スキルアップの第一歩！忙しい女性でも挑戦できるDS検定を解説！

近年、マーケティングや企画、営業など部署・部門問わずデータを活用する場面が増えています。

でも、普段の業務では分析スキルに自信がない、Excelの簡単な集計ではなく、もっと専門的な知識を身につけたいといった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

こんな悩みを持つあなたにおすすめなのが「データサイエンス検定（DS検定）」です。

この記事では、データ分析の基礎を学び、ビジネスやキャリアに活かすための第一歩として多くの人が受験しているDS検定について詳しく説明していきます。

「データ分析ができる」というスキルを証明できると、社内での評価向上や新しいキャリアの選択肢を広げる大きな武器になります！

データ活用スキルを身につけ、自分の可能性を広げましょう！

DS検定とは？

DS検定（正式名称：データサイエンティスト検定）は、日本データサイエンス協会が主催している資格試験です。

データサイエンスの基本的な知識から実践的なスキルまでを評価することができ、データ活用のスキルを証明できる資格です。

現在、DS検定は2つのレベルから選んで受験することができます。

DS検定リテラシーレベル（基礎）

データサイエンスや統計学の基本的な概念やデータ活用の基礎知識が問われる試験。

主に初心者やビジネスパーソン向けのレベルとなっています。

DS検定アソシエイトレベル（応用）

データの解析手法や機械学習のアルゴリズムなど、より実践的な知識が問われる試験。

データサイエンティストを目指す上級者向けのレベルです。

この試験は、データサイエンスのスキルを客観的に評価することを目的とし、企業や教育機関でも採用の指標として活用されています。

基礎を確実に付けることが大切なので、まずはDS検定リテラシーレベル（基礎）から学びましょう。

DS検定の必要性

今受験者数が増えているDS検定ですが、重要視されている理由を3つ挙げることができます。

1. データ活用スキルの重要性の高まり
2. キャリアの選択肢が広がる
3. ビジネスパーソンにも有用

それぞれについて確認していきましょう。

①データ活用スキルの重要性の高まり

AIやデータ解析技術が発展してきたことにより、企業は経験や勘に頼るのではなく、データに基づいた意思決定を行う経営が求められるようになりました。

とはいえ、データを有効活用できる人材はまだまだ不足しています。

その中で、データサイエンスの知識を持つ人材の需要は年々高まっています。

②キャリアの選択肢が広がる

DS検定を取得することで、データサイエンスのスキルを証明できます。

ということは、転職やキャリアアップの際に有利になりますね。

特に、データアナリスト、データエンジニア、AIエンジニアなどの職種を目指す人は、知識の証明として非常に有効です。

また、資格の勉強をすることによって、将来的にその職種が向いているのかどうかの判断をする材料にもなります！

③ビジネスパーソンにも有用

データ分析の知識は、エンジニアやデータサイエンティストだけでなく、マーケティング、経営企画、営業など、さまざまな職種で役に立ちます。

データの読み取りや分析の基礎を理解することで、より適切な意思決定ができるようになります。

DS検定取得後のキャリアプラン

資格を取得したら自分のキャリアにも活用したいですよね。

DS検定を取得した後、活用できる代表的な職種は以下の5つとなっています。

すぐにその職種に就けるとは限りませんが、足掛かりになることは間違いありません。

①データサイエンティスト

データ分析、統計モデリング、機械学習を駆使してビジネス課題を解決する専門職です。

企業のデータ活用戦略の中核を担うポジションとして注目されています。

②データアナリスト

企業のデータを分析し、ビジネスの意思決定に役立つインサイトを提供する職種です。

マーケティングや営業の分野で特に求められています。

③AIエンジニア

AIなどの人工知能や機械を活用したシステムを開発する技術職です。

データサイエンスの知識が求められるため、DS検定を取得することでスキルの証明になります。

④データエンジニア

大量のデータの収集・整理・管理する仕組みを構築する職種です。

データ基盤の構築やデータ処理の設計・運用を担当します。

⑤ビジネスパーソン（マーケター・コンサルタントなど）

ビジネスパーソン、例えばマーケターやコンサルタントは、データを活用して戦略を立てたり、顧客のニーズを深く理解することが求められます。

