データ分析の基礎知識を身につけるために、データサイエンティスト検定（DS検定）に挑戦する方が増えています。しかし「DS検定の難易度がどれくらいかわからない」「どのように勉強を進めればよいのか」と悩んでいる方も多いでしょう。
そこで、この記事ではデータサイエンティスト検定（DS検定）の難易度を解説します。他資格との違いや効率的な勉強方法も紹介するので、DS検定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）の難易度
DS検定の難易度は、以下の通りです。
- 合格率は50%程度
- 勉強時間は200時間程度
- 合格ラインは正答率80%程度
合格率は50%程度
データサイエンティスト検定（DS検定）の合格率は、実施回によって異なりますが、およそ50%程度です。データサイエンティスト協会が公表している公式データによると、最も合格率が高かったのは2021年9月の第1回試験で、約66%を記録しました。
一方で、最も低かったのは2023年11月に実施された第5回試験で、約38%となっています。このように受験者の半数が合格する試験であるため、決して簡単とは言えませんが、しっかりと対策をすれば十分に合格を目指せる試験といえるでしょう。
DS検定を受験しようか悩んでいる方は、こちらの記事もご覧ください。
関連記事：データサイエンティスト検定は意味がない？メリットや取得すべき人を解説
勉強時間は200時間程度
データサイエンティスト検定（DS検定）の対策には、通常200時間程度の勉強時間が必要とされています。しかし、データ分析やプログラミングの経験がある中級者や上級者であれば、試験範囲に特化した対策を行うことで、50～150時間ほどで合格を目指すことも可能です。
このように、必要な勉強時間は知識やスキルによって異なります。そのため、まず自分の現在のレベルを把握し、それに合わせた学習時間をしっかり確保することが大切です。
合格ラインは正答率80%程度
データサイエンティスト検定（DS検定）の合格ラインは、正答率80%程度に設定されています。これはデータサイエンティスト協会が公表している公式データによるもので、第1回試験（2021年9月）から一貫して正答率80％前後が基準となっています。
第7回試験（2024年6月）では正答率約77％と若干低下しましたが、それでも高い基準を維持しています。このように、DS検定では高い正答率が求められるため、試験範囲を十分に理解し、しっかりと準備を進めることが重要です。
他のAI関連資格との難易度比較
DS検定の難易度を他のAI関連資格と比べた場合、次のように位置づけられます。
- ITパスポートよりも難しい
- G検定よりも難しい
- 統計検定（2級）と同程度
- E資格よりも易しい
ITパスポートよりも難しい
データサイエンティスト検定（DS検定）は、ITパスポートよりも難易度が高いです。ITパスポートは、ITの基本知識や社会人に必要なITリテラシーを問う国家資格で、初心者向けの資格として人気があります。特に高校生や大学生が多く受験しており、基礎的な内容が中心です。
一方、DS検定はデータサイエンスのスキルを評価する試験で、統計学や数学、データ分析といった専門的な知識が求められます。また、DS検定の受験者には、統計学やデータ分析に強い理系大学生や、データ活用の実務経験を持つ社会人が多く含まれています。
そのため、試験範囲の広さや専門性を考慮すると、ITパスポートよりも難易度が高い試験といえるでしょう。
G検定よりも難しい
データサイエンティスト検定（DS検定）は、G検定よりも難しいとされています。G検定はAIやディープラーニングの基礎知識を問う試験で、合格率は約70％と比較的高めです。
試験範囲は広いものの、技術的な深さよりも基礎知識やAI活用事例の理解が重視されており、勉強時間の目安は50時間程度とされています。そのため、初心者やエンジニア以外の社会人にも挑戦しやすい試験です。一方、DS検定では統計学や数学といった専門知識が必要で、合格率は約50％と低めです。
また、DS検定では勉強時間の目安が200時間とされており、G検定の4倍近くの時間を確保する必要があります。このような理由から、多くの人がDS検定の方が難しいと感じるでしょう。
統計検定（2級）と同程度
データサイエンティスト検定（DS検定）は、統計検定2級と同程度の難易度とされています。統計検定は統計に関する知識やスキルを評価する資格で、1級から4級までのレベルに分かれています。
