スキルレベル定義2023 総まとめ【Assistant Data Scientist（見習い）】

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このページでは、スキルレベル定義2023における Assistant Data Scientist（見習い）レベルの全体像を整理します。（スキルチェックリスト ver5.0）

まず結論

Assistant Data Scientist（見習い）では、次の3つの力をバランスよく身につけることが重要です。

高度な研究開発よりも、基礎を理解し、適切に判断して仕事を進められることが中心です。

目的 → データ → 結論の流れで考える力です。

できる状態の例：

DS検定では、KPI、データの信頼性、仮説検証、説明責任などにつながります。

統計・機械学習の基礎を理解し、適切に使う力です。

できる状態の例：

DS検定では、統計概念、評価指標、過学習、相関と因果などが中心です。

データを安全に扱い、必要な形に加工する力です。

できる状態の例：

DS検定では、SQL、データ形式、API、クラウド、セキュリティ基礎などにつながります。

Assistant Data Scientist は、高度な研究者やアーキテクトを意味するものではありません。

むしろ重要なのは次の土台です。

「高度さ」より「基礎を正しく使えるか」で捉えると整理しやすくなります。

モデルカリキュラム側の学習内容も、社会・データ・倫理・技術といった複数の領域を横断します。

スキルレベル定義と完全に同じ分類ではありませんが、DS検定で必要な基礎を複数領域から捉えるという点で対応させると理解しやすくなります。

判断するときは、次の3点に戻ります。

DS検定は、1つの専門だけでなく、この3つを横断して基礎的な判断ができるかを見る試験として整理すると学習しやすくなります。