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データサイエンティスト検定ってどんな資格なんだろう？
どれくらい難しい？
試験対策として使用できるUdemyの講座はどんなのがあるのだろう。
この記事では、Udemyで受講できる、データサイエンティスト検定対策として使用できる講座を解説しています。
試験対策として使用できる問題集はあるのかを調べてみました。
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この記事はこんな方におススメ
データサイエンティスト検定の受講を考えている
データサイエンティスト検定とは？
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としての基礎知識と技能を評価するための資格試験です。
日本データサイエンス協会が主催し、データの分析・処理技術、統計学、機械学習、ビジネス活用の知識などが問われます。
難易度としては、G検定の次に難しい試験といわれています。
合格率は約50％前後となっており、しっかり対策を行わない受験生は不合格となっているような難易度の試験となっています。
暗記で解決する問題が少なく、計算力が問われるもの、本質を理解していないと回答できない、出題範囲が広いことから、
かなり本気を入れて勉強しないと合格できない検定試験です。
試験はCBT（Computer Based Testing）形式で実施され、選択式問題が中心です。
試験時間は100分で、100問を解きます。
| 受験料 | |
|---|---|
| 一般 | 10,000円 |
| 学生 | 5,000円 |
なぜデータサイエンス検定を受けるべきか
受験者の観点
データサイエンス検定を受けることで、データサイエンティストとしてのスキルと知識を客観的に証明できます。
急速に成長するデータサイエンス分野では、資格を持つことで他の候補者よりも優位に立つことができます。
企業は即戦力を求めており、資格を取得することで、採用の際に評価されやすくなります。また、学習過程で体系的な知識を得ることで、実務での問題解決能力が向上します。データサイエンスは多くの業界で必要とされるスキルであり、今後のキャリアアップにも直結します。
社会の観点
データサイエンスの重要性は、ビッグデータの時代においてますます増しています。企業や公共機関はデータを活用して意思決定を行うため、高度な分析スキルを持つ人材が不可欠です。
データサイエンティストのハローワークでの求人有効倍数は2.77倍と、まだまだ引手市場です。
厚生労働省Jobtag
データサイエンス検定は、業界全体で統一された基準を提供し、信頼性の高い人材を輩出する役割を果たします。資格を持つプロフェッショナルが増えることで、データドリブンの意思決定が可能になり、競争力の強化や効率化が進みます
データサイエンス検定に向けた効率的な学習方法
スキルアップを始めるのに、どんな手順で始めたら効率よく学習を進められるかな。
データサイエンス検定の対策を進めるうえで、効率的な学習方法はどんなものでしょうか。
これらの方法を実践することで、学習のモチベーションを維持し、効果的に知識を身につけることができます。
１. 基礎知識でデータサイエンスの本質を学ぶ
いきなり、試験に申し込みを行ってモチベーションを上げていくのもおすすめですが、
基礎知識が十分でない中で、申し込みを行うのはハードルが高いと思います。
なので、データサイエンスの基礎を固めることが重要です。まずは、youtubeやUdemyなどの動画コンテンツを活用してで基礎知識をつけていきましょう！
- Coursera: 「Python for Everybody」や「Introduction to Data Science」などのコースが初心者に適しています
- オンラインコース: Udemyなどでデータサイエンスに特化したコースを受講できます。これらのコースは動画形式で理解しやすく、実践的な課題も多く含まれています。
公式リファレンスブックに出てくる用語を詳しく説明してくれるため、公式対策本で理解できなかった部分の補完に役立ちます。試験対策の最終仕上げとして、このコースを活用する方もいるようです。
ただし、テスト問題に誤りが指摘されることもありますが、迅速に修正対応が行われているため、安心して試験対策を進められると思います。
直接的な試験対策としての講座ではありませんが、データ分析の入門講座として、統計などの基本的な考え方を理解するために使える講座です。演習もあるため、実際のケースを念頭に入れながら、データ分析の手法を理解することができます。
【キカガク流】ゼロからはじめる！DX のためのデータサイエンス入門コース
AI・機械学習のE-ラーニングコースを展開する株式会社キカガクのUdemy版コンテンツです。
２. 試験の申込をする（試験日を確定させる）
まず、試験日から逆算して学習計画を立てよう！
試験に合格するためには、試験日を学習前から決めておき、申し込みを済ませておきましょう！
検定料を払って、身銭を切ることで、本気で学習にとり組むことができます。
試験日から逆算して、いつまでに基本を学び、いつから問題に取り組むかのスケジュール建てがしやすくなります。
無理のないスケジュールを設定することで、途中でめげることなく継続的に学習できます。
3. 専門的な教材を利用する
データサイエンス検定に特化した教材を使用して知識を深めます。
- 参考書: 「データサイエンス検定対策テキスト」などの試験対策本を活用して、不足している知識を蓄える
こちらの公式リファレンスブックは、データサイエンティストに必要な知識を体系立てて学ぶことができ、巻末に50問の問題集が入っているため、じっくり取り組むことで、データサイエンティスト検定に必要な知識を網羅することができます。
しかし、巻末問題数が少ないことや、出版元から解説をDLする手間が必要であることや、
その解説の正誤があまり修正されていないなどの口コミも出ており、問題集は別のものを購入した方がいいようです。
データサイエンス力の章で、中学～高校レベルの数学の話が出てきますが、数学がわかるひとの説明となっており
数学が苦手な人は、この本だけで数学的説明の理解をしようとすると躓く可能性があります。
ですが、体系立てられた公式テキストを一冊もっておきたいという方には、おすすめです。
問題集を使用してアウトプットを行い知識定着を図る
上記のリファレンスブックについている50問の巻末問題だけでは、合格獲得に不安があると感じると思いますので、
問題集でいいものはないか探してみたところ、以下がありました。
２・３回問題を繰り返すことで、知識の定着を図れるとお思います。
データサイエンティスト検定対策講座と銘打ったUdemyで唯一の講座です。公式リファレンスブックにワードを詳しく説明してくれるため、公式対策本で理解できない場合の理解の補完につなげられます。試験対策の仕上げ用として本コースを活用する方もいるようです。
だだ、テスト問題の間違いが指摘されていますが、すぐに修正対応されており、そのあたりは安心してテスト対策できるかと思います。
4. 実践練習を積む
余裕があれば、試験対策問題だけでなく、実践練習も重要です。
実際の転職では、データサイエンスの実務経験としてのポートフォリオの提示が求められます。
そのポートフォリオ作りにKaggleやGitHubで公開されているデータセットを使って、公開コンペに挑戦してみるのもいいです。
試験対策に直接影響しないため、興味があり、余裕があれば行ってみるといいと思います！。
- Kaggle: データ分析のコンペティションや公開されたデータセットを使って実践練習ができます。
Udemy データサイエンティスト検定 まとめ
Udemyでデータサイエンティスト検定を受けるための準備として使える講座をこの記事では、見ていきました。
検定の出題範囲を網羅した講座から、検定の対策問題集のようなテスト形式で知識のアウトプットに役立つようなコース、検定に出題される内容を本質から理解するための動画などがあります。
Udemyは、頻繁にセールを開催しているため、そのタイミングを逃さないようにして、スキルアップに役立てていきましょう！
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