DS検定の試験範囲をまとめてみたよ！
ハローワールド！ データサイエンス VTuber のアイシアソリッドです！
（右が私！ いつかどこかで撮った思い出の写真）
この記事では、この夏第1回が行われるDS検定の試験範囲のまとめと、その対策を記した note です。
申込みはこちらから！ → データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会
DS検定とは
データサイエンティスト協会がこの夏、世界に送り出す感動の超大作！
データサイエンティストに関する検定です。
データサイエンスの実務において必要な基礎的知識が網羅的、かつ、体系的に問われる検定となっており、初学者から、自力で現場で頑張ってきた人の基礎固めまで、多様な用途で受験できる素敵検定です！
紹介動画を出したよ！
対策生放送のアーカイブもあるよ！
試験範囲はこんなかんじ
スキルチェックリストの3カテゴリ（データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力）の★１（見習いレベル）相当と数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合した範囲
※詳細は「データサイエンティスト検定™の試験範囲」を参照
（検定の公式ページより引用）
つまり、
スキルチェックリストの★とモデルカリキュラムの一部分が試験範囲です。
詳細はリンク先を見るのが良いでしょう！
下に詳細を記します。
対策方法
試験範囲のキーワードを見て、知らないものがあったら調べる！
これが一番基本的、かつ、良い方法だと思います。
ほか、無料のオンライン教材もあるので、それを利用してもいいかも！
試験範囲 - スキルチェックリスト編
便利なビューワーを使うか、 GitHub のリストを使うと、試験範囲の確認が楽です！
このサイトに遷移して、検索窓に「★」と入れて検索すると、★（見習いレベル）のスキルのみを抽出できます！
その後、「すべて展開」を押すと、一覧で見られます！
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または、 GitHub においてある、 csv ファイルをダウンロードして、「★」のみを抽出すると良いでしょう！
ビジネスの csv | サイエンスの csv | エンジニアの csv
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または！ 私が公開しているこの spreadsheet をいい感じに利用してください。
※公開されているものなので、変なこと書き込まないようにね！ コピー or DL して使ってね！
以下は、ビューワーの「★」のスキルのスクショです（文字が潰れて読めないかも）
ビジネス
サイエンス
エンジニア
試験範囲 - モデルカリキュラム編
モデルカリキュラムで定義されている項目のうち、一部分が試験範囲になってますよ！
（検定の公式ページの下部に書いてあります。それのコピペです。）
1.社会におけるデータ・AI利活用
1-1.社会で起きている変化 ・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化
・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会
1-2.社会で活用されているデータ ・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど
・1次データ、2次データ、データのメタ化
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）
・データのオープン化（オープンデータ）
1-3.データ・AIの活用領域 ・データ・AI活用領域の広がり（生産、消費、文化活動など）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など
1-4.データ・AI利活用のための技術 ・データ解析：予測、グルーピング
・データ可視化：関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など
・非構造化データ処理：言語処理
1-5.データ・AI利活用の現場 ・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介
1-6.データ・AI利活用の最新動向 ・AI等を活用した新しいビジネスモデル（シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）
2.データリテラシー
2-1.データを読む ・データの分布（ヒストグラム）と代表値（平均値、中央値、最頻値）
・観測データに含まれる誤差の扱い
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）
・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）
2-2.データを説明する ・データの図表表現（チャート化）
・データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）
・優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）
2-3.データを扱う ・データの集計（和、平均）
3.データ・AI利活用における留意事項
3-1.データ・AIを扱う上での留意事項 ・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト
最後に一言
頑張ってね！
申込期間は
2021年7月1日(木)AM10:00～2021年8月29日(日)
なので、お早めに！
試験期間は
2021年9月11日(土)～2021年9月30日(木)
です！
申込みはこちらから！ → データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会
※2021/08/06 21:06 時点の情報です。最新の情報は公式サイトを確認してください。
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