catch-img

文系Non-ITママがデータサイエンティスト検定™リテラシーレベルに合格するまで【DS検定®対策・体験記】

マーケティング部のこやまです。
今回は、データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(以下、DS検定®)に挑戦し、無事合格しましたのでその対策をまとめました。試験対策の参考になれば幸いです。

※情報は2023年9月時点のものです。
 最新の試験情報は一般社団法人データサイエンティスト協会公式Webサイトをご確認ください。
 

目次[非表示]

  1. 1. データサイエンティスト検定™リテラシーレベル とは?
  2. 2. DS検定®受験前の知識について
  3. 3. DS検定®試験対策について
    1. 3.1. DS検定®対応研修の受講: ビジネスパーソンのためのデータリテラシー入門
    2. 3.2. 書籍読み込み:DS検定®公式リファレンスブックや関連書籍
    3. 3.3. 試験対策問題を解く
  4. 4. 試験当日について
  5. 5. DS検定®の合否発表時期について
  6. 6. DS検定®の難易度、合格率について
  7. 7. おすすめトレーニング

 

データサイエンティスト検定™リテラシーレベル とは?

DS検定®は一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する検定です。
データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力についての見習いレベルの実務能力や知識の証明と、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を有していることを証明する試験と定義されています。

受験対象者は主に下記のような方が想定されています。
・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

※参考:一般社団法人データサイエンティスト協会公式サイト


DS検定®については、トレノケート講師のブログもぜひご覧ください。

 

DS検定®受験前の知識について

DS検定®の試験範囲に関連する知識については、私は2019年にG検定、2021年に統計検定2級を取得しているので、AIや統計学の基礎はうっすら覚えている状態でした(でも、結構忘れているトピックが多かったです)。

 

DS検定®試験対策について

私がDS検定®を受験したのは2023年6月中旬でした。
当日に向けてはだいたいこのような流れで対策しました。

  • 3月:研修受講
  • 5月:書籍で一通り試験範囲の知識をインプット
  • 6月:試験対策問題を解く・復習する →試験へ

 
研修受講から書籍の読み込みまで少し間が空いているのは、少しだけ受験を迷っていたからです。ちょうど娘が小学校に上がったタイミングで気持ち的にバタバタしていたこともあり、試験勉強の時間が取れるかな、受かるかな……などと不安がありました。
5月ごろ、娘も私も新生活に慣れてきたところでえいやっと決心し、本格的にエンジンをかけた感じです(笑)。
 
それぞれについて、詳しく説明しますね。

DS検定®対応研修の受講: ビジネスパーソンのためのデータリテラシー入門

まず、トレノケートのDS検定対応研修を受講しました。

ビジネスパーソンのためのデータリテラシー入門 ~データサイエンティスト検定対応~

こちらはDS検定®のシラバスに沿って、データサイエンスやデータエンジニアリング、データのビジネスへの活用に関する知識を1日で学ぶ研修です。
受講により、まず手始めに各分野の基本的な考え方や、おさえておきたいトピックを学ぶことができました。また講座の中でいくつか例題を解く時間があり、試験のレベル感を少しつかむこともできたと思います。

ちなみにご受講いただいた方々の多くは私と同じマーケティング職や営業職など、ビジネス部門の方でした。「DS®検定に興味がある」「リスキリングと言われる中、新しいことに挑戦したい」「データ分析の知識を身につけたい」といった目的で受講してくださったとのことでした。

書籍読み込み:DS検定®公式リファレンスブックや関連書籍

DS検定®対策は、やはりこれが無ければ始まらない!
ということで、公式リファレンスブックを購入しました。

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

内容はDS検定®の試験範囲であるデータサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスの3部門で構成されています。
結構ボリュームのある書籍だったので、なるべく早く読み進めるために、

