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どーも、りけーこっとんです。
データサイエンティストを目指したい皆さん、こんな悩みはありませんか？
データサイエンティストって何から勉強したらいいか分かんないなぁ…
データサイエンティストのための良い資格ってないのかな？
データサイエンティスト検定っていう、まさにデータサイエンティストのための資格があるよ～
今回はDS検定ってどんな資格か見ていこう～
というわけで、DS検定について解説していこうと思います。
データサイエンティスト検定というだけあって、データサイエンティストに必要な知識が学べる資格なんですね。
では早速解説していきましょう。
DS検定とは？
DS検定とは、一般社団法人データサイエンティスト協会が開催している資格です。
データサイエンティスト協会：
データサイエンティストという定義があいまいなので、明確に定義しようという団体
データサイエンスに関する有名な方、優秀な方が先導して運営している組織ですね。
日本でデータサイエンティストとして働きたいならば、ひとまずこの協会の定義に従うのが無難といえます。
他に定義もないですからね。
そしてデータサイエンティストを以下のようなスキルを持つ人と定義しています。
DS検定で３つのスキル全てを測れるかというと、そういうわけではありません。
（もちろん出題範囲は、全てを網羅していますが…）
DS検定は「データサイエンス力」に重きを置いた資格になります。
問題数が「データサイエンス力」に関するものが多いイメージです。
じゃあ、「データエンジニアリング力」と「ビジネス力」を測れる資格はないの？
そんなことはありませんよ。
「データエンジニアリング力」にはITパスポート
「ビジネス力」にはG検定が有力な資格と言われています。
G検定に関しては以前の記事でも解説していますので、ぜひご覧ください。
では、DS検定が具体的にどういう試験なのか、見ていきましょう。
DS検定の試験日・合格ライン・難易度は？
まずはDS検定の概要から。
DS検定の受験料、問題数、試験日などは以下のようになっています。
| 受験料 | 一般：10000円 （税抜き） 学生：5000円 （税抜き） |
| 問題数 | 90問 |
| 試験時間 | 90分 |
| 出題形式 | 選択式問題 |
| 会場 | 全国のCBT試験会場 |
| 試験期間 | （予定） 第4回：2023年6月3日(土) ～ 2023年6月25日(日) 第5回：2023年11月11日(土) ～ 2023年12月3日(日) 第6回：2024年3月上旬 ～ 下旬 ちなみに… 第1回：2021年9月11日 ～ 9月30日 第2回：2022年6月10日 ～ 6月30日 第3回：2022年11月15日 ～ 12月5日 でした |
| 結果発表 | 合格証明書・オープンバッチ （どちらも受験者用マイページから取得可能） |
まだ３回しか行われていない試験で、新しい資格と言えますね。
合格ラインは、目安として80%程。
公式サイトにも参考値と書いてあるので、試験ごとに変わる可能性もあるようです。
難易度としては、参考値として過去の試験データがありました。
第１回：約66%
第２回：約50%
まだ始まったばかりの試験で、対策法が確立されていません。
試験の難易度にもまだ、ばらつきがあるようですね。
DS検定の出題範囲は？
DS検定の出題範囲は、非常に広いです。
主な範囲としては以下の二つ。
１に関しては、データサイエンティスト協会が定義したスキルになります。
リンクを見ると分かりますが、このスキルというのが結構な量なんですね。
（185項目あります…）
２に関しては全ての高専生、大学生に教えられる「数理・データサイエンス・AI」の内容です。
今後の新卒は、これらの知識は大前提にあると考えていいでしょう。
そのため、試験範囲になっているわけですね。
では試験範囲について、もう少し細かく見ていきましょう。
データサイエンス力
DS検定の「データサイエンス力」の範囲には以下のようなものがあります。
・統計数理、線形代数、微分・積分などの基礎数学
・データの理解や評価、洞察
・データ加工
・データ可視化
・機械学習
・深層学習
など100項目
基礎数学から機械学習まで幅広い分野です。
DS検定でも一番出題数が多い分野ですね。
データエンジニアリング力
DS検定の「データエンジニアリング力」の範囲には以下。
・システム環境構築
・データ収集
・データ加工
・データ構造
・セキュリティ
・AIシステム運用
など57項目
DS検定でも二番目に出題数が多い分野です。
ビジネス力
DS検定の「ビジネス力」の範囲には以下のようなものがあります。
・データ･AI倫理
・行動規範
・論理的思考力
・事業への実装
・評価、改善の仕組み
・プロジェクトマネジメント
など28項目
