データサイエンティスト検定(DS検定★)の出題範囲──スキルチェックリストver6.00の★1(見習いレベル)──を、読み物としてやさしく解説する学習講座です。数式は最小限にとどめ、専門用語には脚注による補足をつけながら、ビジネス現場の具体例でゆっくり理解を深めていく構成にしています。
この講座のナビゲーター、さえちゃんです！ 各章で、つまずきやすいポイントの整理や、ちょっとしたコツを補足していきますね！ 右上の表示モードボタンでダークモードに切り替えが可能です。なお、コンテンツ内には広告が含まれています。あらかじめご了承くださいね。
第1章は、計算力よりも先に身につけたい「データを扱う人間としての姿勢」を整理する章です。データドリブンな考え方、倫理とコンプライアンス、論理的思考、データを正しく読む力、そして生成AIとセキュリティの基礎まで、DS検定の土台となる行動規範を学びます。
第1章の確認問題に挑戦論理とデータにもとづく判断、目的・ゴール設定の重要性、課題と仮説の言語化、一次情報にあたる価値を整理します。
データ捏造・改ざん・盗用の禁止、AI悪用のリスク、個人情報保護法やGDPRなど関連法令の基礎を学びます。
重複や漏れに気づく力、分析初動での構造把握、結果の言語化、収益モデルとKPIの理解までを整理します。
実数ではなく比率で見る大切さ、グラフのミスリード、仮説を持って見る姿勢、データの背景を疑う視点を学びます。
マルウェアによる情報漏洩などのリスク、生成AIの活用法、そしてHallucinationへの向き合い方を整理します。
データサイエンスを支える数学の土台を、数式よりも図解と具体例を優先して整理する章です。線形代数のベクトル・行列、微分・積分の直感的な意味、そして確率へつながる集合と論理までをやさしく解説します。
第2章の確認問題に挑戦DS検定の中核をなす統計学の章です。記述統計から確率分布、相関分析、そして初学者が最もつまずきやすい推定・検定まで、丁寧なステップで整理します。仮説から洞察を導く力、因果推論の入り口までを一気にカバーします。
第3章の確認問題に挑戦平均・中央値・最頻値、分散・標準偏差・四分位、母集団と標本の違い、尺度水準の分類までを整理します。
順列・組合せ、条件付き確率、代表的な確率分布、二項分布の正規近似、ベイズの定理までを解説します。
ヒストグラムとクロス集計表、散布図による2変数の把握、信頼度・支持度・リフト値を使った関係評価を学びます。
点推定と区間推定、帰無仮説・対立仮説、p値と有意水準、片側・両側検定、t検定とz検定の使い分けを丁寧に扱います。
業務課題から検証可能な仮説を立てる方法、分析結果から意味合いを抽出する視点、意外な結果を知見として受け止める姿勢を学びます。
処置群と対照群による比較、交絡因子の考え方、選択バイアスが生まれる場面をA/Bテストの例で整理します。
分析に入る前の「データを整える」工程を扱う章です。分析アプローチの設計から、データの確認と検証、サンプリングとクレンジング、そして特徴量への加工まで、モデル化の前段階で欠かせない実務スキルを整理します。
第4章の確認問題に挑戦「伝わる図表」をつくる章です。可視化の目的と軸出しから、そのためのデータ加工、基本チャートの使い分け、多変量を扱う高度な表現、そして図表から意味を読み取る視点までを一気通貫で整理します。
第5章の確認問題に挑戦可視化の目的の広がり、散布図の縦軸・横軸の選び方、積み上げグラフでの層化の候補出しを整理します。
サンプリングやアンサンブル平均でデータ量を適量に減らし、統計量を使って特徴を効果的に浮かび上がらせる方法を学びます。
軸を切らない原則、データインク比、強調表現の効果と注意点など、基本チャートを正しく選ぶための考え方を整理します。
アニメーションによる変化の表現、平行座標・散布図行列・ヒートマップなど、多変量比較のための表現手法を学びます。
外れ値を見出す表現手法、特異点・相違性・傾向性・関連性という可視化の基本的な視点を整理します。
機械学習の全体像から、代表的なアルゴリズム、回帰と分類、モデル評価、クラスタリング、時系列分析、深層学習、強化学習・レコメンドまでを網羅する、講座最大のボリュームを持つ章です。全体像を掴んでから各手法へ進む構成にしています。
第6章の確認問題に挑戦教師あり・教師なし学習の違い、過学習、次元の呪い、ホールドアウト法や交差検証、データドリフトまでを整理します。
決定木やアンサンブル学習(Random Forest・GBDT)などの代表手法と、モデルの寄与度解釈の考え方を学びます。
単回帰・重回帰分析の仕組み、標準誤差や決定係数の意味、線形回帰とロジスティック回帰の使い分けを整理します。
