IT知識
データサイエンティスト（DS）検定とは、データサイエンスに知識や技術を問う資格試験です。
2021年9月から実施されている比較的新しい資格試験のため、難易度や勉強方法がわからないという方は多いでしょう。
この記事では、データサイエンティスト（DS）検定の難易度や合格点、取得するメリットやおすすめのテキスト本を紹介します。
これからデータサイエンティスト（DS）検定を受験しようという方は、是非参考にしてください。
目次
大学院を修了後、金融系SIerでSEとして従事。現在も外資系ITサービス企業で金融部門のSEとして勤務しています。ITの知見を活かしてWebライターとしても活動中です。
データサイエンティスト（DS）検定の基本
データサイエンティスト（DS）検定は、データサイエンスの知識と技術を評価するための資格試験です。この試験は、データの収集、分析、解釈、そしてその結果をビジネスに活用する能力を測定します。
データサイエンティスト（DS）検定について、以下の2点を紹介します。
- データサイエンティスト（DS）検定とは？
- データサイエンティスト（DS）検定の難易度
データサイエンティスト（DS）検定とは？
データサイエンティスト（DS）検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している検定試験です。データの収集や分析、解釈、そしてビジネスへ活用する能力を評価します。
そもそも、データサイエンティストとしての役割は、ビジネスの意思決定をデータに基づいて行うことで、企業の競争力を高めることです。例えば、顧客の購買履歴データから新たなマーケティング戦略を立案したり、製造データを分析して生産効率を向上させたりします。検定により、データサイエンティストとしての能力を証明します。
データサイエンティスト（DS）検定は、2021年9月に第1回が実施され、2022年以降は6月と11月に実施されています。合格率は約50％で、合格ラインの目安は正答率約79%です(引用:一般社団法人データサイエンティスト協会)。
データサイエンティスト（DS）検定の難易度
データサイエンティスト（DS）検定は、プログラミング領域からビジネスの活用まで出題範囲が広いです。その上、暗記で解ける問題は少なく、計算を必要とされたり、本質を理解しないと解けない問題が多く出題されます。そのため、合格の難易度は高いと言えるでしょう。
データサイエンティストに関わる資格として、G検定（ジェネラリスト検定）があります。データサイエンティスト（DS）検定はG検定と比較すると、出題範囲が広く、ビジネスへの活用方法について多く問われます。G検定を知っている方は、データサイエンティスト検定との違いを意識すると学習を進めやすいでしょう。
データサイエンティスト（DS）検定のメリット
データサイエンティスト（DS）検定に合格することで、データサイエンティストの能力をある程度証明することができます。データサイエンティスト（DS）検定のメリットは以下の3つです。
- スキルの証明・信頼性の向上
- キャリアの進展
- 専門知識の確立
それぞれ紹介します。
スキルの証明・信頼性の向上
データサイエンティスト（DS）検定は、自身のデータサイエンスのスキルを証明するための有効な手段です。
この試験に合格することで、自身がデータの収集、分析、解釈、そしてその結果をビジネスに活用する能力を持っていることを証明することができます。これにより、自身の信頼性を向上させ、他のデータサイエンティストや企業からの評価を得ることができます。
例えば、データサイエンティスト（DS）検定を取得したことで、求人応募時に自身のスキルを証明し、採用担当者からの信頼を得ることができます。
キャリアの進展
データサイエンティスト（DS）検定に合格することで、データサイエンティストとしてのキャリアを進めやすくなります。
データサイエンティスト（DS）検定は、2021年から実施され始めた比較的新しい検定試験です。他のIT関連の資格よりも希少価値があり、他者との差別化になります。これにより、キャリアを進展させるチャンスを得られる可能性があります。
例えば、データサイエンティスト（DS）検定を取得したことで、新たな職務に挑戦する機会を得たり、昇進や昇給のチャンスを増やすことができます。
専門知識の確立
データサイエンティスト（DS）検定に向けて勉強をする過程で、データサイエンスの専門知識を確立することができます。
日常の業務の中では知りえない考え方や技術に触れることで、データサイエンスにおける自身の専門性を高めることが可能です。また、自身の専門性を周知させることで、新たな職域に挑戦するチャンスを得られるかもしれません。
また、データサイエンスの分野での最新のトレンドや技術を学ぶ機会を得ることができます。
データサイエンティスト（DS）検定の勉強方法とおすすめのテキスト
データサイエンティスト（DS）検定の絶対的な勉強方法はなく、一人ひとりに合った勉強方法を見つける必要があります。しかし、検定の合格に近づけるおすすめの勉強方法や対策のコツはあります。
ここでは以下の3点について解説します。
- 合格のための学習方法
- 試験対策のコツ
- おすすめのテキスト本
それぞれ紹介します。
合格のための学習方法
データサイエンティスト（DS）検定の合格のための学習方法としては、まずは試験範囲を理解し、それに基づいて学習計画を立てることが重要です。なぜなら、試験の日までに網羅的に学習し、テストに臨む必要があるからです。
試験範囲は、データの収集、分析、解釈、ビジネスへの活用する問題が出題されます。これらの範囲を理解し、それぞれのトピックについて深く学ぶことが求められます。
また、実際の問題を解く練習も重要です。過去問題は公開されていませんが、模擬試験問題を解いてみることで、試験の形式や問題の傾向を把握し、自身の弱点を見つけることができます。
