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学ぶ目的
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルとは
データサイエンティスト協会が行う検定で、DS検定★(ほしひとつ)とも呼びます。データサイエンティストの見習いレベルの実務能力と知識、そして大学などで学ぶ「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーレベルの力を確かめる試験です。受験資格はありません。
試験の形式
- 形式 … 選択式問題。全国の試験会場のコンピュータで解くCBT方式
- 問題数と時間 … 100問を100分で解く
- 合格ライン … 公式の過去実施結果では、目安が正答率約76〜80%(回ごとの参考値)
試験期間・申込期間・受験料は、公式の案内で確かめます。
出題範囲は4つの領域とモデルカリキュラム
2025年に更新されたスキルチェックリスト ver.6 の4カテゴリ(基盤、データサイエンス、データエンジニアリング、価値創造)の見習いレベル相当と、モデルカリキュラムを合わせた範囲です。以前のビジネス力の問題の多くは基盤に移り、価値創造の問題が新しく加わりました。
資格と転職
資格は応募の入場券ではありません。でも、データを扱う基礎を体系的に押さえた証明になり、面接で説明できる根拠になります。
学び方
計算は紙に書いて手で解き、用語は「なぜそうなるか」と一緒に覚えます。間違えた問題は、理由を1行で書き残します。
このレクチャーで学ぶこと
- 試験の形式(選択式・CBT・100問100分)と合格ラインの目安
- 出題範囲の4つの領域とモデルカリキュラム
- 資格が転職でどう役に立つか
- パート1とパート2の地図と、学習計画の立て方
質問
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 100問100分のCBTと、4つのスキル領域をつかむ
#2
未完了
社会の中のデータとAI ― データの種類と、活用の広がりを説明する
#3
未完了
データを読む ― 代表値とばらつきを、手で計算して確かめる
#4
未完了
相関と因果、標本の取り方 ― 数字の関係を正しく読み、偏りを見抜く
#5
未完了
確率と推定・検定 ― 条件付き確率と、検定の考え方をつかむ
#6
未完了
数学の基礎 ― ベクトル・行列・微分・集合を、分析の道具として読む
#7
未完了
データの可視化 ― 目的に合うグラフを選び、誤解を招く表現を見抜く
#8
未完了