その中でも統計検定2級は、大学基礎課程レベルの統計学知識を問う試験で、データ分析や問題解決能力が求められます。統計検定の公式データによると、2級の合格率は48.0％～52.8％と、DS検定とほぼ同じ水準です。
合格基準は60％以上とDS検定よりも低めですが、電卓を使った計算問題も含まれるため、難易度が高く感じる人も多いでしょう。同程度の難易度で、試験範囲が一部重複しているので、統計学を体系的に学びたい方は統計検定の受験も検討してみてください。
E資格よりも易しい
データサイエンティスト検定（DS検定）は、E資格よりも易しいとされています。E資格はディープラーニングを中心とした高度なAI技術の知識と実装スキルを問う試験で、主にエンジニアを対象とした内容です。
試験範囲は応用数学や機械学習など広範囲にわたり、理論的な知識だけでなく、実務での具体的な活用方法も試されます。さらに、E資格を受験するには、日本ディープラーニング協会が認定する講座を修了する必要があります。
そのため、試験自体の難易度だけでなく、受験資格を得るまでの学習量も非常に多いのが特徴です。日本ディープラーニング協会のデータによると、E資格の合格率は70%程度と比較的高めですが、受験者の多くが経験豊富なエンジニアであるため、実際には難しい試験といえます。
データサイエンティスト検定（DS検定）が難しいと感じる人の特徴
DS検定が難しいと感じる人の特徴は、次の通りです。
- 数学の知識がない
- 統計学の知識がない
- データ分析の経験がない
数学の知識がない
データサイエンティスト検定（DS検定）では、線形代数や微分積分などの基本的な数学の知識が求められます。これらはデータ分析の基盤となるもので、データの性質を正しく理解し、適切な分析を行うために欠かせません。
たとえば、微分積分は機械学習モデルの最適化手法である勾配降下法を理解する際に必要であり、線形代数は行列やベクトルを活用してデータを効率的に処理するために役立ちます。そのため、高校レベルの数学（特に数Ⅲ）に不安がある方は、数学の基礎をしっかり復習してから試験に取り組んでみましょう。
統計学の知識がない
データサイエンティスト検定（DS検定）の試験範囲には、確率分布や仮説検定、回帰分析といった統計学の基礎知識が含まれています。これらを理解していないと、データのばらつきや傾向を理解できず、分析結果を正しく解釈できません。
たとえば、A/Bテストで新しい広告の効果を検証する場合、統計的有意性を判断するためには仮説検定やp値といった統計的な知識が不可欠です。こうした統計学の知識が欠けていると、問題の背景や意図が掴めず、試験全体が難しいと感じるでしょう。
もし、統計学の知識に不安を感じている場合には、初心者向けの書籍を読み、基本的な概念や用語を理解することから始めてみてください。
データ分析の経験がない
データサイエンティスト検定（DS検定）では、統計学や数学の知識だけでなく、実務でデータを扱うスキルも求められます。たとえば、データの前処理や可視化、結果の解釈といった一連の流れは、試験問題を理解する上で欠かせません。
そのため、ExcelやPythonなどを使ったデータ分析の経験がない場合、試験内容を理解するのに時間がかかることがあるでしょう。データサイエンティストには幅広いスキルが必要になるので、受験を考えている方はこちらの記事もご覧ください。
関連記事：データサイエンティストに必要なスキルや資質とは？スキルチェックリストも紹介！
データサイエンティスト検定（DS検定）を取得するメリット
DS検定を取得するメリットは、以下の通りです。
- データ分析の基礎知識を習得できる
- スキルを客観的に証明できる
- 社内のDX化を推進できる
データ分析の基礎知識を習得できる
この資格は数学の知識からデータ分析手法まで、データサイエンティストに必要なスキルを網羅しています。そのため、DS検定を取得することで、正しい方法でデータ分析を行うことが可能です。
たとえば、確率の概念や統計的手法を習得することで、データの中に隠れている規則性を読み取り、価値のある洞察を得られるようになります。
スキルを客観的に証明できる
データサイエンティスト検定（DS検定）は統計学や数学、データ分析手法に関する知識を持っていることを証明する資格です。合格率が約50%と一定の難易度があるため、この資格を取得することで、データサイエンスやIT分野への就職や転職の際に大きなアピールポイントとなります。
