2022/02/17

2022/11/02

DS検定とは?注目のデータサイエンティスト資格の概要や対策講座をご紹介!

DS検定

ライター:

データを元にビジネスの意思決定をすることが当たり前になりつつある昨今、「データサイエンス」領域は、全てのビジネスパーソンが身に着けるべき素養と言える。そんな世の中の機運に応え、一般社団法人データサイエンティスト協会が2021年に開始したのが「データサイエンティスト検定™」だ。今回は、データサイエンティストの資格を探している、これからデータティストを目指したい皆様に向けて、データサイエンティスト検定の概要や取得するメリット、対策講座などをご紹介する。

データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(DS検定™★)の概要

「データサイエンティスト検定™」は、一般社団法人データサイエンティスト協会がデータサイエンティストに求められるスキルや知識をまとめた「スキルチェックリスト・タスクリスト」(2021年度版はこちら)に定められている素養が身についているかを検定する資格試験である。

データサイエンティスト協会の定義によると、データサイエンティストに求められるスキルは3つの領域に区分される。

データサイエンティストに求められるスキル
出典:https://www.datascientist.or.jp/dskentei/#

ここで注目すべきは、データサイエンティストに求められるスキルとして、「ビジネス」と「データエンジニアリング」の領域が定義される点だ。
さらに、下の図のようにデータサイエンティストのスキルレベルを4段階に分け、このうち「アシスタント データサイエンティスト」のスキルレベルを検定する試験が「データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(略称:DS検定™★)」である。

データサイエンティストのスキルレベル
出典:https://www.datascientist.or.jp/dskentei/#

「DS検定™★」の試験対象であるアシスタント データサイエンティストには、具体的に以下のようなスキルが求められている。

ビジネス
  • ビジネスにおける論理とデータの重要性を理解したデータプロフェッショナルとして行動規範と判断が身についている
  • データドリブンな分析アプローチのキホンが身についており、仮説や既知の問題が与えられた中で、必要なデータを入手し、分析、取りまとめることができる
  • 担当する検討領域についての基本的な課題の枠組みを理解できる
データサイエンス
  • 統計数理や線形代数、微分積分、集合理論の基礎知識を有している
  • データ分析の基礎知識を有している
  • 機械学習の基本的な概念を理解している
  • 適切な指示のもとに、データ加工と基礎的な分析を実施できる
  • データ可視化の基礎知識を有している
データエンジニアリング
  • データやデータベースに関する基礎知識を有している
  • 数十万件程度のデータ加工技術を有している
  • 適切な指示のもとに、以下を実施できる
    • データベースから条件を満たすデータを抽出できる
    • インポート、レコード挿入、エクスポート
    • システムや予測モデルのテスト実施
  • セキュリティの基礎知識を有している

出典:skillcheck_ver4.00_simple.xlsx

スキルチェックリスト」には、レベルやカテゴリごとに更に細かく定義されているので、気になる方は確認してみてほしい。

試験範囲

「DS検定™★」の試験は、以下の2つの要素を総合した範囲となっている。

①スキルチェックリストで定義されている項目のうち、「見習いレベル」相当のスキル
②数理・データサイエンス教育教科拠点コンソーシアムが定める数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム

詳細の項目は以下の通りだ。かなり広範囲の知識が問われることが見て取れる。

スキルチェックリストの範囲

ビジネス ビジネスマインド、データ倫理、コンプライアンス、契約、MECE、言語化能力、ストーリーライン、ドキュメンテーション、説明能力、KPI、スコーピング、データ入手、データ理解、意味合いの抽出・洞察、評価・改善の仕組み、プロジェクト発足、リソースマネジメント、リスクマネジメント
データサイエンス 統計数理基礎、線形代数基礎、微分・積分基礎、回帰/分類、評価、検定/判断、グルーピング、性質・関係性の把握、サンプリング、データクレンジング、データ加工、方向性定義、軸だし、データ加工、表現・実装技法、意味抽出、アプローチ設計、統計情報への正しい理解、データ確認、俯瞰・メタ思考、データ理解、洞察、機械学習、時系列分析、言語処理、画像処理、動画処理、音声/音楽処理、パターン発見
データエンジニアリング システム運用、システム企画、クライアント技術、通信技術、基礎知識、テーブル定義、DWH、分散技術、クラウド、フィルタリング処理、ソート処理、結合処理、クレンジング処理、マッピング処理、サンプリング処理、集計処理、変換・演算処理、データ出力、データ展開、データ連携、基礎プログラミング、データインタフェース、分析プログラム、SQL、基礎知識、攻撃と防御手法、暗号化技術

