【独学】データサイエンス数学ストラテジスト（上級）の出題分野別勉強方法

こんにちは、かいとです。

本日は、2022年6月に僕が独学でデータサイエンス数学ストラテジスト（上級）にダブルスター✩✩合格した際に感じた、必要な知識を得るための勉強方法を紹介します。
これからデータサイエンス数学ストラテジスト（上級）の合格を目指す方は是非見て行ってください。
少しでも参考になれば幸いです。

前提
勉強方法
1. これは必須：公式問題集
2. 出題分野と割合、勉強のポイント
まとめ

前提

データサイエンス数学ストラテジスト（上級）について

データサイエンス数学ストラテジストとは、データサイエンスにおける数学を扱う技能を認定する資格です。
また、数学検定でおなじみの、公益財団法人日本数学検定協会が出している資格なので、2021年9月に始まったとはいえ認知度はそれなりにあるといえます。
このデータサイエンス数学ストラテジスト（上級）に合格することで、国が年間約25万人輩出してようとしている数理・データサイエンス・AI人材育成の応用基礎レベル程度の知識が身についていることの証明になります（公式サイトより）。

受験時のスキル

受験時は、2週間前に統計検定準1級、1週間前にデータサイエンス発展を取得したばかりでした。
統計に関する資格は持っていたのですが、業務では使用したことがない素人でした。
大学・大学院の時に数学をしっかり勉強し統計に必要な範囲の学習（微分積分・線形代数など）はしっかりできていた、そして統計検定などの学習によりある程度は思い出せていたという状態です。

当時の僕の保有資格は、自己紹介ページをご覧ください。

合格時の点数

合格点は40点中28点（70％）です。受験後すぐに合否が出ました。
僕は2022年6月に受験し、一発合格しました。
点数は33点で、★★ダブルスター認定でした。

勉強方法

これは必須：公式問題集

僕が行った勉強方法は、公式問題集を解くのみです。
ただし、苦手分野によっては別途知識を補完する必要があります。

リンク

こちらが公式問題集です。
この資格を管理している日本数学検定協会が出版しており、データサイエンス数学ストラテジストのテスト範囲を網羅しています。
ただし、こちらはその名の通り問題集となります。
もちろん各問題解説は詳しくしてくれているのですが、全く知らない分野をこれだけで学ぶのは無理があるので、全く知らない分野は別途参考書等で勉強する必要があることは頭に入れておいてください。

また、一番大事なことは、素早く解く練習をすることです。
実際僕が受験したときは、時間が足りず全てを解くことができませんでした（一部計算問題を後回しにしていたものは、解くのを諦めました）。
ダブルスターやトリプルスターを目指すのであれば、全問解くというのは必須になるかと思いますので、計算力を高めていきましょう。

出題分野と割合、勉強のポイント

こちらのスライドの9ページに出題分野と割合が出ています。
ここでは分野ごとに、どう意識して勉強すれば良いのかを見ていきましょう。
基本軸としては上記公式問題集を解く、ということになりますので、下記を意識して解いていき、苦手分野は別途勉強するというスタイルが良いと思います。

① 計算能力と数学的理論の理解（50％）

こちらは出題割合が最も多く、50％です。
つまり基本的な数学（確率統計、線形代数、微分積分）に関する知識を理解しているかと、その計算能力が問われます。
先ほどご紹介した公式問題集を見ていただくとわかるのですが、計算問題がかなり難しいです。
計算が苦手という方は、別途計算の練習をする必要があります。
最低限高校の数学Ⅲのレベルは必要で、大学1年レベル（より高度な微分積分やテイラー展開など）もしっかり押さえておく必要があります。

②機械学習・深層学習の数学的理論の理解（25％）

2番目に出題割合が高く、①と合わせると75％（合格点ごえ）なのでこちらも重要な分野となります。
そして意外と難しいです。機械学習や深層学習の理論を一通り知っていても、最初は苦戦するレベルかと思います（僕がそうでした）。
もちろん単なる知識も問われるのですが、それをどう活かすかということも問われるので注意しましょう。
ただし他にそこまで役に立つ問題集が（僕の知っている範囲では）なかったため、こちらは基礎理解をしたら、ひたすら問題集を解く勉強法で良いかと思います。

③アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー（12.5％）

こちらは後ほど紹介する④と同じ範囲で、出題割合は低めです。
全体が40問なので、5問しか出ない計算となります（実際にはぴったりではなくおそらく前後するかと思います）。
普段からプログラミングをやっている方は、そこまで問題視しなくても良い分野かと思います。
しかし、アルゴリズム（ソートや探索）を全く知らなかったり、計算量（ビッグオー）の概念を知らない場合はしっかり勉強しましょう。
プログラムのコードが出てくるわけではないので、プログラミング的思考ができるかどうかが問われます。

④ビジネスにおいて数学技能を活用する能力（12.5%）

こちらはも出題割合は低めのセクションとなります。
どのような問題かというと、表から何かを読み取って解を出したり、「〇〇はこの式で計算できる。実際に計算するとどうなるか。」のような、少し現実問題と絡めた問題が出てきます。
（個人的には）簡単な部類でしたので、公式問題集を一通りとけば問題ないかと思います（定義された通りに問題を解く、という少しプログラミング的思考に近いかもしれません）。