数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム
DS検定には、大学などでのモデルカリキュラムの範囲も出題されるようです。
●社会におけるAI・データ活用
ビッグデータ、IoT、society5.0、構造化・非構造化データ、データ・AI活用領域の広がり、データ解析、データ可視化、AIの活用事例 など
●データリテラシー
データの分布と代表値、相関、母集団、標本抽出、データの図表表現、正しいデータ可視化の仕方、データ集計 など
●データ・AI利活用における留意事項
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、匿名加工情報、暗号化、機密性、完全性、可用性など
DS検定の勉強時間・参考書は？
りけーこっとんの勉強法について書きたいと思います。
勉強時間や参考書についても触れますね。
勉強時間は？
DS検定の勉強時間としては１か月くらい取りました。
後述の流れで進めましたが、トータルで１か月くらいかなと。
ただG検定取得後だったので、割と被ってる内容も多いなと感じました。
G検定・ITパスポートを持ってない方は、多めに２か月ほど取ると良いかもしれません。
１．Skillup AIの無料動画を見る
１．Skillup AIの無料動画を見る
https://www.skillupai.com/ds/
こちらは申し込みが必要ですが、無料なので安心してください。
申し込むとYouTubeの動画が見れるようになります。
まずはこの動画でDS検定の全体像を把握しましょう。
ながら聞きでもいいので、とりあえず全部の動画に目を通しておくことをオススメします。
２．参考書を読む
参考書として「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」を読んでいました。
公式というだけあって全範囲が網羅されているので、この一冊があればDS検定は十分かと。
過去問はありませんが、問題集も載っているので絶対に解きましょう。
問題集から何問か似た問題が本番でも出題されました。（第3回：2022年11月15日 ～ 12月5日）
３．試験日までSkillup AIの無料動画を見て復習する
あとは、もう一度動画を見て復習ですね。
本で解説されていなかった動画の内容を重点的に行うといいでしょう。
また、これでも不安な方は以下の参考書もあるので、見てみてください。
DS検定を取得する意味ない？
この章ではDS検定を取得する意味があるのかについて考えていきましょう。
DS検定の認知度が低い？
DS検定を取得する意味がないと言われる理由の一つとして、認知度が考えられます。
せっかく資格を取ったんだから、履歴書などに書きたいですよね。
過去二回の受験者数はどれくらいだったのでしょうか。
第１回：約1400名
第２回：約2900名
受験者数の相場が分からないので、何とも言えないですね…
では、よく並べて言われる「G検定」「ITパスポート」の受験者数と比べるとどうなるのでしょうか。
G検定：7,502名
ITパスポート：103,812名
昨今のIT人材の需要もあり、ITパスポートの認知度はさすがのものですね。
これらと比べると、まだ認知度としては低いでしょう。
しかし以下の理由から、一概に意味ないとも言えないと思います。
・モデルカリキュラムの内容もあるため、これからの新卒はDS検定の知識を前提として学んでいる可能性が高い
・第１回・第２回と受験者数が倍化しているため、今後も増加の可能性が高い
DSを目指したい方は、意味がない資格ではありませんね。
難易度が低い？
DS検定を取得する意味がないと言われる理由のとして、難易度もあるようです。
ではこれも「G検定」「ITパスポート」と比べてどうなのか、見ていきましょう。
DS検定：約50%（2022年6月試験時）
G検定：約66%（2022年11月試験時）
ITパスポート：50%前後
難易度としては、ITパスポートと同等、という感じですかね。
ITパスポートと同等ということは、低すぎるということもないでしょう。
「難易度が低い」というのも、取得の意味がない理由にはならないかと。
まとめ
今回はDS検定とは、について解説しました。
合格ライン・難易度・勉強時間などにも触れましたね。
今回のまとめは以下の通り。
・合格ライン：80%程
・難易度：合格率50%程（2022年6月試験時）
・勉強時間：1～2か月
・試験範囲：
スキルチェックリストの★１（見習いレベル）相当
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
DSを目指す方にとっては、取っておきたい資格の一つです。
「意味ない」という言葉に惑わされず、目指していって下さい！
ではまた～
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