モデルカリキュラムの範囲

1.社会におけるデータ・AI利活用
1-1.社会で起きている変化 ・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
1-2.社会で活用されているデータ ・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど
・1次データ、2次データ、データのメタ化
・構造化データ、非構造化データ(文章、画像/動画、音声/音楽など)
・データ作成(ビッグデータとアノテーション)
・データのオープン化(オープンデータ)
1-3.データ・AIの活用領域 ・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など
1-4.データ・AI利活用のための技術 ・データ解析:予測、グルーピング
・データ可視化:関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理:言語処理
1-5.データ・AI利活用の現場 ・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介
1-6.データ・AI利活用の最新動向 ・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)
・AI最新技術の活用例(深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など)
2.データリテラシー
2-1.データを読む ・データの分布(ヒストグラム)と代表値(平均値、中央値、最頻値)
・観測データに含まれる誤差の扱い
・相関と因果(相関係数、擬似相関、交絡)
・母集団と標本抽出(国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出)
・統計情報の正しい理解(誇張表現に惑わされない)
2-2.データを説明する ・データの図表表現(チャート化)
・データの比較(条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)
・不適切なグラフ表現(チャートジャンク、不必要な視覚的要素)
・優れた可視化事例の紹介(可視化することによって新たな気づきがあった事例など)
2-3.データを扱う ・データの集計(和、平均)
3.データ・AI利活用における留意事項
3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 ・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト

出典:https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

試験日程・方式

データサイエンティスト協会の発表によると2022年の試験日程は以下の通りだ。

試験実施期間 試験申し込み期間
2022年11月15日~12月5日 個人申込:2022年10月1日(土)10:00~2022年11月6日(日)23:59
法人申込:2022年10月3日(月)10:00~2022年10月28日(金)18:00

試験範囲:
スキルチェックリストver4の3カテゴリ(データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力)の★1(見習いレベル)と数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)におけるモデルカリキュラムを総合した範囲
試験形式:CBT方式(全国の試験会場
出題形式:CBT四肢択一式90問90分
受験費用:一般:11,000円 / 学生:5,500円(いずれも税込価格)

試験の申し込み方法に関する詳細は、データサイエンティスト協会のHPをご確認してほしい。

想定受験者と取得するメリット

データサイエンティスト協会によると、「DS検定™★」は以下のような方におススメされている。

・データサイエンティスト初学者
・これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン
・データサイエンティストに興味を持つ大学生や専門学校生など

 

データサイエンティストの入門資格的な位置づけである「DS検定™★」を取得するメリットは以下の2点だと考える。

メリット1:データサイエンスのスキルを証明する
データ活用が当たり前になった昨今、仕事でデータサイエンス的な職務をこなしたり、独学でプログラミングや機械学習を勉強してみたりする方が増えてきたのではないだろうか。今の自分がデータサイエンティストとしてどのくらいのスキルレベルにあるのか客観的に証明するために、DS検定は有効な資格になってくるはずだ。

メリット2:データサイエンティストに求められるスキルを網羅的に学習する
試験範囲にも記載した通り、ビジネス・データサイエンス・データエンジニアリングの3領域で、それぞれ必要なスキル項目を体系的に整理し、問われるのがDS検定だ。

各領域に特化した資格(統計検定、Python3エンジニア認定データ分析試験など)や広範囲なIT知識を問う資格(ITパスポート、基本情報技術者試験など)は多数あるものの、データサイエンティストに求められるスキルを網羅的に問う資格は希少であるため、学習する価値があると考える。

 

過去試験からみる合格ライン

データサイエンティスト協会が公開している過去の試験結果は以下の通りだ。いずれの試験も80%以上の得点率が合格ラインだった。

開催回 受験者数(目安) 合格者数 合格率 得点率の合格ライン(目安)
第1回(2021年9月実施) 1,400名 927名 66.21% 80%
第2回(2022年6月実施) 2,900名 1,453名 50.10% 80%
累計 4,300名 2,380名

合格率を見ると第2回は50%と第1回試験よりも合格難易度が上がっている。受験者数が前回から2倍以上になっており、受験者層にデータサイエンス初学者が増えたこと、始まったばかりの資格試験のため、まだ対策方法が確立されていないことなどが要因と考えられる。

合格ラインの目安が得点率80%であるからといって、簡単な問題が出題されるわけではないので、以下に記載する対策方法を参考にして、試験に臨んてほしい。

対策方法

現在発表されているテキストや対策講座をまとめたので、学習の際の参考にしてほしい。

参考書籍

最短突破データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版

最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック

㈱AVILEN㈱ディジタルグロースアカデミア日本電気株式会社㈱ 日立アカデミー㈱Rejouiの、データサイエンス教育5社が集結し、共同開発した「DS検定™★」の受験対策用テキストだ。
試験で問われる147個のスキル項目に対する解説と巻末の模擬問題を通して、DS検定で問われる知識を一通り学習できる。

徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応

スキルアップAI株式会社により著述された問題集。スキルチェックリストver.4に対応している。

模擬問題

データサイエンティスト協会が模擬問題を発表している。問題数が少ないため、試験対策というより試験問題の難易度のイメージするために利用するのがよいだろう。
※最新の模擬問題は、データサイエンティスト協会のHPに公開されているものを参照してほしい。

対策講座

各事業者が用意している対策講座を紹介する。本試験が、データサイエンス初学者やビジネスパーソンを対象としていることから、公式リファレンスブックだけではデータサイエンスやエンジニアリング領域の対策が不十分と考えられる。試験対策に不安を感じる場合は、受講の検討をお勧めする。

●提供事業者一覧

各講座の特長や備考は以下の通り。上の比較表と合わせて講座選定の参考にしてほしい。

全人類がわかるDS検定対策コース – ㈱AVILEN

特長
  • データサイエンティスト協会所属のデータサイエンティストが監修
  • 数学・プログラミング基礎を高校相当から丁寧に解説
  • データサイエンス初学者が学習しやすいように再編成したカリキュラム
  • インプットとアウトプットを繰り返す効率的な学習システム
  • 300問以上のWEB問題集で徹底対策
推奨スキル 不要
スキルチェックリストVer Ver4
講座形式 eラーニング
講義時間 約10時間
教材
  • 動画講義
  • 講義資料(PDF)
  • WEB問題集(300問以上)
オプション  なし
価格(税込)  42,900円

DS検定リテラシーレベル対応 データサイエンティスト基礎講座 – スキルアップAI㈱

特長
  • データサイエンティスト協会が監修
  • ビジネスに活かせるデータサイエンス基礎知識を学ぶことができる
  • 無料でオンライン講座が受けられる
推奨スキル
スキルチェックリストVer Ver3(2021年9月時点でのDS検定™★の出題範囲をカバー)
講座形式 eラーニング
講義時間 約10.5時間
オプション教材 講座資料+模試
価格(税込)
  • 動画講義:無料
  • 講座資料+模試:8,800円

データサイエンティスト検定™リテラシーレベル対策講座 – ㈱ディジタルグロースアカデミア

特長
  • データサイエンティスト協会が監修
  • 1回約3分からのeラーニングですきま時間の学習が可能
  • 前提知識不要で、初学者でもわかりやすい
推奨スキル 不要
スキルチェックリストVer Ver3
講座形式 eラーニング
講義時間 約7時間
オプション なし
価格(税込) 9,900円


DS検定対策講座 – ㈱GRI

特長
  • DS検定公式リファレンスブックの隙間を埋める丁寧な講義
  • DS検定公式リファレンスブックに準拠した模擬試験
  • 現役データサイエンティストによる実務を意識した講義
推奨スキル 不要
スキルチェックリストVer Ver4
講座形式 eラーニング
講義時間 約9.5時間
教材
  • テキスト(製本版とPDF版)
  • 模擬試験90問
オプション コーチングオプション
価格(税込)
  • DS検定対策講座:32,780円
  • DS検定対策講座+コーチングオプション:65,780円

DS検定リテラシーレベル対策講座 – NECマネジメントパートナー㈱

推奨スキル
・「ITパスポート試験」もしくは「基本情報技術者試験」を合格、または同等知識
・「AIリテラシー教育」コースを修了、または同等知識

受験の体験談

2021年9月の第一回試験を受験した感想などがまとめられている記事をいくつか紹介する。試験の歴史が浅く、対策講座も少ない中で受験した第一回受験者の声は貴重だ。これから目指す方はぜひ確認してみてほしい。

データサイエンティスト検定リテラシーレベルという試験を受けてみたのでレビューしてみます【合格】

【速報】データサイエンティスト検定を受けてみた。(2021年9月14日)

データサイエンティスト検定を受けてみた。勉強法と感想(第1回:2021.09)

さいごに

DS検定を目指すメリットでも述べた通り、データサイエンスのスキルを身に着けるにあたって、DS検定のように網羅的に学習、スキルを証明できる資格は案外少ない。

自身のデータサイエンススキルの証明やレベルアップのために、2022年実施の「DS検定™★」を目指してみてはいかがだろうか。

(totalcount 9,240 回, dailycount 92回 , overallcount 12,227,457 回)

ライター:

DS検定

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