data-scientist は何をしますか？
データマイニング、モデル構築、検証、解釈、責任あるAI、およびプロダクション対応のための、Python、R、SQL、Excel、ノートブック、エージェントワークフローにわたる汎用シニアデータサイエンティストスキルです。
概要
このスキルは、データサイエンスプロジェクトのライフサイクル全体を管理するように設計されたAIエージェントを定義します。生データの探索から洗練されたモデルのデプロイまで、あらゆる段階をガイドします。
機能
- データマイニングと前処理: 構造化・非構造化データの抽出、クリーニング、変換を自動化します。
- モデル構築: 統計モデルと機械学習モデル（回帰、分類、クラスタリングなど）を構築します。
- 検証: クロスバリデーション、ハイパーパラメータチューニング、メトリクス評価を実施します。
- 解釈: SHAP、LIME、部分依存プロットなどの手法を用いてモデルの予測を説明します。
- 責任あるAI: バイアス検出、公平性評価、モデルカードの生成をサポートします。
- プロダクション対応: モデルをAPI、バッチジョブ、または組み込みシステムとしてデプロイする準備を整えます。
サポートプラットフォーム
- Python（scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、pandas）
- R（tidyverse、caret、tidymodels）
- SQL（データクエリと特徴量エンジニアリング）
- Excel（データ探索とプロトタイピング）
- Jupyter Notebooks / VS Code（インタラクティブな開発）
- エージェントワークフロー（Claude Code、Cursor、Codex）
使用方法
スキルを呼び出すには、特定のデータサイエンスタスクを記述します。例えば：
- 「
data-scientistとして、このCSVファイルの顧客離れ予測モデルを構築し、主要な特徴量を解釈して、責任あるAIレポートを生成してください。」 - 「
data-scientistを使用して、このSQLデータベースを探索し、売上予測モデルを構築し、検証結果をノートブックとして出力してください。」
スキルはコンテキストに応じて適切なツールと言語を自動的に選択します。
詳細設定
環境変数 DATA_SCIENCE_WORKSPACE で作業ディレクトリを、RESPONSIBLE_AI_THRESHOLD でバイアス検出の閾値を設定できます。