データサイエンスとは？でーたさいえんす
データサイエンスとは、統計学・情報科学（データを計算機で扱う技術）・その分野の業務知識を組み合わせ、データから価値ある知見を引き出して課題の解決や意思決定に役立てる学問と実践の総称。シラバスは、課題抽出と定式化 → データの取得・管理・加工 → 探索的データ解析（グラフや集計で全体の傾向をつかむ）→ データ解析と推論 → 結果の共有・伝達 → 課題解決に向けた提案、という一連の流れを「データサイエンスのサイクル」として挙げる。試験では、データマイニングなど個々の手法との関係や、扱うデータの業務知識（ドメイン知識）の重要性が問われる。
最終更新：2026-10-10
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スマホアプリやネット通販、センサーから膨大なデータ（ビッグデータ）が集まるようになったが、ただ集めるだけでは役に立たない。何を明らかにしたいかを問いとして立て、データを整え、分析し、結果を事業の判断につなげるまでを一続きで行う力が必要になり、その全体を指す語として広まった。
具体例
Netflix は会員の視聴履歴を分析し、一人ひとりに合った作品を画面の上位に並べている。「解約を減らすには、見たい作品にすぐ出会えるようにする」という課題を立て、視聴データを集めて加工し、分析結果を推薦の仕組みに組み込んで、効果を測ってまた改善する、という流れがデータサイエンスのサイクルに当たる。
試験での引っ掛け
データマイニングとの取り違えが定番。データマイニングは大量のデータから規則性を掘り出す個々の手法で、データサイエンスは課題の設定から提案までを含む全体の営み。また、データサイエンスを担う人材はデータサイエンティストと呼ぶ。「分析手法さえ知っていればよく、業務の知識は不要」という選択肢は誤りで、シラバスはドメイン知識の重要性を明記している。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。