SD検定の知識を持つことで、デジタル技術を活用した効率的な顧客対応や、データ分析を通じた課題解決が可能になります。

DS検定について

専門知識が必要となる一方、取得すれば大きなキャリアアップが目指せるDS検定。

実際にはどんな試験内容となっているのか、受験費用など気になりますよね。

ここからは検定内容について詳しく説明していきます。

DS検定の試験科目

DS検定は3つの分野の中から幅広く出題されます。

また、試験内容は、データサイエンスの進化に伴い定期的に更新されます。

過去の試験と比較して、新しい技術やトレンドに対応した問題が増えていく可能性があるので受験を考えている方は最新版のシラバスを確認し、学習を進めましょう。

データサイエンス力

試験の中でもっとも出題される分野です。

情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識への理解力が問われます。

また、微分・積分など高校レベルの数学も範囲に含まれているため、数学の知識が薄い人は時間をとってしっかり勉強しましょう。

データエンジニア力

データ収集やアルゴリズムなどITシステムを実装・運用する力が問われます。。

試験範囲は、システム設計やデータ抽出・加工やプログラミング力、SQL、基礎レベルのITセキュリティなどとなっています。

ビジネス力

組織に貢献するための基礎知識やスキル、思考力を総合的に備えた力が問われます。

現代ではビジネス課題を見極め、データを活用して解決策を提案できる力が求められているため、重要な試験内容となっています。

DS検定の受験料

DS検定の受験料は以下の通りです

ただし注意点があります。

受験料の支払いが完了していないと試験を受けることができません。

試験前に確実に入金を済ませるようにしておきましょう。

DS検定の受験方法

受験の申し込みは、公式ウェブサイトから行います。

流れを確認しておきましょう。

DS検定の合格率

出題範囲の名前だけでも専門的で難しく感じてしまいますが、その合格率について気になる方も多いでしょう。

① リテラシーレベル（基礎）の合格率

リテラシーレベルは、合格率が比較的高く70〜80％程度と言われています。

基礎的な統計学やデータサイエンスの知識があれば、難易度がそれほど高くないため、多くの受験者が合格しています。

私も試験問題を見てみましたが、基礎レベルといっても専門的な知識は必要だと感じました。

未経験の方、初心者の方はしっかり時間をとって学習しましょう！

② アソシエイトレベル（応用）の合格率

こちらの合格率はリテラシーレベルに比べて低く、50〜60％程度と言われています。

アソシエイトレベルでは、Pythonを使ったデータ分析や機械学習の基礎など、実務的なスキルが問われるため、学習や実践経験が必要となります。

DS検定の勉強方法

合格に向け学習し、しっかり対策を取ることが重要です。

また、日本データサイエンス協会が公式テキストを提供しています。

過去問や模擬試験も併用し試験範囲を網羅しましょう。

① 基礎からしっかり学ぶ

特にリテラシーレベルでは、基本的な統計学やデータ解析の理解が必要です。

まずは基本的な用語や概念をしっかりと学び、理解を深めることが合格の近道です。

② 実践的な演習を行う

アソシエイトレベルの試験対策では、実際にデータを扱ってみることが重要です。

Pythonを使用したデータ分析の演習や、実務で使用されるツールを使いこなせるようにしましょう。

③ 学習計画を立てて取り組む

試験日までにどれだけ効率的に学習を進めるかがカギとなります。

自分の得意・不得意分野を見極め、必要な範囲をしっかり学習するためのスケジュールを立てることが、合格率を上げるための重要なポイントです。

まとめ

DS検定は、データサイエンスのスキルを証明しキャリアアップにつながる重要な資格です。

特に、データを活用した意思決定が求められる現代において、資格の取得は転職やスキルアップの大きな武器になります。

データ活用のスキルを身につけ、「データを活用できる人」を目指しましょう！

ゆうこ

管理人

現役パソコン講師のゆうこです。
講師歴14年で3000人以上の大学生やビジネスパーソンに指導しています。
初心者の方にわかりやすく伝えるのが得意です。

仕事がラクになった！時短できた！という経験や、ワーママ歴を活かして、お役に立てる記事を書いていこうと思っています！