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　データサイエンティスト検定™（DS検定™）は、数理・データサイエンス・AIにおけるモデルカリキュラムを総合し、実務能力と知識を有することを証明する試験です。

国家資格	公的資格	民間資格
業務独占	名称独占	必置

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基本情報

申込関連
試験日	年3回（3月、6月、11月）
申込期間	概ね試験期間開始10日前まで
受験料	一般 11,000円（税込）学生 5,500円（税込）
受験資格	特になし
申込方法	申込サイトよりWEB申込

試験関連
試験方式	CBT（@所定の試験会場）
試験時間	100分
出題形式	選択式
出題数	100問
合格基準	正答率約80%
合格発表	試験日の約1ヶ月後

試験内容

スキルチェックリストの3カテゴリ

データサイエンス力★１
統計数理基礎、線形代数基礎、微分・積分基礎、回帰/分類、評価、検定/判断、グルーピング、性質・関係性の把握、サンプリング、データクレンジング、データ加工、方向性定義、軸だし、データ加工、表現・実装技法、意味抽出、アプローチ設計、統計情報への正しい理解、データ確認、俯瞰・メタ思考、データ理解、洞察、機械学習、時系列分析、言語処理、画像処理、動画処理、音声/音楽処理、パターン発見
データエンジニアリング力★１
システム運用、システム企画、クライアント技術、通信技術、基礎知識、テーブル定義、DWH、分散技術、クラウド、フィルタリング処理、ソート処理、結合処理、クレンジング処理、マッピング処理、サンプリング処理、集計処理、変換・演算処理、データ出力、データ展開、データ連携、基礎プログラミング、データインタフェース、分析プログラム、SQL、基礎知識、攻撃と防御手法、暗号化技術
ビジネス力★１
ビジネスマインド、データ倫理、コンプライアンス、契約、MECE、言語化能力、ストーリーライン、ドキュメンテーション、説明能力、KPI、スコーピング、データ入手、データ理解、意味合いの抽出・洞察、評価・改善の仕組み、プロジェクト発足、リソースマネジメント、リスクマネジメント

数理・データサイエンス・AIにおけるモデルカリキュラム

社会におけるデータ・AI利活用
1. 社会で起きている変化
2. 社会で活用されているデータ
3. データ・AIの活用領域
4. データ・AI利活用のための技術
5. データ・AI利活用の現場
データリテラシー
1. データを読む
2. データを説明する
3. データを扱う
データ・AI利活用における留意事項
1. データ・AIを扱う上での留意事項

統計情報

試験対策

対策方法

　DS検定の試験範囲は『スキルチェックリスト』によるものと『数理・データサイエンス・AIモデルカリキュム』によるものの2本立てになっています。ただ大半は『スキルチェックリスト』に沿った出題であり、重複部分も多いため、基本は『スキルチェックリスト』を中心に考えて良いでしょう。

　『スキルチェックリスト』は、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」からなりますが、半数近くは「データサイエンス力」から出題されると思われますので、この分野に最も注力すべきでしょう。

　なお、DS検定を受験される方は、ITパスポートや基本情報技術者などの情報処理技術者試験に挑戦されている（または合格済みの）方が多いと思いますが、「データエンジニアリング力」は情報処理試験のテクノロジ分野、「ビジネス力」は情報処理試験のマネジメント分野、ストラテジ分野の知識と大部分が重複していますので、対策は容易（あるいはほとんど不要）と思われます。

　ただ、新しい資格であり不明な点も多いため、最初は以下の公式テキスト（リファレンスブック）第2版を頼りに、学習していくことが望ましいでしょう。（新たに問題集も出版されました！）

　ある程度知識が定着しましたら、当サイトに模擬問題（練習問題）を用意していますのでぜひご活用ください。