2020.07.09
DSスキルレベル_独り立ちレベルについて
4月より、会社でデータサイエンスの組織が新設されました。データサイエンティストが会社にいないため、技術面の目標基準がありません。
成長するための目標基準を考えたいため、下記2点の質問があります。
・データサイエンティストのスキルレベルである「見習いレベル」→「独り立ちレベル」になるには一般的に何年かかるのでしょうか。
・E資格の取得に向け勉強を行っていますが、E資格取得者は「独り立ちレベル」の知識を有してると考えていいのでしょうか。
ご回答、よろしくお願いします。
回答
スキル定義委員 杉山 より:
データサイエンス組織の新設おめでとうございます！
私も社内1人目のデータサイエンティストとして、データサイエンス組織の立ち上げを経験しました。なかなか暗中模索な面もあるかと思いますが、大きな価値貢献の可能性も秘めているのがデータサイエンスです。頑張ってください！
さて、ご質問にお答えしたく思います。
そもそも、独り立ちレベルについてですが、これは一定量のスキルを有せば良いというものではありません。スキルチェックリストの「データサイエンティストのスキルレベル」では、独り立ちレベルの定義の中に以下の文面があります。
つまり、ビジネス課題に対して、自ら主体的に課題解決を推進する能力も非常に大事になります。
ですので、人によっては、今持っているスキルが多くなくとも、課題に対して必要な考え方や技術を自ら学び、実際に課題解決を推進できる人は独り立ちレベルと言っていいでしょうし、分析スキルを圧倒的に保持していても、目の前のビジネス課題について、指示がなければ仕事を実施できない場合には、独り立ちレベルとは言えないでしょう。
そう考えると、独り立ちレベルになるまでの期間は、業務領域に寄ってまちまちであるのみならず、人によってもかなりばらつくのではないかと思います。
もし、技術面のみに特化した目標が必要な場合は、スキルチェックリストの★★レベルまでのスキルと、必須スキルを参考にして、「自社必須スキル」を作成してみるのが良いかと思います。そのような利用法は、スキルチェックリスト概説書に記されておりますので、是非参考にしてみてください。
https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf
E検定に関しては、そのリストとE検定の出題範囲とを照らし合わせて頂ければ分かりやすいのではないかと思います。
| ビジネス | 大半のケースで自立したプロフェッショナルとして、ビジネス判断、 課題解決ができる |
|---|---|
| サイエンス | 既知の領域、テーマであれば、新規課題であっても適切な分析・解析アプローチの設計、実行、深掘りができる |
| エンジニア | 数千万レコード程度のデータ処理・環境構築については自律的に実施できる |
つまり、ビジネス課題に対して、自ら主体的に課題解決を推進する能力も非常に大事になります。
ですので、人によっては、今持っているスキルが多くなくとも、課題に対して必要な考え方や技術を自ら学び、実際に課題解決を推進できる人は独り立ちレベルと言っていいでしょうし、分析スキルを圧倒的に保持していても、目の前のビジネス課題について、指示がなければ仕事を実施できない場合には、独り立ちレベルとは言えないでしょう。
そう考えると、独り立ちレベルになるまでの期間は、業務領域に寄ってまちまちであるのみならず、人によってもかなりばらつくのではないかと思います。
もし、技術面のみに特化した目標が必要な場合は、スキルチェックリストの★★レベルまでのスキルと、必須スキルを参考にして、「自社必須スキル」を作成してみるのが良いかと思います。そのような利用法は、スキルチェックリスト概説書に記されておりますので、是非参考にしてみてください。
https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf
E検定に関しては、そのリストとE検定の出題範囲とを照らし合わせて頂ければ分かりやすいのではないかと思います。
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