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＞ スキルレベル定義2023 総まとめ【Assistant Data Scientist（見習い）】
# スキルレベル定義2023 総まとめ
（Assistant Data Scientist：見習いレベル）
このページでは、
**スキルレベル定義2023における
④ 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)
DS検定（リテラシーレベル）は、
この④レベルを想定した内容にかなり近い水準です。
## まず結論
④ Assistant Data Scientist（見習い）は、
**「データを使って正しく仕事が進められる人」**
を指します。
高度な研究開発者ではなく、
- 正しく考え
- 正しく扱い
- 正しく説明できる
ことが求められます。
## 全体構造（3つの力）
④レベルは、大きく次の3つの力で構成されています。
1. ビジネス力
2. データサイエンス力
3. データエンジニアリング力
この3つが揃ってはじめて
「データプロフェッショナルの入口」に立てます。
# ① ビジネス力
（詳細ページ：④ Assistant Data Scientist（見習い）に求められるビジネス力）
### 本質
**目的 → データ → 結論**
の流れで考えられること。
### できる状態
- 目的を明確にできる
- 必要なデータを判断できる
- データの信頼性を確認できる
- 分析結果を言語化できる
- モニタリングの重要性を理解している
### DS検定との関係
- KPIの妥当性
- データの信頼性判断
- 仮説検証の流れ
- 説明責任
などが問われます。
# ② データサイエンス力
（詳細ページ：④ Assistant Data Scientist（見習い）に求められるデータサイエンス力）
### 本質
**統計・機械学習の基礎を理解し、正しく使えること**
### できる状態
- 平均・分散を説明できる
- 推定と検定の違いがわかる
- 教師あり／なしの違いを理解している
- 過学習を説明できる
- 基本的な分析を実行できる
- 結果を解釈できる
### DS検定との関係
- 統計概念の意味理解
- 評価指標の選択
- 過学習の説明
- 相関と因果の違い
などが中心です。
# ③ データエンジニアリング力
（詳細ページ：④ Assistant Data Scientist（見習い）に求められるデータエンジニアリング力）
### 本質
**データを安全に扱い、必要な形に加工できること**
### できる状態
- 構造化データを理解できる
- SQLで基本操作ができる
- データ結合・集計ができる
- APIの役割を理解している
- セキュリティ3要素（CIA）を理解している
### DS検定との関係
- SQL問題
- データ形式の理解
- セキュリティの基礎
- API・クラウドの役割
が出題対象になります。
# ④レベルの特徴
④ Assistant Data Scientistは、
❌ 高度な研究者
❌ アーキテクト
❌ 戦略コンサル
ではありません。
むしろ、
✅ 正しい進め方ができる
✅ 基礎を理解している
✅ 判断を誤らない
✅ 安全に扱える
という「土台型人材」です。
# モデルカリキュラムとの関係
モデルカリキュラムの4本柱：
1. 社会理解
2. データ理解
3. 倫理理解
4. 技術基礎
これらを横断的に身につけた状態が
④ Assistant Data Scientistレベルです。
つまり、
**モデルカリキュラム修了 ≒ ④レベル到達の入り口**
と考えると分かりやすいです。
# 試験直前まとめ
覚えるべき構造：
🔵 ビジネス力（進め方）
🟢 データサイエンス力（分析理解）
🟣 データエンジニアリング力（扱う力）
DS検定は、
**この3つをバランスよく理解しているか**
を測る試験です。
丸暗記ではなく、
「どう考える人材か」
が問われています。