データサイエンティスト検定（DS検定）を取得することで、データサイエンティストに必要な知識を体系的に習得できます。しかし「DS検定の難易度がどのくらいかわからない」「どのように学習を進めればいいのか悩んでいる」という方も多いでしょう。
そこで、この記事ではデータサイエンティスト検定の難易度や学習方法について解説します。ほかの資格との違いや合格するために必要なスキル、おすすめ書籍も紹介するので、データサイエンティストに興味がある方は最後までご覧ください。
データサイエンティスト検定（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公開している「試験概要」をもとに、以下の重要なポイントを解説します。
- 目的
- 試験科目
- 合格率
- 難易度
- 受験場所
- 開催日
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目的
データサイエンティスト検定は、データ・AIの活用戦略や実装を担うデータサイエンティストを育成するために作られた民間資格です。
試験科目
データサイエンティスト検定の試験科目は、以下の3つです。
- データサイエンス力（線形代数や機械学習など）
- データエンジニア力（データ収集やアルゴリズムなど）
- ビジネス力（コンプライアンスや構造化能力など）
合格率
「過去の実施結果」によると、合格率は40%程度です。2021年9月に開催された第1回では合格率が約66%でしたが、第2回から現在まではすべて合格率が50%以下になっています。
難易度
合格率が40%ほどということもあり、それほど難易度は高くありません。しかし、現役のデータサイエンティストや大学で統計学や数学を勉強している人が受験しているため、1から勉強する人は難易度が高いと感じるでしょう。
受験場所
全国の試験センターで実施しているため、どの都道府県に住んでいても受験しやすいです。試験会場を確認したい方は、公式サイトの「テストセンター」をご確認ください。
開催日
データサイエンティスト検定は年に2回程度、それぞれ約1か月間実施されています。年によって実施月が異なるため、受験を考えている方は公式サイトの「試験期間」を確認しておきましょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）に必要なスキル
データサイエンティスト検定（DS検定）に合格するためには、以下のスキルを身につける必要があります。
- データリテラシー
- データサイエンスの知識
- データエンジニアリングの知識
- 統計学・数学の知識
- ビジネス力
データリテラシー
データリテラシーとは、データを正確に解釈し、経営の意思決定や業務効率化に活用するスキルです。例えば、マーケティング部門で販売データを分析して消費者の購買傾向を見極める場合、データリテラシーが必要になります。
また、データを誤解すると間違った結論に達してしまうため、基礎的なデータ分析の知識が不可欠です。
データサイエンスの知識
適切なデータ分析を行うためには、データの収集・加工・分析・可視化などの各ステップを効果的に実行するデータサイエンスの知識が必要です。例えば、大量の顧客データから購入パターンを抽出して新しいマーケティング戦略を立案する際には、データサイエンスの知識が不可欠です。
データサイエンスの知識を身につけることで、データを活用した問題解決の幅が広がり、ビジネスや業務を効率よく進められるようになります。
データエンジニアリングの知識
データベースの設計を行うためには、データの収集・保存・処理を効率的に行うための知識が必要です。例えば、データエンジニアリングの知識を習得することで、企業内の複数のデータソースから情報を集約し、分析用のデータセットを作成できます。
さらに、データエンジニアリングの知識を活かして、データの欠損や異常値の検出を自動化することで、データ分析の精度を向上させられます。
統計学・数学の知識
データの分析結果を正確に解釈するためには、統計学や数学の知識が不可欠です。例えば、製品の売上予測を行う際に、回帰分析や時系列分析などの統計手法を活用することで、データに基づく仮説検証を行えます。
また、統計学の基礎を理解していれば、データのばらつきや相関関係を正しく解釈できるため、信頼性の高い分析結果を得られます。
ビジネス力
データから得られた洞察を活かして、企業の戦略や意思決定に反映させるためのビジネス力も不可欠です。例えば、新しいマーケットへの参入を検討する際には、データに基づく市場調査を行い、その結果をもとに戦略を立案することが重要です。
また、ビジネスを円滑に進めるために必要なコミュニケーション能力があれば、チームやクライアントと効果的に連携してプロジェクトを成功に導けます。
