統計検定 データサイエンス発展の勉強方法 ～おすすめ参考書と必要知識～

こんにちは、かいとです。

本日は、2022年6月に僕が独学で統計検定 データサイエンス発展の資格試験に合格した際に感じた、必要知識やおすすめ参考書、勉強方法を紹介します。
調べた方はわかると思いますが、データサイエンス発展の試験の専用参考書がありません（2022年11月時点）。
なので今回は、試験のシラバスと僕自身の経験をもとに、こんな勉強をしておくといいかも、ということを紹介していきます。
もちろん読んだことのある参考書を紹介していきます。

前提

データサイエンス発展について

データサイエンス発展は、データサイエンスのスキルレベルを客観的に評価するための試験です。
数学レベルとしては大学教養レベルであり、そのほかにもプログラミングの知識や、データを扱う際の必要な知識が問われます。
試験形式は試験会場で行うCBT方式となっており、合格率は公開されていません。

先も述べましたが、この試験には専用の参考書がありません。
代わりに公式ホームページに、サンプル問題が公開されています。
どんな雰囲気の問題が出題されるか、是非参考にしてみてください。

僕自身、この資格を取ってからデータサイエンスの仕事ができたということはありませんが、発展的な内容であり、かつデータサイエンスの知識レベルを客観的に示すことができるので、持っておいて損はないと考えています。

受験時のスキル

この資格試験は実は、統計検定 準1級を受けた翌週に受けました。
（統計検定 準1級に合格した勉強方法はこちらの記事を見てみてください）

理由はせっかく統計をしっかり勉強したし、取れる資格は取っておこうと考えたからです。
なので僕自身の勉強方法は参考にならないと思うので、紹介しません。
その代わりに必要な知識を得られる勉強方法をご紹介したいと思うので、ぜひ最後までご覧ください。

当時の僕の保有資格は、自己紹介ページをご覧ください。
統計検定 準1級まで持っていました。

合格時の点数

合格点は60点以上です。受験後にすぐ合否が出ます。
僕は2022年6月に受験し、一発合格しました。
点数は86点で、なんと優秀成績賞という賞状までいただきました。

必要な知識とおすすめ参考書

僕がこの試験に受かるために必要だと思う知識を吸収するのに、3冊をおすすめしていきます。
単元によって得意・不得意があると思うので、必要だと思う箇所を重点的に勉強していくようにしてください。

また、ここで紹介する参考書の特徴は、他の資格試験の参考書ということです。
これを機に、もう少し勉強して他の資格試験も取るのもおすすめですので、ぜひご検討くださいね(^^)

ではまずは、シラバスを見ていきましょう。

テストの範囲と必要知識

シラバス（出題範囲表）は公式ホームページにあるので、ご自身でもしっかり確認してください。
ここではシラバスを僕なりに3つの区分に分類していきます。
その3区分とは、

• IT知識（IT基礎やプログラミング、データベース）
• 統計に関する知識
• AIに関する知識

です。では、次からは僕が考える、効率の良い勉強のための参考書を見ていきましょう。

IT知識の勉強

IT知識では、シラバスでいう下記項目を勉強します。
・データ・AI利活用における留意事項
・デジタル情報とコンピュータの仕組み
・アルゴリズム基礎
・データ構造とプログラミング基礎（主にPython）
・データハンドリング
・データ取得とオープンデータ

そして、オススメの参考書はこちらです。

ここで注意点は、関係ない分野まで勉強しないようにしましょう（例えば12章:ネットワークなど）。
（もちろん、興味がある方はぜひ勉強してみてください）
ここでは主に、コンピュータ・ITの基礎、アルゴリズム、データベースを主に勉強します。
Pythonだけは載っていないので、基礎文法だけ別で勉強する必要があるかもしれませんが、そこまで込み入ったものは出題されないので、プログラミングをやったことある方はそこまで気にしなくても良いかと思います（サンプル問題 問7が理解できればいいレベルかと思います）。

ちなみにこの本ですが、私が基本情報技術者試験（初めて受けたITの資格試験）の受験時にかなりお世話になった本です。
初学者にもわかりやすく、仕組みを覚えるだけでなくきっちり”理解”できるようになってますので、ぜひ読んでみてください。
かなり面白い本です。

統計に関する知識

統計に関する知識では、
・データリテラシー
・数理基礎
・確立と確率分布
・統計的推測
・種々のデータの解析
の単元を学習します。

そして、これらを勉強するのにうってつけの参考書はこちらです。

ただし、きっちり問題も完璧にして、統計検定2級に合格するぞ！という勉強だと、多少オーバーキル気味かと思います。
そのため過去問題集は不要かと思い省いています。
もちろんこの後統計検定2級を受ける予定がある方はすべて解くのがよいですが、データサイエンス発展だけの取得を目指している場合は適度に行ってください。
統計検定2級と違い統計以外の分野からもたくさん問題が出るため、そこを意識し、他の分野も含め満遍なく知識を積み上げましょう。

AIに関する知識

ここでは、
・社会におけるデータ・AI利活用
・データ・AI利活用における留意事項
・データ取得とオープンデータ
について学んでいきます。

オススメの参考書はこちらです。

ここでは、AIの基礎知識を習得します。
それはもちろんですが、加えて「第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて」で語られているデータ利用の際の条件や責任も、こんなのがあるんだと知っておいてください。
データ・AI利活用における留意事項の分野の足がかりとなります。

G検定のテキストをお勧めしている理由はこれで、「AIの知識」と「データの利活用」の両方の点を勉強できるので効率が良いです。
また、データサイエンスに興味があるのであればG検定の取得も視野に入れている方も多いと思うので、是非勉強して見てください。

試験の準備

本試験もCBT形式ですので、注意点としては統計検定準1級の記事と同じです。

計算結果をキーボードで入力する問題（数値入力問題）があるのですが、その場合は小数点何桁までという問題の制約に必ず従ってください。
CBTは自動採点ですので、部分点ももらえず、せっかく正しい計算ができていたとしても0点となってしまいます。

また、試験で使用する電卓をあらかじめ用意しておき、普段の勉強の時からそれを使用してください。
最低限ルートの計算とメモリ機能を備えたものが良いと思います。
また、関数電卓などの高機能なものはNGですので、公式ホームページの電卓の使用についてを参照してください。

僕のオススメ電卓はこちらです。
試験に必要な機能が揃っていて、大きくて使いやすいのが特徴です。

終わりに

最後までお読みいただきありがとうございます。
今回は勉強法がいまいち掴めない、データサイエンス発展の勉強法の提案でした。
データサイエンスに役立つ資格試験のテキストから選んでみましたので、興味がありましたらぜひ読んで、その資格にも挑戦して見てください。

この記事が、データサイエンス発展を受ける方々の参考になれば幸いです。
ありがとうございました。