データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)とは？合格率や難易度、出題範囲など検定詳細やおすすめ問題集を解説

数理・データサイエンス・AI分野における実践的な知識とスキルを評価する試験が存在します。この試験は、アシスタント・データサイエンティストと数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによって開発されたカリキュラムに基づいて作られています。

本稿では、この試験の概要、受験のメリット・デメリット、合格に向けた対策などについて詳しく説明します。

実務で役立つ能力を証明できる資格を目指す方は、この情報をご覧ください。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)とは

この資格試験は、数理・データサイエンス・AI分野における実践的な能力と知見を評価するものです。
アシスタント・データサイエンティストと数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが主催し、カリキュラムに基づいた内容が出題されます。
合格者は、データサイエンティストとして必要な実務スキルとビジネス知識、さらに教育面でのリテラシーレベルを有することが証明されます。
主な受験対象者は、

• データサイエンティストを志す初学者
• 学生
• ビジネスパーソン

などが想定されています。

データサイエンティストの役割と需要の高まり

データ分析の専門家は、経営判断の際に合理的な意思決定を支援する役割を担っています。
主な業務としては、

• データの収集と分析
• 収集データの整理
• 経営課題の特定と戦略策定
• 仮説の検証
• レポート作成や提言

などが挙げられます。
近年、AI技術の進歩により、機械学習、ビッグデータ解析、画像・音声処理、自然言語処理などの最新テクノロジーが広く普及し始めたことから、データ分析の専門家に対する需要が高まっています。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)試験概要

データサイエンティストの能力を評価する試験の概要を説明します。
この試験は、データ分析に関する知識と技能を測定するものです。
受験者の実力を客観的に判断するための指標となります。
試験内容は、以下の分野にわたります。

• 統計学
• 機械学習
• プログラミング

合格基準を満たせば、データサイエンティストとしての資格が得られます。
詳細については、公式ウェブサイトをご覧ください。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル概要

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の詳細をご説明します。
この試験は共通の試験会場で実施されます。
各会場の日程は受験者マイページから確認できます。
令和4年度の試験日は2022年6月10日から6月30日までの期間となっています。

• 個人での申し込み期間は2022年4月21日10時から5月31日23時59分まで
• 法人申し込みは4月21日10時から5月20日18時まで

となっています。
試験時間は90分で、CBT方式の選択式問題90問で構成されています。
合格基準は非公開ですが、前回の開催報告では合格率約66%、合格ラインの目安は正答率約80%と公表されていました。
受験資格は必要ありません。

受験料は

一般	10,000円(税別)
学生	5,000円(税別)

です。
資格の有効期限はありません。

データサイエンティスト検定リテラシーレベルの出題範囲

データサイエンティストとして必要な能力について説明します。
まず、データサイエンス力として、

• 統計学や線形代数などの基礎知識
• データ分析の手順
• 機械学習の概念理解
• データ加工と基礎分析の実践力
• データ可視化の知識

が求められます。
次にデータエンジニアリング力では、

• データやデータベースの基礎知識
• 中規模データの加工技術
• 指示に基づくデータ抽出・加工・テストの実施能力
• セキュリティの基礎知識

が必要とされます。
さらに、ビジネス力として、

• データ倫理と法令理解
• コミットメント
• 報告力
• データドリブンな分析アプローチ
• 担当領域の課題枠組み理解

が重要視されています。
これらの能力を総合的に身につけることで、社会におけるデータ・AI活用を実践できるデータサイエンティストになれます。

データサイエンティスト検定の合格率と難易度

昨年度のデータサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の受験者数は約1400名で、そのうち927名が合格し、合格率は約66%でした。
合格ラインの目安は正答率約80%でした。
他の試験との平均合格率を比較すると、DS検定の合格率はG検定と近い数値となっています。
しかし、単に合格率が似ていることから、両者の難易度が同等であると断言することはできません。
合格率は参考程度に留め、過度な楽観は禁物です。各試験の内容や問題の質を十分に把握した上で、適切な対策を立てる必要があります。

データサイエンティスト検定の受験手順

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の申し込みから試験当日までの手順は次のとおりです。

• 初めてCBT-Solutionsを利用する場合は、ユーザーIDとパスワードを取得する必要があり、マイページアカウントを作成します。
• 受験予約時に、クレジットカード決済、コンビニ決済、Pay-easy決済、受験チケット決済(法人向け)から支払い方法を選択できます。
• 予約完了後は、変更・キャンセルは試験ごとの期限までに行えます。
• 領収書を受け取ります。
• 試験当日、会場に到着します。
• 受付で、写真付き身分証明書1点を提示します。身分証がない場合は、クレジットカードや保険証を2点提示します。
• 試験会場に入室します。
• 試験終了後、合否結果が画面に表示されるので、試験官を呼び、スコアレポートを受け取ります。

データサイエンティスト検定の問題更新について

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の問題は、スキルチェックシートやモデルカリキュラムの変更に伴い、更新される見込みがあります。
合格証には合格年が記載されていますが、有効期限は設けられていません。

