データサイエンティスト検定リテラシーレベル 合格記

資格

第1回のデータサイエンティスト検定リテラシーレベルが終了して、ついに第2回・第3回の開催が決定しました。
本稿では、その試験に向けて、どのようにして筆者が合格までたどり着いたかを書かせていただきます。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会
当協会では、データサイエンティストのスキル要件の定義・レベル認定などの個人のキャリア形成に関する活動を通じて、人材と企業間の交流促進による雇用機会の創出や、企業間取引の活性化を目的としたビジネス機会の創出など、高度人材の育成と業界の健全な発展に貢献するさまざまな普及活動を行うことを目的としております。

筆者のバッググラウンド

  • 職業:データサインティスト
  • 最終学歴:水産学部卒業(理系)
  • 取得資格:統計検定2級(DS検定取得後に本資格を取得)
  • 統計学の素養:約10年前に大学の教養科目程度
  • 数学の素養:高校数学IIICを受験で使用する程度
  • データサイエンティストとしての職歴
    • 約2年(未経験から低単価でSES)

上記の通り、肩書きはデータサイエンティストとして名乗らせていただいてから約2年で本資格を受験しました。データサイエンティストといっても、業務ではエンジニアリング寄りなことも多かったです。サイエンス分野については、独学で勉強していたので、その貯金が役にたった感じです。

参考書籍

主に使用したといえば、上記3冊です。
特に1冊目(『最短突破 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 [ 菅由紀子 ]』)は絶対に必須です!まずはこれを読みましょう!

統計分野については、『完全独習統計学入門 [ 小島寛之 ]』これで十分かなと思います。ちょっと足りないようでしたら、『統計Web』で学習をしましょう。本サイトは統計入門の最適な教材です。

続いて3冊目は、データサイエンティストが関わる業務について俯瞰的に記されている書籍になります。本書を読んで『データサイエンティストとは?』を知ることが重要となるかと思います。特に職業がデータサイエンティストではない方は特に必要かと思います。
厳密には本書の内容のデータサイエンティストと現場のデータサイエンティストでは違うかも知れませんが、まずはこういうところから知るのが大事ですね。

具体的な勉強法

  1. 最短突破 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 [ 菅由紀子 ]』を1周ざっと読む
  2. 理解の及ばない箇所を、別の書籍などで理解する
  3. 巻末の模擬試験を解く
  4. 解けなかった分野の「スキルカテゴリ」「サブカテゴリ」の内容を書籍で学習
  5. 再度書籍を1周
  6. 模擬試験を解き直す
  7. それでも間違えた箇所は暗記する
  8. 本試験

結果

参照情報

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会
当協会では、データサイエンティストのスキル要件の定義・レベル認定などの個人のキャリア形成に関する活動を通じて、人材と企業間の交流促進による雇用機会の創出や、企業間取引の活性化を目的としたビジネス機会の創出など、高度人材の育成と業界の健全な発展に貢献するさまざまな普及活動を行うことを目的としております。
2021年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」およびデータサイエンス領域タスクリスト ver.3」を発表 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会
当協会では、データサイエンティストのスキル要件の定義・レベル認定などの個人のキャリア形成に関する活動を通じて、人材と企業間の交流促進による雇用機会の創出や、企業間取引の活性化を目的としたビジネス機会の創出など、高度人材の育成と業界の健全な発展に貢献するさまざまな普及活動を行うことを目的としております。

https://www.datascientist.or.jp/symp/2021/pdf/20211116_1400-1600_skill.pdf

とにかく、運営側の情報にアクセスしていくのも非常に有効かと思いますので、ぜひ参考にしてください。
特にPDFの情報なんかは、第1回の合格者などに関する情報などもあり、非常に有用かと思います。本試験を策定している方々の見えている景色を想像するのは難しいですが、それを頑張ってイメージしてみると出題の意図などがわかるようになって、より意味のある対策が練られるかも知れませんね。

最後に

データサイエンティスト検定が権威ある資格になっていくと嬉しいです。何せ、第1回に合格できましたからね。
皆さんもぜひ続いていただいて、データサイエンス界隈が盛り上がって、レベルも上がっていくと嬉しいです。

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