また、社内でデータ活用を推進する役割を担う際にも、資格を持っていることで信頼性が高まり、キャリアアップに繋げられるでしょう。
社内のDX化を推進できる
DX化とは、データやデジタル技術を活用して業務プロセスを変革し、競争力を高める取り組みのことです。データサイエンスはこのDX化の基盤となるため、DS検定を通じて得られるスキルは、社内でデータ活用を推進する際に役立ちます。
たとえば、営業部門で過去の売上データを分析し、顧客ごとの購買傾向を把握することで、効率的な営業活動を提案することが可能です。また、製造部門ではセンサーデータを活用して機械の故障予測を行い、運転停止時間を最小限に抑えられます。
このように、自身のスキルアップだけでなく、会社全体の成長に貢献できる点が大きな魅力といえるでしょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）に効率よく合格する方法
DS検定に挑戦する方は、以下の方法で学習を進めてみてください。
- 公式テキストを活用する
- 簡単なデータ分析を行う
- 試験対策講座を受講する
公式テキストを活用する
公式テキストは試験範囲に沿って作られており、出題される内容を網羅的に学べます。そのため、試験対策を始める際には、公式の参考書や問題集を活用するのがおすすめです。
たとえば「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」は、DS検定の概要や必要なスキル、模擬試験まで含まれているため、この1冊で試験対策を進められます。
また「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」には、本番試験に近い形式の問題が豊富に収録されており、試験傾向に慣れるのに最適です。
簡単なデータ分析を行う
データサイエンティスト検定（DS検定）は、統計学やデータ分析手法の理論だけでなく、それを実際に活用する力も求められます。そのため、データ分析を実践し、実務で役立つ視点を養うことが重要です。
まずは、身近なデータを使って、簡単な分析に取り組んでみましょう。たとえば、家計簿をつけている人は支出の傾向をグラフ化することで、データを読み解く力やグラフ作成のスキルを高められます。
また、スマートフォンのヘルスケアアプリで記録した歩数データを分析し、曜日ごとの運動量の違いを可視化することで、統計的な視点を養うことが可能です。このように、自分で手を動かして簡単なデータ分析を行うことで、理論だけでは得られない理解が深まり、試験問題にも対応しやすくなります。
試験対策講座を受講する
試験対策講座では、専門家による解説や試験を意識した問題演習を通じて、効率的に学習を進められます。たとえば、アガルートの「DS検定対策講座」では、公式テキストでは触れられていない部分も丁寧に解説しており、数学や計算が苦手な方でも理解しやすい内容です。
また、試験に近い形式の「総仕上げ問題100問」が用意されており、実践的な問題演習を通じて試験形式に慣れることができます。さらに「オンライン質問サービスKIKERUKUN」を利用すれば、講師に直接質問できるため、独学で行き詰まりやすい疑問も簡単に解決できます。
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）の難易度や他資格との違い、効率的な勉強方法について解説しました。DS検定を受験することで、データ分析の基礎知識を習得し、スキルを客観的に証明することが可能です。
また、データ活用スキルを身につけることで、社内のDX化を推進する役割も担えるようになります。そのため、データ分析に興味がある方は、積極的にDS検定を受験してみてください。
効率よく合格したい場合は、試験対策講座を受講するのがおすすめです。アガルートの「DS検定対策講座」では、公式テキストでは省略されがちな部分もカバーしているので、数学に苦手意識がある方でもスムーズに理解できます。
また、アガルートが独自に作成した「総仕上げ問題100問」を活用することで、出題傾向を掴みながら学習を進められます。DS検定に合格すると、受講料が全額返金される特典を受けられるので、受験を考えている方はぜひ活用してみてください。