試験対策のコツ
データサイエンティスト（DS）検定の試験対策のコツとしては、問題を早く解く練習をすることが挙げられます。データサイエンティスト（DS）検定は、問題数90問、試験時間90分です。つまり、1問にかけられる時間は1分です。そのため、何度も類似問題を解き、できるだけ早く解けるようになる必要があります。
また、試験前には十分な休息を取ることを忘れないでください。試験時間は、90分と長丁場です。集中力を保つためにも、体調は万全にして臨む必要があります。
おすすめのテキスト本
データサイエンティスト検定公式テキスト
『データサイエンティスト検定公式テキスト』は、データサイエンティスト検定に向けた基本的な知識を提供する公式テキストです。検定の内容や問題形式を理解し、試験に備えるのに役立ちます。
データサイエンスに関する知識を網羅的に説明されています。基礎数学や統計学、ITスキル、ビジネススキルなど、データサイエンスの幅広い分野がカバーされています。
ただし、機械学習に用いるコードが書いてあるわけではないので注意が必要です。
Pythonデータサイエンティスト養成読本
『Pythonデータサイエンティスト養成読本』は、Pythonを用いたデータサイエンスの学習に最適な教科書です。Pythonを使用したデータサイエンスの基本から応用までを解説しています。データの前処理、機械学習、可視化など、データサイエンスの要素を学ぶのに適しています。
この書籍は、PandasやNumpyなどのライブラリを使ったデータ分析から、機械学習の実装までを網羅しています。また、教科書的な内容であり、理論から実践まで幅広くカバーしているため、初心者から中級者まで理解を深めることが可能です。
ただし、そのボリュームと多岐にわたる内容から、計画的に読み進める必要があります。
機械学習入門 Pythonではじめる機械学習
『機械学習入門 Pythonではじめる機械学習』は、データサイエンスに欠かせない機械学習に焦点を当てた書籍です。Pythonを使った実践的なアプローチで、機械学習モデルの構築や評価方法を学べます。
ニューラルネットワークを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
実践的な内容のため、データサイエンスの経験者におすすめです。
データ解析のための統計モデリング入門
『データ解析のための統計モデリング入門』は、一般化線形モデル（GLM）、GLMM、階層ベイズ、MCMCなどの統計モデリングの基本を学ぶための書籍です。データの前処理から統計モデルの構築までをカバーしており、データサイエンティストに必要な統計知識を提供します。
初めてデータサイエンスに触れる方から実際にデータサイエンティストとして活動している方まで幅広くおすすめです。
ただし、数式なしでの説明を理解するのがやや難しいという方もいるようです。繰り返し読んで、内容を理解する必要があるでしょう。
データベースシステム
引用:データベースシステム
『データベースシステム』は、データベースの基本概念やSQLの使い方、データベース設計などを学ぶのに役立つ書籍です。
データサイエンスでは、膨大なデータが必要で、取得したデータを保管、管理する必要があります。膨大なデータを使って解析できるように体裁を整えて保管するのがデータベースです。
データベースの基礎的な考え方や使い方、データベースの設計の仕方が詳しく解説されているので、データベースとは何かを理解するのに最適な書籍です。
PythonではじめるKaggleスタートブック
『PythonではじめるKaggleスタートブック』は、Kaggleに初めて取り組む方向けの入門書です。
Kaggleとは、企業や政府とデータサイエンティストをマッチングさせるプラットフォームです。
この書籍は、Kaggleのアカウント作成からプログラムの作成、提出までの一連の流れを丁寧に解説しています。また、全ページにわたって図がふんだんに使用されており、非常に読みやすいと評価されています。さらに、著者たちの体験談もコラムとして掲載されており、臨場感もあります。
ただし、機械学習の理論面の説明は少ないため、理論については他の書籍を参照することがおすすめです。
Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
引用:Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
『Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析』は、データサイエンスの理論と実践をPythonを使って学ぶための書籍です。
この書籍は、データの取り扱い、確率・統計の基礎から、画像データの分析としての画像処理まで扱っています。Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができ、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方におすすめの一冊です。
データサイエンティスト（DS）検定のまとめ
データサイエンティスト（DS）検定の内容や難易度、対策のコツなどを紹介しました。データサイエンティスト（DS）検定の内容は幅広いため、試験日に向かって計画的に学習を進めることが求められます。
また、データサイエンティスト（DS）検定の学習におすすめの本を紹介しました。基礎から応用までを網羅的に解説した本や、より実践的な内容に絞った本もあります。ご自身の目的や知識の有無に合わせて最適な本を選ぶ必要があります。
最後に、データサイエンスについて不明点や困ったこと、データサイエンティスト（DS）検定に関する質問や検定のサポートが必要な場合がある場合は、株式会社Jiteraにご相談ください。貴社のご要望に合わせたアドバイスを提供いたします。
