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。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 人材像 • 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 4 3 キ有ャ望リなア 2 1 • 全般業務イメージ • 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 L字型人材（ビッグデータコンサルタント） B 5 A E 人材像 4 3 2 1 キ有ャ望リなア • 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 • ITコンサルティング、社内企画担当者業務イメージ B: Business Insight A: Analytics E: Engineer データサイエンティスト育成検討事務局 • 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T字型人材（ビッグデータアナリスト/モデラー） B A E 5 人材像 4 キ有ャ望リなア 3 2 1 • 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 • 統計・解析系の学問出身者業務イメージ • 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・構築する逆L字型人材（ビッグデータエンジニア） B 5 4 3 2 1 A E 人材像キ有ャ望リなア • 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。業また、創造し開発できる人務イメ • Sier,IT系企業出身者ージ B: Business Insight A: Analytics E: Engineer データサイエンティスト育成検討事務局 • 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