データサイエンティスト検定ロードマップ
1. このページの目的
このページは、データサイエンティスト検定を6月に合格するための学習地図です。
単なる用語暗記ではなく、公式範囲、模擬問題や過去問系資料で問われやすい観点、4択演習による反復を組み合わせて進めます。
n-ie-qclabでは、DS検定を統計、品質管理、経営工学と接続して学びます。データを読む力は、品質改善や技術士答案の根拠づけにもつながります。
2. DS検定で問われる力
| 領域 | 学ぶ内容 |
|---|---|
| 基盤 | データリテラシー、AI倫理、個人情報、社会でのデータ活用 |
| データサイエンス | 統計、可視化、前処理、機械学習、モデル評価 |
| データエンジニアリング | SQL、データ構造、データ基盤、データ品質 |
| 価値創造 | KPI、PoC、課題設定、分析結果の業務活用 |
3. 学習優先順位
- データリテラシー
- データの種類・尺度
- 記述統計・可視化
- 欠損値・外れ値・前処理
- 統計基礎
- 機械学習の基本
- モデル評価
- SQL・データエンジニアリング
- AI倫理・個人情報
- KPI・PoC・価値創造
4. n-ie-qclabの既存ガイドとの対応
| DS検定テーマ | 対応するガイド |
|---|---|
| 全体ロードマップ | データサイエンスと品質管理のための統計学習ロードマップ |
| 記述統計 | 記述統計とは何か |
| データの種類と尺度 | データの種類と尺度 |
| ヒストグラムと分布 | ヒストグラムと分布の見方 |
| 標準偏差とばらつき | 標準偏差とばらつき |
| 正規分布と標準化 | 正規分布と標準化 |
| 仮説検定 | 仮説検定の考え方 |
| 分散分析 | ANOVA（分散分析） |
| 共変量調整 | ANCOVA（共分散分析） |
| 相関と因果 | 相関と因果の違い |
| 回帰分析 | 回帰分析入門 |
| 欠損値・外れ値 | 欠損値 / 外れ値 |
| モデル評価 | 混同行列 / ROC-AUC |
| SQL・データ基盤 | 準備中 |
| KPI・PoC | 準備中 |
5. 反復演習の進め方
- 4択問題を解く
- 間違えたカテゴリと skill を確認する
- 関連ガイドで復習する
- もう一度解く
- 土曜ごとに問題データを追加し、弱点カテゴリを増やしていく
演習では、正解を覚えるだけでなく、他の選択肢がなぜ不適切かを説明できるようにします。
6. 6月合格に向けた進め方
| 週 | 学習テーマ | 目標 |
|---|---|---|
| 第1週 | データリテラシー、記述統計、可視化 | データの種類、代表値、グラフ選択を説明できる |
| 第2週 | 統計基礎、前処理、機械学習基礎 | 欠損値、外れ値、教師あり/なし、過学習を説明できる |
| 第3週 | モデル評価、SQL、AI倫理 | 混同行列、再現率、SQL集計、個人情報を説明できる |
| 第4週 | 弱点補強、模擬演習、総復習 | 4択演習を反復し、間違えたカテゴリを復習する |
7. 技術士・品質管理との接続
DS検定の学習は、技術士答案のデータ活用力にもつながります。
品質管理では、データの種類、可視化、検定、モデル評価が改善活動に接続します。たとえば、品質不良の現状把握ではヒストグラムや層別を使い、改善効果の確認では検定やKPIを使います。
技術士答案では、データに基づく課題抽出、効果検証、リスク説明に活用できます。