馴染みのあるビジネス分野 
→少し知識があるデータサイエンス分野
→ 苦手&自身薄なデータエンジニアリング分野 

という順番で取り組んでいきました。

とはいえ1ページ辺りのボリュームが多く、結構時間がかかりましたね。
毎朝15~30分くらい時間をとって、少しずつ読み進めていきました。

なお数学、統計学や機械学習についてはその他の書籍(下記参照)や以前の試験勉強でまとめたノートを見返すなどして一部復習しました。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本 
G検定対策の最初にガッツリお世話になった本です。AI入門として最低限必要なトピックに絞り、AIでどう活用されるのかを絡めて丁寧に解説されています。

データ分析実務スキル検定 公式テキスト 
「データ分析実務スキル検定(CBAS)」という試験の公式テキストです。こちらも解説が丁寧で読みやすいです。今回の試験範囲のうち機械学習とSQLについてはこちらの書籍も合わせて対策しました。CBASにも興味があったので書籍は持っていたものの、こちらは未受験です。いずれ挑戦したいなと考えています。

試験対策問題を解く

■問題集に取り組む
ひととおり試験範囲について学習したところで、DS検定®の問題集に特化した書籍に取り組みました。

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
問題集がメインの書籍ですが、解説が充実していて知識のインプットにもなります。
こちらの問題を解く&解説を読む を何度か繰り返していきました。

■公式リファレンスブックの模擬問題に取り組む
試験日が近づいた頃に、2)に記載した公式リファレンスブックの模擬問題にも取り組みました。
私としては、この模擬問題の方が上記の問題集よりも 少し難しく感じたので、こちらも繰り返し、じっくり復習していきました。

なお、公式リファレンスブックを購入するとサポートページを見ることができるのですが、
ここにも模擬問題と、テキスト掲載の問題の解説が載っていました。
こちらすっかり見落としており、試験前日に気づいて慌てて読み込みました。間に合って良かった……!

試験当日について

試験はテストセンターでのオンライン受験でした。
受験直後に正答率が表示され、受付でプリントアウトしていただけました。
この時点で合否はまだ分かりません。
私は下記のとおり、ちょっとやきもきする結果でした。

▼総合:83%
・データサイエンス:82%
・データエンジニアリング:80%
・ビジネス:90%

DS検定®の合否発表時期について

私が試験を受けたのは6月中旬で、結果が出たのは7月最終週でした。
結果が出るまでやや長めですね。

公式サイトでは7月下旬ごろに結果がでるとの記載があったので、7月20日ごろから毎日のようにメールや公式マイページを確認していました。時期は予告されているわけだしゆったり構えて待ちたかったのですが、やはりそわそわしましたね(汗)。

そして7月最終週、この日も「まだかな~。」とメールをチェックしたところ、オープンバッジが届いていまして、それにより合格を知りました。改めてマイページを確認したところ、合格通知と詳細なスコアシートを見ることができました。

DS検定®の難易度、合格率について

公式サイトで過去3回分の実施結果が公開されています。合格率は初回からだんだん下がり、去年の11月の回は約42%。合格ラインの目安は正答率8割程度とかなり高いですね。

第一回(21年9月):合格率 約66% 合格ラインの目安 正答率約80%
第二回(22年6月):合格率 約50% 合格ラインの目安 正答率約80%
第三回(22年11月):合格率 約42% 合格ラインの目安 正答率約78%

公式サイトより引用


難易度の個人的な所感としては、予想以上に難しかったと感じました。
ただ覚えればよいだけでなく、しっかりと理解していないと解けない類の問題が多かったように思いますね。
また、ビジネス分野は問題文が長めなので、十分時間を確保したうえで焦らず落ち着いて取り組みたいところです(この辺りは公式テキストの模擬問題を見ると感覚がつかめると思います。)

このブログを書いている23年9月時点では23年6月の回の詳細結果がまだ公開されていません。合格率や合格ライン正答率が気になります。



というわけで、思いのほか難しい試験ではありましたが、無事合格することができました。

試験対策にあたっては問題を解きながら学習すると集中力が保てるし、理解も深まる気がします。

また、G検定、統計検定の際の対策が役立ちました。
デジタルリテラシー協議会が提唱するDi-Lite※では、おさえておきたい学習範囲としてITパスポート、G検定、DS検定が提示されています。私はITパスポート未取得ですが、DS検定®はAI分野、IT分野と総合的に問われる試験だったので、ITパスポートに取り組んでからの方が対策しやすかったかもしれませんね。ITパスポートも近いうちに挑戦したいと思います。

