データサイエンティスト検定リテラシーレベル対策パート2 ― データを整えて守り、仕事の価値につなげて本番を解き切る

無料

獲得できるスキル DS検定

学習時間目安 3時間15分

テスト時間約20分

対象者

データサイエンティスト検定リテラシーレベル対策パート1 ― データを読み、統計と機械学習の基本を計算で説明するの学習を完了している方

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概要

データを使う仕事への転職を目指す人に向けた、データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定★）の対策講座のパート2です。パート1の統計と機械学習を前提に、データの形式と集め方とため方、欠損値や表記ゆれの処理と結合、SQLの絞り込み・集計・結合、プログラミングと生成AIとMLOps、情報セキュリティ、論理的思考と課題の定義とKPI、個人情報とAIの倫理、PoCと効果測定までを、自作の例題で学びます。最後に、100問を100分で解き切る進め方を身につけます。

提供株式会社シンシア

レクチャー

#1 データを集めて蓄える ― データの形式と、収集・蓄積の仕組みを説明する

未完了

CSV・JSON と、構造化・半構造化・非構造化データ、文字コード
API・スクレイピング・IoT によるデータの集め方と注意
テーブル定義と主キー
データレイク・DWH・データマートと、分散処理・クラウド

#2 データの加工 ― 欠損・外れ値・表記ゆれ・結合を正しく処理する

未完了

データクレンジング（欠損値・外れ値・表記ゆれ・重複）
正規化（min-max）と標準化、ダミー変数
内部結合と外部結合で、行の数がどう変わるか
サンプリングと、加工の記録を残すこと

#3 SQLの基本 ― 絞り込み・集計・結合の結果を、表から読み取る

未完了

SELECT・FROM・WHERE・ORDER BY・LIMIT で取り出して絞り込む
GROUP BY と SUM・COUNT・AVG、HAVING で集計する
JOIN と LEFT JOIN で表をつなぎ、NULL を扱う
生成AIが書いたSQLの結果を確かめる方法

#4 プログラミングとAIの運用 ― コードの基礎と、生成AI・MLOpsとの付き合い方

未完了

変数・条件分岐・繰り返しと、ライブラリ
アルゴリズムの違い（線形探索と二分探索）
生成AIのコーディング支援と、結果の確かめ方・入力の注意
AutoML・MLOps・データドリフトと、AIサービスの活用

#5 ITセキュリティ ― 3つの要素と、暗号・認証・攻撃への守りを説明する

未完了

情報セキュリティの3つの要素（機密性・完全性・可用性）
共通鍵暗号と公開鍵暗号、鍵の数、ハッシュ
認証（多要素認証）とアクセス制御（最小権限）
代表的な攻撃と守り方、データを守りながら使う加工

#6 基盤の考え方 ― 論理的思考と課題の定義で、分析を仕事の問いにつなぐ

未完了

MECE・ロジックツリー・言語化
課題の定義と、KGIとKPIの違い、売上の分解
仮説からアプローチを決め、生成AIを切り口の候補出しに使う
統計情報の正しい読み方（母数・倍率・平均の罠）

#7 データ・AIの倫理と法 ― 個人情報・プライバシー・バイアス・生成AIの注意点

未完了

ELSI（倫理的・法的・社会的な課題）
個人情報・個人識別符号・要配慮個人情報・仮名加工情報・匿名加工情報、オプトアウト
GDPRと忘れられる権利、データ倫理、データとアルゴリズムのバイアス、AIの原則
生成AIの留意事項とデータガバナンス

#8 価値創造と本番の解き方 ― 小さく試して効果を測り、100分で100問を解き切る

未完了

価値創造の領域（技術と社会の流れ・課題の再定義・事業とモデルの設計）
PoCの進め方と、成功の基準・やめる基準
効果測定・学びのサイクル・定着と横展開・ガバナンス
100問100分の時間配分と、見直しの進め方

学習開始日

学習完了日

未獲得

コース完了数

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