データサイエンティスト検定リテラシーレベルという試験を受けてみたのでレビューしてみます

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はじめに

個人的にAIや機械学習といった分野に非常に興味があり、これまでディープラーニング実装士(A級)やG検定といった資格試験を取得しましたが、今回、なにやらカッコいいネーミングの資格試験の第1回の検定試験があるとのことで、受験してみました。

今回は、この試験の受験に対しての勉強ツールや、この検定試験の価値について自分なりの見解をシェアしたいと思います。

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主催している検定試験で、詳しい内容は以下のページより参照いただきたいのですが、一言で言うと、これからの社会人として必要最低限の知識を図る検定試験といっても言い過ぎではないくらい、どの業界・業種でも使える知識を図る試験かと思います。

結果

早速ですが、受験した結果をシェアします。

CBT試験なので、試験が終わった瞬間に結果の割合が表示されます。

総合スコアは、80%でした。

内訳は、データサイエンス 80% データエンジニアリング 76% ビジネス 85%でした。

個人的にはもともと100%は目指していなくて、7割以上を目指していたので、結果は悪くないのではないかと勝手に思ってます。

ちなみに、90分間の試験時間でしたが、私は60分くらいで終わりました。何しろ計算式などを考えて答えるものがほとんどなかったので…

なお、試験の問題数に関してですが、自分が受けたときは、90問あり、上記の検定概要では80問程度と書いてあったので、若干のギャップはありました。

勉強方法

あくまでも個人的な勉強の仕方なので、参考にならないかもしれませんが、期間的なところと質的なところをシェアしたいと思います。

まず、バックグラウンドとして、一応、理系の大学を卒業して、7,8年は機械の開発や設計などをしていたところもあり、かつ、最近では、ITパスポートや、ディープラーニング実装士、G検定などを取得してある状態という状況からの勉強の方法を紹介します。(一応、はるか遠い目標ですが、E資格まで目指している状態ではあります。)

勉強期間は、この試験があると知ってからでいうと、2か月くらいとなりますが、実際に勉強時間を合計で換算すると20時間はしてないと思います。

まずは、何をしていいのかさっぱりわからなかったので、以下のスキルアップAIさんが無料で公開しているYouTube動画を一通り拝見させていただきました。

ただ、時間がある程度かかるものなので、再生速度を1.5倍で閲覧していました

この講義の中では、SQLというデータベースの扱い方は、実践形式で非常に参考になりましたし、正直、G検定は取得したものの、統計学についてはきちんと学んだことがなかったため、ベイズの定理というものがいまいち理解できなかったですが、こちらに関しても非常にわかりやすい説明で、ようやくなんとなく理解できました。

次に、個人的には、書籍などを読んだり、何かを聞いたりするだけだとなかなか記憶するのが難しく、何かしらの試験ベースのものがないとなかなか記憶ができなかったりするので、テスト形式のものを探していたところ、アプリが公開されていたので、以下のアプリを購入して、一通りこなし、そこは完璧な状態で試験に臨みました。

最後に、それでも、さすがにこれだけでいいものなのかと思い、念のため参考の書籍を購入しました。

こちらは主に、最後の仮のテストを45問実施して、こちらもほぼ完璧な状態で試験に臨みました。

ただ、時間の関係上、こちらのテキストはほとんど読めていないくて、ぱらぱらと眺めたくらいになってしまいました

こちらのテキストですが、個人的な感想として、これだけ読めばなんとかなるようなものではなく、抑えるポイントを示しているだけで、深堀したり、実例や実践をしたりするには、もっと詳細な書籍や情報を参考にした方がいいかと思います。

検定試験の価値・評価

こればかりは、いろいろな資格や試験に言えることで、これが取れたから何か仕事が特別できるわけではないということが前提になりますが、あるデータを論理的に評価する方法や、それをどう活用する方がいいのかといった基本的なことは理解できていると考えられるようなものなので、有益な検定試験になるかと個人的には考えております。

合格発表が11月以降ということなので、まだ合格しているのかはわかりませんが、どの業種・部門に属していても今後はこのくらいの知識は社会人として必修になっていくと思いますので、おすすめしたい試験です。

さいごに

いかがだったでしょうか。試験結果が分かり次第、こちらの記事を更新して再度シェアしたいと思います。

いずれにしても、データをどう扱うか、どう評価して意思決定していくかは、今のところ、実はこれといった答えがなく、その都度、人間が評価していかないといけない部分になります。

例えば、データが欠けている場合どう扱うか、このデータから売り上げが上がるかもしれないので、予算をもっと突っ込んでいくという意思決定は、そのリーダーにゆだねられます。

このどう扱うか、どう意思決定をしていくかというのは、どの業界・業種にも必要なスキルと考えられますので、今後もこのような知識や情報をアップデートし続けたいと思います。

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