Di-Lite(ディーライト):デジタルリテラシー協議会が提唱する、全てのビジネスパーソンが共通して身につけるべきデジタルリテラシー範囲。「IT・ソフトウェア領域」「数理・データサイエンス領域」「AI・ディープラーニング領域」の3領域として定義され、その学習すべき範囲として、「ITパスポート試験」「G検定」「データサイエンティスト検定」の3つの試験のシラバス範囲が推奨されている。

おすすめトレーニング

ビジネスパーソンのためのデータリテラシー入門 ~データサイエンティスト検定対応~ データサイエンティストのみならず、データを扱うビジネスパーソンにとって必要とされる知識を、データサイエンティスト検定リテラシーレベル対策とともに学ぶことができる研修です。 データの収集から活用までを含めた、データの取り扱い方や基礎的な数学の知識についてのデータリテラシーを幅広く身につけたい方、またはデータサイエンティスト検定の学習をこれから始める方に最適です。 IT・AI・数学についての事前知識などは本研修には不要です。是非お気軽にご参加ください。→ コース詳細・日程はこちら

▼データ分析トレーニング一覧はこちら▼
データ分析基礎・リテラシー、BI活用、プログラミング(R言語・Python)、データエンジニアリングなど、データ分析・活用に必要なスキルを育成するトレーニング・eラーニングをご用意しています。

10-Dec-17-2023-04-34-06-1910-PM

 

小山 由加(こやま ゆか)

トレノケート株式会社 マーケティング部。統計検定2級 / データサイエンティスト検定リテラシーレベル / JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2 / Googleアナリティクス認定資格(GA4対応) / Google アナリティクス個人認定資格(GAIQ) 。 就職・採用活動支援のベンチャー企業でWebコンテンツ、学生調査、メールマガジン担当などに従事した後、現職に至る。トレノケートではマーケティング部リーダー兼、公式ブログ担当、メールマガジンの中の人としてひっそりと活動している。 付箋に描いた落書き「とれのCAT」、その他の猫イラストが社内で小ブレイクし、すっかり猫好きを印象づけたが実は猫アレルギー。羽生選手のスケート鑑賞と、娘のほっぺをさわることが好き。

無料ダウンロード

オススメコンテンツ

オススメ記事

プロジェクトマネジメント PMP AWS ビジネススキル Microsoft PMBOKⓇ 田中淳子 IT資格 人材育成 山下光洋 AMA Azure コミュニケーション 人材開発用語集 PMBOK®ガイド入門 クラウド ITスキル 新入社員 横山哲也 PMP試験問題に挑戦 re:Invent セキュリティ 人材育成応援ラジオ DX Cisco PMBOKⓇガイド 第6版 試験体験記 イベント・セミナー PMBOK®ガイド第6版の変更点 人材開発 CCIE CCNA テレワーク ネットワーク リモートワーク 研修 AI(人工知能) GCP PMP(R)試験問題 第6版対応 PMP合格体験記 Windows Server AWS_Q&A Active Directory IT人材 IT資格解説 アセスメント デジタルビジネス ヒューマンスキル リーダーシップ 人気コースランキング 大喜利 部下の育成 Conversations PMの心得 キャリア グローバル人材 新入社員研修といえば DX人材育成 IoT OJT reinvent2022 リスキリング CCNP Security Windows PowerShell クリエイティビティ プログラミング 人材トレンド 試験対策問題 PMP試験対策一問一答 コーチング プロジェクト プロトタイプビルダー 1on1 AWS_DiscoveryDay AWSトレーニングイベント GCP無料セミナー Google Cloud Google Cloud Platform G検定 ITインフラ oVice アワード クリティカルシンキング サンプル問題 ステークホルダー ダイバーシティ ディープラーニング ワーケーション 自律 試験Tips AI人材 Linux PMI Power Platform Python Teams Web会議 kintone アイデア