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DSの育成に関する4つの課題

1. DS人材の真の実力の見極め困難
技術の進化により表面的には高度な分析が可能になり、
真に価値を生む人材かどうかの判断が難しい
2. 育成方向の不明確さ
AI/機械学習の急速な進化により学ぶべき領域が拡大する一方、
コーディング力は生成AIで代替可能になりつつあり、育成方向が不透明
3. DS育成の投資効果の測定困難
DS育成には多くの時間と費用が必要だが、その投資価値を客観的に評価するのが難しい
4. ディスラプティブな変化への対応
AIがもたらす破壊的な事業環境変化の先手を打つには高度な実力のDSが必要

こんな組織的お悩みを解決します

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DSMetriXの実施概要

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DSMetriXの出題範囲

数学
  • 解析学(微分、積分、微分方程式)
  • 線形代数(固有値問題、特異値分解) 等
統計数理
  • 記述統計、推測統計、ベイズ統計
  • 確率分布、区間推定、検定 等
機械学習
  • 統計的機械学習(各種モデリング手法の理論および実践的能力)
  • 時系列分析、自然言語処理、画像分析、音声分析
  • Python、各種ライブラリ、SQL等を用いた各種データ処理 等
総合力
  • 分析プロジェクトのアプローチ立案・ワークフロー
  • 必要なデータの集積や管理
  • 分析手法の選定、コードレビュー能力 等

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