データサイエンティスト検定（DS検定）とはなにか説明した動画の要点を解説する記事です。
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詳しくは上記のリンク先の動画をご覧ください。以下はこの動画から要点のみ抽出したものです。お急ぎの方はご活用ください。
データサイエンスとは
ビッグデータをはじめとするさまざまなデータから有益なインサイトを抽出する学問がデータサイエンスです。インサイトというのは誰かのためになる、価値のある情報ということです。
データサイエンスはもともと複数の分野から成り立っている学問なんです。ですからデータサイエンスに携わるにはいろんな分野の知識が必要です。
数学、統計学、機械学習そしてそのデータサイエンスが適用される特定の業種に関する専門知識やビジネスの知識。さまざま必要です。
データサイエンス人材の需要が高まっている
今、データサイエンス人材の需要がますます高まっています。それに伴ってデータを活用する、データリテラシーを持った人材の育成が重要な課題となってきています。
個人の目線からみても、DX人材やデータ活用人材として名乗れるぐらいの知識を身につけることがキャリアアップに非常に有益です。
データサイエンティスト検定（DS検定）とはなにか
詳しくはデータサイエンティスト検定を主催するデータサイエンティスト協会の公式サイトに掲載されています。その目的を簡単に言うと、「データサイエンスの入門者として必要な知識を身に着けているかどうか証明するための資格検定」ということになります。「データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネス」この３つの分野について一定レベルの能力・知識を持っているかを試されます。
これからデータサイエンティストを目指す方、自分が今働いている会社の中でデータ活用人材を目指す方向けの資格といえます。
対象者はデータサイエンティストやデータ活用人材を目指すビジネスパーソン、学生、一般の方々です。
シラバスはデータサイエンティスト協会のページに詳しく掲載されていますが、それを噛み砕いて説明します。
試験は年に２回CBTの全国の試験会場でおこなわれます。90問の選択式の問題を90分で回答します。
例えば第３回の試験は、2022年の11月15日から12月5日までの期間中、都合のよい日を選んでCBTの試験会場で受けるという形でした。
気になる公式の合格発表ですが、試験から２ヶ月以内には公式サイトのマイページから確認することができます。
公式の発表はこんな形なのですが、裏技的にもっと早く、およそ合格できているかどうかを知る方法があります。
CBTの試験会場で試験終了後、自分の受験しているPCから各分野の「得点率」をプリントアウトできるんです。得られる情報は得点率だけなんですけれども、この速報の紙を会場でもらうことができるんです。もちろん、試験ごとに違ってくるんですが、得点率80％で合格する確率が高い、と一般的に言われています。ご自身の得点率が80％を超えているか確認してみてください。
正式な合否の発表は公式ページでおこなわれます。公式ページのマイページに飛ぶと、図のような詳細なスコアシートをダウンロードできるようになります。ご自身の弱点を分析してそこを強化できる勉強ができるので、すごく役に立つスコアシートです。
データサイエンティスト検定（DS検定）で求められる知識
データサイエンティスト検定で求められている分野というのは大きくわけて３つ、データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスがあります。
出題分野：データサイエンス
データサイエンスは３つの分野の中で最も幅広い内容です。ここには私が重要だと思うものを挙げてみました。
出題分野：データエンジニアリング
データエンジニアリングの分野は現在エンジニアをしてらっしゃる方にとってはとても点数を取りやすい内容だと思います。
SQLデータベースを用いた、SQLの知識など、意外と細かい操作についても問われます。ここまで細かいSQL文の穴埋めまで問われるんだと驚かれる方もいらっしゃると思います。ですがデータリテラシーを育成するために、この程度の知識のインプットは必要なことだろうと思います。
出題分野：ビジネス
ビジネス分野については、データサイエンスに限らず一般的なビジネスに関する知識を問うものです。
数理統計
これは３つの分野に入ってないんですけれど、ピクアカのコースで数理統計は別に分けて学習する形になっています。
データサイエンティスト検定で印象的なのは、数学と統計学の知識を使って答えを導き出す問題が多いということです。データサイエンティスト協会のシラバスを見るとこれらはデータサイエンスのカテゴリに入れられています。しかしこれだけの数学と統計学に関連する問題が出題されているのであれば、独立した分野として学んだほうがわかりやすいと考え、ピクアカのコースでは数理統計学としてひとつの分野として扱っています。
Di-Lite
Di-Lite（ディーライト）という、すべてのビジネスパーソンが身につけるべきデータリテラシーを定義したものがあります。デジタルリテラシー協議会というものが作ったものです。
Di-LiteはG検定と、ITパスポートと、データサイエンティスト検定の３つの検定を推奨しています。
人材育成のエキスポなどに行くと、Di-Liteに関するブースがたくさんあるなど、これらの検定の重要性が社会の中でますます認められるようになってきています。
データサイエンティスト検定とG検定の違いと難易度
データサイエンティスト検定とG検定とはどう違うのか、という質問をよく受けます。
G検定のGはジェネラリストの頭文字です。こちらはディープラーニング協会という別の団体が主催している検定です。ディープラーニングとニューラルネットワークに関する、細かく、深い理解が必要な問題が出題されます。また、最先端の技術に対する知見が求められます。最新の技術動向にキャッチアップしていることが必要です。G検定はデータサイエンティスト検定よりはるかに多くのAIに関する法律と倫理の問題が出題されます。データサイエンティスト検定は、G検定ほど細かいことを問われない傾向があります。ただ、出題の範囲が広くなっています。データサイエンティスト検定は、実社会の中でよく見るデータから情報を読み解く等、すぐに身の回りに適用できそうな、本質的な問題が多いように思います。そこがデータサイエンティスト検定の魅力のひとつです。
データサイエンティスト検定の出題のポイントは上の図の青字で示した部分です。データから情報を正しく読み解くためのリテラシーやロジカル思考力が問われます。丸暗記だけでは難しいでしょう。
私の主観ですが、データサイエンティスト検定の難易度はG検定より２〜３割ほど高いのではないでしょうか。
コース（教材）の紹介
データサイエンティスト検定合格をお手伝いする教材の紹介です。
ひとつは、ピクアカのデータサイエンティスト検定最強の合格講座です。動画講義、テキスト、模擬試験、演習問題が含まれています。合格に導いてくれるような内容で、演習問題も豊富です。データサイエンティストの学習を楽しいと感じてもらえることを目指してつくられている教材です。
データサイエンティスト検定模擬試験
こちらの模擬試験は、他のテキストとは違う問題が入っている模擬試験です。Web上で受験でき、問題数は90問です。
解説集や、講師に質問や相談ができるオプションもあります。データサイエンティスト検定を受ける方にはおすすめです。
私の感覚ですが、ここで紹介させていただいたコースを受講し、まんべんなく勉強していただき、コースの８割をよく理解できている状態になれば合格の確率は高いと思います。模擬試験なら８割以上正解している、ということですね。
また、学習方法としては、自分の周りの人をつかまえて、自分の言葉で説明する練習をすれば非常に身につきます。試してみてください。
まとめ
データサイエンティスト検定は出題の範囲も広く対策するのに時間も労力も必要です。しかしすぐに実務に活用できる貴重な知識を身につけることができますので、これからデータサイエンティストを目指す方はぜひこの検定に挑戦していただければと思います。
それではデータサイエンティスト検定、がんばってください！
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