確認テスト | 02.データサイエンティスト

Q1データサイエンティストの仕事の本質として、もっとも適切なものはどれでしょう？

頼まれたデータを抽出して、そのまま渡すことデータから潜在的な価値を導き出し、最終的に施策へ落とし込むことできるだけ複雑な機械学習モデルを作ることプログラミング言語をたくさん覚えること

Q2データサイエンティストに求められる、大きく3つのスキルの組み合わせとして正しいものはどれでしょう？

エンジニアリング・IT、統計学・機械学習、ビジネス・マーケティング統計学・機械学習、英語、プレゼンテーションプログラミング、デザイン、統計学ビジネス・マーケティング、営業、経理

Q3レッスンに出てくるDMP（Data Management Platform）の説明として正しいものはどれでしょう？

Webサイトの見た目を作るためのツール機械学習モデルを学習させるための専用の計算機社員どうしがメッセージをやりとりするためのチャットツールさまざまな場所に分散したデータを統合し、マーケティング活動に活かしやすい形で保管する場所

Q4データサイエンティストとして将来も価値を出し続けるための考え方として、もっとも適切なものはどれでしょう？

1つの分析ツールの操作さえ覚えれば、ずっと通用するビジネスの課題は他の人に任せ、モデルの精度だけを追い求める分析の基礎を身につけたうえで、ビジネスの課題をとらえ、分析の結果を施策や開発につなげる力を磨く統計学の知識はツールが代わりにやってくれるので、学ぶ必要はない

Q5データアナリストとデータサイエンティストの違いとして、一般的に言われるものはどれでしょう？

データアナリストのほうが、データの蓄積からビジネス活用まで業務の範囲が広いデータアナリストはデータの集計・分析・可視化が中心で、データサイエンティストは分析結果をビジネスにどう活かすかまで関わることが多いデータサイエンティストはデータの分析をせず、ビジネスの計画だけを立てるデータアナリストはデータを扱わず、営業の資料作りだけを担当する