データサイエンティスト検定（DS検定）とほかの資格との違い
データサイエンティストを目指す人が取得することが多い、以下の資格との違いについて解説します。
- G検定との違い
- E検定との違い
- 統計検定との違い
- ITパスポートとの違い
G検定との違い
データサイエンティスト検定とG検定の最大の違いは受験者層です。データサイエンティスト検定は、データサイエンティストを目指している社会人や学生が受験しています。
一方、G検定はAIの基礎的な知識を学ぶための試験なので、経営者や管理職、AIの導入を検討している担当者が受験することが多いです。そのため、データサイエンティストを目指している方はデータサイエンティスト検定、AI活用を進めたい方はG検定を受験するのがおすすめです。
E検定との違い
データサイエンティスト検定とE検定の最大の違いは試験範囲です。データサイエンティスト検定は、データ分析の基礎知識やデータの活用方法を習得するための試験です。
一方で、E検定はAI技術の実装に関する知識を重視しており、モデル構築やデータ処理方法についての知識を問われます。そのため、データ分析の技術を高めたい方はデータサイエンティスト検定、AI技術の実装に関する知識を身につけたい方はE検定を受験するのがおすすめです。
統計検定との違い
データサイエンティスト検定と統計検定の違いは試験内容です。データサイエンティスト検定はデータ分析の知識を問われますが、統計検定は統計学の基本や統計手法についての知識を求められます。
例えば、統計検定2級では課題解決に必要なデータ収集や仮説の検証など、大学1・2年で習得すべき統計学の知識が問われます。そのため、統計学を用いてビジネス上の問題解決を行いたい人には統計検定を受験するのがおすすめです。
ITパスポートとの違い
データサイエンティスト検定とITパスポートでは試験の目的が異なります。データサイエンティスト検定はデータ分析に必要な知識を身につけるための試験ですが、ITパスポートはITの基礎知識を身につけるための試験です。
社会人に必要なネットワークの基礎や情報セキュリティ対策について体系的に学ぶ試験なので、業界や職種にかかわらず多くの方が受験しています。そのため、働く上で必要となるITの基礎知識を身につけたい方はITパスポート、高度なIT知識を身につけたい方はデータサイエンティスト検定を受験しましょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）のおすすめ書籍
データサイエンティスト検定（DS検定）を取得したい方は、以下の書籍を使って勉強をするのがおすすめです。
- 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
- 合格対策 データサイエンティスト検定［リテラシーレベル］教科書
- 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
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
「公式リファレンスブック」は、試験で問われる147のスキルの要点と学習のポイントを解説している書籍です。基礎知識はもちろん、第一線で活躍する現役のデータサイエンティストが具体的な実例まで踏み込んで解説しているため、実務に必要な知識を体系的に習得できます。
合格対策 データサイエンティスト検定［リテラシーレベル］教科書
「データサイエンティスト検定教科書」は、本質を理解できるように図を豊富に掲載した書籍です。各章末に演習問題、最終章には模擬試験が掲載されているため、1冊で試験対策を行えます。
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
「データサイエンティスト検定問題集」は、検定で出題される「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」の問題を掲載した書籍です。教科書並みに詳しい解説が掲載されているため、1冊で試験対策をすることが可能です。
データサイエンティスト検定（DS検定）のおすすめ学習方法
データサイエンティスト検定に合格したい方は、以下の学習方法を実践するのがおすすめです。
- 公式参考書を読む
- 公式問題集を使う
- 講座を受ける
- 学習サイトやスクールを活用する
公式参考書を読む
公式参考書は試験範囲や出題範囲を網羅しているため、効率よく学習を進めるためには不可欠です。例えば「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」には出題範囲から各章の詳細な解説、重要キーワード解説などが掲載されているため、1冊で効率よく学習を進められます。
