデータの技術を組み合わせ、最適な構成を提案出来る人。また、創造し開発できる人

• ビッグデータの様々な技術情報を常に押さえて、プロジェクトにおいて最適な構成を提案できる

• ビッグデータに関する技術を理解し、導入したり、新たに作り出せる

逆 T 字型人材（ビッグデータアナリスト /モデラー）

業務イメー

ジ

• ビッグデータを活用した統計分析経験が豊富にある人

• ビッグデータモデリング /シミュレーションができる人

• ビッグデータ分析にあたり、適切な統計・分析手法を用いて結果を導き出せる

• 新しい解析手法やシミュレーションモデリングを検討・構築する

B A E

5

4

3

2

1

B A E

5

4

3

2

1

人材像

• 統計・解析系の学問出身者

有望な

キャリア

業務イメー

ジ

• Sier,IT 系企業出身者

人材像

有望な

キャリア

B: Business Insight A: Analytics E: Engineer