「データサイエンティスト検定 (DS検定) リテラシーレベル」学習記録 -30日間-
資格取得を決意した人向けに、合格へ向けてどんな計画を立てて、どう学習を進めたのか、受験までの約1ヶ月間の記録を共有します。
受けた人
1. これまで
SQLは select , import 文を少々使える程度。
データサイエンスに関しては下記1冊を読んだことがあるくらい。
2. 30日後
データサイエンティスト検定 (DS検定) リテラシーレベル 合格（見込みw）。
アシスタント・データサイエンティスト（見習いレベル）の実務能力と知識を有する人になっているはず。
使用した教材
使用した教材は下記の2つ + 模擬試験90問。
1. 公式リファレンス
通称「白本」。データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の各分野で必要なスキルをチェックリスト形式で整理。
2. 問題集
通称「黒本」。問題解きまくり暗記作戦ではギリギリ不合格の点数しか取れない罠が仕掛けられている説がある。公式リファレンスで幅広い知識と応用がきく理解をしておかないとダメらしい。
3. 模擬試験
公式リファレンス購入特典。技術評論社のホームページからダウンロードできる。これに記載されている問題がそのまま出題されるとの情報も。
学習記録
1. 準備 - 3日間 -
まずは準備。データサイエンスって何？から始まって、検定試験の概要を把握するためYouTubeで関連動画を視聴（下記の参考資料2,3）。
概要を把握したら ”教材の構成” と ”ボリューム” を確認。毎日のタスクとYWTという振り返りのフレームワークを組み合わせて計画を立てました。
ステップ 1 : 30日分の計画とタスクをざっくり書く
ステップ 2 : 毎日のY（やったこと）を記入
ステップ 3 : YからW（わかったこと）を記入
ステップ 4 : WからT（つぎにやること）を記入
ステップ 5 : T を実行
Yは事実をそのまま。Wで「それってどういうこと？」を考えて、Tに次のアクションを記入。
具体的な行動 → 1度抽象度を上げて汎用的な意味を考察 → 再び具体的に次の行動を決める。具体化と抽象化の往復がポイント。
参考資料1. こども統計学
初めて公式リファレンスをペラペラめくったら絶望したので、まずはここからスタート。
低いハードルから高い重要性を理解してモチベーションアップ！
参考資料2. YouTube で資格の概要と合格体験談
合格した方がどんな勉強をどの程度したのか、また試験の難易度などについて解説してくれています。
参考資料3 YouTube の再生リストで全体を把握
検定試験の画面の解説が特にありがたい！本番が初見とならないので余計な緊張をしなくて済みます。
2. リファレンス&問題集 1周目 - 19日間 -
リファレンスを読んで、問題集の該当する問題を解いていきました。1日チェックリスト10個のペース。
理解できないところや覚えきれない単語もありましたが、別の問題を解いたり、同じ単語に何度か再会すればそのうち理解できるでしょ、くらいの気持ちで。
ネットを検索すると問題にも単語の解説にもたくさん出会えます。リファレンスではわからなかった意外な面に気付いて理解できたり、謎が深まったり（笑）
11月15,16,17日は学習が進まなくて挫折しそうになってますね。なんとか休日に挽回できました。えらい！
学習ログを記録することで現状を可視化できたのがよかった。気ばかり焦ってうやむやに諦めるパターン（？）を避けられるのでおすすめ。
3. リファレンス&問題集 2周目 - 8日間 -
問題集をはじめから解いてのち解説で理解。時々リファレンスを参照。
1~7章は1日1章のペース。8章は総仕上げ問題90問を2日でやる計画を立てました。
2周目なのでペースがはやい。だが一度実施済みの8章の90問は、正解率 81.1% で微妙。はじめて実施したリファレンスの模擬試験45問は、正解率60% で散々な結果。
さらにリファレンス本購入特典の模擬試験90問をダウンロードして実施したところ、正解率 72% ・・・はい、不合格。
4. 受験2日前から受験2日後 - 5日間 -
受験日まで残り2日。できることが限られている中で次の行動が運命を分ける。決めたのは「今まで間違った問題ぜんぶ復習する」作戦！
受験当日は、予約した時間に会場へ行って受付が終わったら各自で試験開始。メモ用紙と筆記用具は貸してくれます。PC上で電卓が使えるので表示させておきましょう。
マウスが小さすぎて途中何度も手がつりそうになりながらも、終了5分前には回答し終わってゆっくり見直し。
受験結果
受験後すぐに正答率をプリントアウトしてくれました。合否は1月下旬ということでしたが、87.7% ならたぶん大丈夫でしょう！
受験2日前に決めた作戦は結果的に成功。広く知識を問われる試験なので、得意なところを伸ばすより苦手なところを減らす方が効果的と考えました。
機械学習モデルを自作したいと ChatGPT に相談したところ、scikit-learn を勧めてくれました。ということで、次は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦してみようと思います。
2024/01/12 追記 無事合格していました！
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