混同行列とAccuracy・Precision・Recall・F値、ROC曲線とAUC、RMSE・MAE・MAPEなど評価指標を整理します。
分類との違い、階層クラスタリングと非階層クラスタリング、デンドログラムの読み方を整理します。
トレンド・季節性・移動平均、時間軸での訓練・テスト分割の理由、定常性など時系列を見る視点を学びます。
深層学習のメリット、CNN・RNN・Transformerの特徴と用途、モダリティという考え方を直感的に整理します。
マルコフ決定過程と方策、教師あり学習との違い、グラフの基本概念、協調フィルタリングなどを整理します。
テキスト・画像・動画・音声という非構造化データを扱う章です。自然言語処理と大規模言語モデルの仕組み、画像認識のタスクと前処理、動画・音声のフォーマットと基礎知識までをコンパクトに整理します。
第7章の確認問題に挑戦分析の裏側を支えるエンジニアリング分野。システム構築からデータ収集、テーブル設計、蓄積・加工・共有、プログラミングとSQL、AIサービス活用、セキュリティ・暗号化、そしてMLOpsまで、幅広い実務知識を整理する12レッスンです。
第8章の確認問題に挑戦オープンデータの活用、コンテナ技術、クラウドのマネージドサービス、YAML・JSONによる設定管理の基礎を整理します。
SDK・APIの概要、Webスクレイピング、HTTPS・SFTPによる通信、ログ出力仕様の整理までを学びます。
構造化・非構造化データの見分け方、ER図の読み方、正規化(第一〜第三正規化)の手順を整理します。
DWHアプライアンス、Hadoop・Sparkの分散処理、NoSQL、オブジェクトストレージ、データメッシュの考え方を学びます。
表計算ソフトでのフィルタ・集計・変換、正規表現による抽出、結合とUNION処理、文字コード変換を整理します。
CSV・JSON等へのエクスポート、DBへのレコード挿入、REST API、SFTPからの取り込み、BIツールでの活用を学びます。
変数とデータ型、分岐・繰り返しのフローチャート、オブジェクト指向の基本、テスト手法、計算量の考え方を整理します。
APIを使ったプログラム設計、外部ライブラリの使い方、Notebook環境、SQLのJOIN・GROUP BY・副問合せを学びます。
Web APIによる学習済みモデルの活用、音声認識APIの選択、LLMによるコード生成・レビュー支援を整理します。
機密性・完全性・可用性というセキュリティの3要素、アクセスレベルの設定、OAuthによるAPI呼び出しを学びます。
共通鍵・公開鍵暗号方式の仕組み、電子署名、ハッシュ関数による改ざん検出の考え方を整理します。
AutoMLの活用、Gitによるバージョン管理、MLOpsの基本的な流れ、モニタリングとAIOpsの考え方を学びます。
DS検定講座のフィナーレ。価値創造力の基礎から、社会変化の洞察、インパクト設計、事業モデル設計、ガバナンス・倫理、開発・評価、運用・改善、効果測定、そして変革のスケーリングまで、★1(見習い)レベルの行動指針を整理します。
第9章の確認問題に挑戦困難への粘り強さ、新技術への好奇心、仮説ベースの意思決定、物語としての翻訳、倫理的判断軸という5つの土台を整理します。
技術・社会トレンドの理解、因果関係の整理、変化の言語化、未充足ニーズの発見、課題構造の再構成を学びます。
立場や言葉の違いを理解する翻訳力、価値の方向性の整理、未来シナリオの描き方、経済的成果の評価を整理します。
既存事業構造の説明、価値提案の要約、PoCの計画、AIと人の役割分担、目的に応じた指標設計を学びます。
主要リスクの把握、規程の業務適用、評価観点の提示、多様な背景を持つ人々との協働の意義を整理します。
データ資産の把握、品質課題の特定、契約条件の理解、PoCの設計・実装、業務手順の構造化までを学びます。
運用指標のモニタリング、再学習の必要性判断、モデル評価指標、AIガバナンスの枠組み、ナレッジの共有を整理します。
既存資産の再利用、新旧構造の比較、知識の伝達、経済的・社会的成果の評価、改善点の特定と次の行動設計を学びます。
変革文化の定着、制度変更の影響理解、変化への耐性、パイロット導入の展開、暗黙知の言語化までを整理し講座を締めくくります。
全章を学び終えたら、本番のCBT方式を想定した実戦模試で総仕上げを。各回60問・全範囲ミックスで、DS検定★リテラシーレベルの知識問題と短い事例問題を組み合わせています。即時フィードバックと採点結果つき。2回とも問題は重複しません。
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