データサイエンティスト検定合格への道のり

データサイエンスの分野に足を踏み入れたばかりの初学者が、データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)に合格するためには、最低でも2週間以上の学習期間が必要となるでしょう。

一方、実務経験のある方であれば、20時間程度の勉強で合格できる可能性はあるものの、あくまでも平均的な目安に過ぎません。

個人のスキルや知識、学習効率などによって、試験合格に要する学習時間は異なってくるため、この数値は目安程度に捉えるべきでしょう。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の資格取得のメリット

データサイエンティストの資格を取得することには、さまざまな利点があります。まず、この分野における専門知識と技能を客観的に証明できる点が挙げられます。
また、キャリアアップの機会が広がり、より良い条件での就職や転職が期待できます。
資格取得は自己研鑽の動機付けにもなり、データサイエンスの最新動向を常に把握できるようになります。
このように、データサイエンティスト検定の取得は、あなたの将来的な成長と発展に大きく寄与するでしょう。

データサイエンティスト検定の基礎スキル

データ分析の基礎となる能力を習得できるのが、データサイエンティスト検定リテラシーレベルの資格です。

• データの前処理作業
• データの性質の把握
• データの視覚化
• 不要なデータの除去など

データサイエンティストに求められる基本的な技能を身につけることができます。
この資格を活かし、データ分析の土台を築くことができるでしょう。

データサイエンティスト検定の活用

データ分析の基礎知識を客観的に示せる資格を取得することで、IT業界やWebサービス関連企業への就職・転職が有利になる可能性があります。
この資格を保有していれば、データ解析の基本的な理解力があることを証明できるため、企業や顧客に対して自身の能力をアピールしやすくなります。
特に将来的にデータサイエンスの需要が高まる分野で活躍したい方にとって、この資格は魅力的なものと言えるでしょう。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の資格取得のデメリット

データ分析の専門家としての能力を公的に証明できる点が、DS検定の主要な利点と言えます。この資格を取得することで、分析力や統計的思考力などの高い技術レベルを客観的に示すことができます。

• 企業においては、データサイエンティストの実力を評価する際の指標として活用されることが期待されています。
• また、個人的にもキャリアアップの手段として役立つでしょう。

データサイエンス初心者のための勉強時間確保の難しさ

データサイエンスの分野に初めて足を踏み入れる場合、データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)の合格には、最低でも2週間以上の学習期間が必要となります。
日々の仕事や学業で多忙を極める中、まとまった時間を確保するのは容易ではありません。
そのため、

• 休日や移動時間、休憩時間などの空き時間を活用し、学習時間を捻出しなければならない

ことが、この資格取得の難しさと言えるでしょう。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)合格のためのおすすめの参考書や対策法

この記事では、データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)に合格するための推奨の書籍2冊と、試験対策の方法について説明します。
この情報が役立つことを願っています。

推奨の書籍

• 「Pythonによるデータ分析入門」(ウェス・マッキンリー著、オライリー・ジャパン)
• 「Pythonで学ぶ統計解析入門」(ジョエル・グラス著、オライリー・ジャパン)

試験対策の方法

• 過去問題を解く
• 模擬試験を受ける
• 勉強会に参加する

項目	内容
試験日程	年4回(1月、4月、7月、10月)
受験料	15,000円(税込)
合格基準	70点以上

データサイエンティスト育成の決定版

この書籍は、専門家による詳細な解説と実践的な演習問題が用意されているため、データサイエンティストとしての確かな知識と技術を効果的に習得できます。
各トピックスは丁寧に説明されており、理解を深めやすくなっています。
また、実際のシーンを想定した具体例が豊富に盛り込まれているため、実務で役立つ実践力が身につきます。

最新試験範囲対応の合格力アップ本

この書籍は、最新の試験範囲に準拠しており、詳細な解説が記載されているため、別のテキストを用意する必要がありません。
1冊で合格に向けた実力アップが期待できます。
また、本番さながらの総仕上げ問題が収録されているため、実践的な力が身につきやすくなっています。

DS検定対策の重要性

データサイエンティストの資格試験に合格するには、練習問題や講座の受講が有効的な手段となります。

• 模擬問題を解くことで、自身の実力を数値化して把握することができます。
• 間違えた箇所を分析し、弱点に対応した講座を受講すれば、不足している知識を補完したり、重点的に学習すべき分野が明確になります。

練習問題や講座については、公式ウェブサイトで情報を入手できますので、ぜひ活用してみましょう。

まとめ

この記事では、データサイエンティスト検定リテラシーレベル(DS検定)について詳しく説明しています。この資格は、数理・データサイエンス・AIに関する実務スキルと知識を証明するものです。

資格取得のメリットとして、

• 基礎的な知識が身に付くこと
• 就職・転職に役立つ可能性があること

が挙げられています。

一方で、

• 勉強時間を確保する必要があるというデメリットもあります。

合格に向けた参考書としては、

• 公式リファレンスブック
• 問題集

が推奨されています。

この資格を取得することで、データサイエンスの高度な能力を客観的に示すことができ、関連分野での就職・転職が有利になると考えられます。将来的にデータサイエンスを活用したい方は、この機会にチャレンジすることをお勧めします。

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