受験を考えている方は、まず公式参考書を活用して必要な知識を一通り学んでみましょう。
公式問題集を使う
公式問題集には過去の出題傾向を反映した問題が収録されているため、試験本番での問題形式や難易度を把握するのに役立ちます。例えば、公式問題集を使って繰り返し問題を解くことで、時間配分や解答スピードを把握できます。
また、問題の解説が詳しく記載されているため、自分の間違いを理解しやすく、効果的に復習することが可能です。そのため、公式参考書で基礎知識を身につけたあとは、公式問題集で何度も模擬演習を行いましょう。
講座を受ける
データサイエンティスト関連の講座では、現役のデータサイエンティストやAIエンジニアから、専門知識や学習方法を学べます。例えば、総務省統計局が実施している講座「社会人のためのデータサイエンティスト入門」では、統計学の基礎やデータの見方、データ分析の基礎知識を体系的に習得できます。
また、データサイエンス関連の講座では、講師や受講者と意見交換や質問をする機会が設けられていることが多いため、学習のモチベーションを維持するのに有効です。そのため、独学で挫折しそうになった時やデータサイエンティストの仕事を詳しく知りたい時は、講座に参加してみましょう。
学習サイトやスクールを活用する
効率よく学習を進めるためには、学習サイトやスクールを活用するのがおすすめです。例えば、学習サイト「AI Academy」では、データサイエンティスト検定で必要になる数学や統計学の知識を、テキストやクイズを通して学べます。
また、AI特化型のプログラミングスクール「AI Academy Bootcamp」では、現役のデータサイエンティストによるマンツーマンの演習授業が受けられるため、実務に役立つ知識を習得できます。そのため、検定に合格した後に就職や転職を考えている方は、学習サイトやスクールで実践的なスキルを身に付けてみましょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）に関するよくある質問
データサイエンティスト検定の取得を考えている方は、以下の3点も確認しておきましょう。
- おすすめの勉強方法は？
- 平均的な学習時間は？
- 就職や転職に役立つ？
おすすめの勉強方法は？
参考書や学習サイトで基礎知識を身につけたら、実際にPythonやRなどのプログラミング言語を用いて、データ分析の経験を積むのがおすすめです。座学で学んだことを活かして簡単なデータ分析を行うことで、仕事内容や必要な知識を把握し、効率的に勉強を進められるようになります。
平均的な学習時間は？
個人のスキルや経験によって合格するために必要な学習時間は異なりますが、一般的には200時間程度とされています。データ分析やプログラミングの経験がある方は、基礎知識が身に付いているため、問題集で傾向や頻出問題をチェックするだけで合格できる場合もあります。
しかし、初めてAIやITに関する学習を行う方は、統計学や数学などの基礎から学ぶ必要があるため、少なくとも200時間程度の勉強時間を見積もってスケジュールを作成しましょう。
就職や転職に役立つ？
データサイエンティスト検定に合格すると、就職や転職を有利に進められます。最近ではデータ分析を活用する企業が増えているため、資格を取得して一定の知識があることを証明することで、ほかの応募者との差別化が図れます。
まとめ
この記事では、データサイエンティスト検定（DS検定）の難易度や学習方法について解説しました。データサイエンティスト検定に合格することで、データリテラシーやデータサイエンスの知識を深められます。また、DX化やAI活用に必要な基礎知識があることを証明できるため、就職や転職を有利に進めることが可能です。そのため、データサイエンティストになりたい方は、書籍や講座を使いながら計画的に学習を進めましょう。
必要なスキルを効率よく身につけたい方は、学習サイトやスクールを活用するのがおすすめです。PythonやAIを実践的に学べるプログラミング学習サイト「AI Academy」では、AIサービスを作りながら実践的なスキルを習得できます。また、AI特化型プログラミングスクール「AI Academy Bootcamp」では、第一線で活躍する現役のデータサイエンティストから直接学べるため、基礎から応用まで幅広いスキルを身につけられます。
データサイエンティストとして活躍するためには実践的なスキルが不可欠なので、就職や転職を考えている方は、ぜひ「AI Academy」や「AI Academy Bootcamp」の詳細をご確認ください。
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