統計検定にデータサイエンス系科目が追加される
こんにちは。さやのです。
お久しぶりです。 ブログ更新サボっている間も、このブログを訪れてくれた方がいらっしゃったようで、ありがとうございます。
TL;DR;
統計検定に次の科目が追加される予定。 すべてCBT(テストセンターでコンピュータで答える形式の試験)。
| 科目名→ | データサイエンス基礎 | データサイエンス発展 | データサイエンスエキスパート |
|---|---|---|---|
| 出題範囲公開 | |
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| サンプル問題公開 | |
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2021年9月 |
| 試験配信開始 | 2021年5月 | 2021年7月 | 2022年2月 |
抹消線はすでに公開済み
目次
統計検定とは？
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が提供する、統計の知識や統計技術の活用スキルに関する資格です。
データ活用の必要性が叫ばれる現在、注目を浴びている資格の一つで、受験者数も、第１回実施の2011年からおよそ7倍の7000人に増加しています。
(2020年はコロナの影響で試験の実施がなかったようです)
試験範囲
統計検定の試験範囲としては、データの平均、分散などの統計値を使ったデータの特徴の把握であったり、統計学の醍醐味でもある「仮説検定」や「信頼区間」などの知識の運用が問われます。
データサイエンス系の科目の出題範囲
データサイエンス基礎
公式サイトの「データサイエンス基礎」のページを見てみると次のように書いてあります。
「データサイエンス基礎」試験で評価するキーコンピテンシーをデータアナリティクス基礎とし、 (1) データハンドリング技能 (2) データ解析技能 (3) 解析結果の適切な解釈 の3観点を新学習指導要領（平成29・30年改訂）に対応した大学入試までの内容構成で出題します。主に高等学校では、数学I「データの分析」、数学B「統計的な推測」、「数学と社会生活」、数学A「場合の数と確率」、数学C「数学的な表現の工夫」、情報I「情報通信ネットワークとデータの活用」、情報II「情報とデータサイエンス」、理数探究基礎、理数探究等が関係します。
つまり「高校で学習する範囲」ということでしょうか。
私が高校を卒業したときのシラバスとはだいぶ変わっていますね、、、、
データサイエンス発展
公式サイトの「データサイエンス発展」の出題範囲を見てみると、データサイエンス基礎からワンランク上がって次のようなものが追加されています。
そのほか情報倫理や、セキュリティなども入っていますね。
データサイエンスエキスパート
こちらに関しては公式サイトには直接の掲載がありませんが、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」から見ることができるPDFファイルの14ページあたりからの範囲を参考に作られる感じではないかと思います。
「データサイエンス発展」の更に専門的な内容、という感じでしょうかね。
学習方法
まだ私も合格したわけではなく、試験の歴史も浅いため正確に「これをやれば受かる！」ということは言えないのですが、 とりあえず私はディープラーニングに関しては次の本で学習しています。
リンク
この本は深層学習モデルについて数式をもちいて詳細に書かれています。そのため数学が苦手な方には苦しいと思います。
そのような方には、下記のように数式を最低限に絞った参考書がおすすめできるかもしれません。
リンク
こちらの本も学習しましたが、TensorflowやKerasなどのフレームワークを使わずに、１からディープラーニングのモデルを実装していくので仕組みがよく理解できました。
まとめ
以上が、今月から来年にかけて実施開始予定のデータサイエンス科目の情報でした。
これらの資格を取得することで、履歴書に書いたりして、データサイエンスのアルゴリズムや実装方法だけでなく、AIに関する一般知識や情報倫理も身に着けていることが証明でき、就職や転職に有利になったりするので取っておいて損はないでしょう。興味のある方はぜひ、合格を目指して見るのもよいのではないでしょうか。
