【DS検定対応講座のご案内】データサイエンティストに必要な基礎スキルを身につける！データサイエンティスト基礎講座

こんにちは。スキルアップAIの山田です。

近年、インターネットやスマートフォンの普及に伴い、膨大な量のデータが蓄積されています。そして産業界においては、蓄積された膨大なデータを活用し、新たな価値を生み出そうとする取り組みが盛んに進められるようになりました。

企業においてデータ活用を実行・支援する人材は、一般に「データサイエンティスト」と呼ばれます。「データサイエンティスト」は、ソフトウェアエンジニアリングからビジネスに渡るまで、幅広い知識が求められます。しかし、「データサイエンティスト」という職種は、比較的新しいものであるため、業務に必要な知識を体系的に身につけることは簡単ではありません。

こうした社会的背景を鑑み、スキルアップAIでは一般社団法人データサイエンティスト協会（以下DS協会）監修のもと、データサイエンティストにとって欠かせない以下3つのスキルを身につけられる講座を開講しました。

• 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

本講座を受講することで、データサイエンティストとして活躍するために必要な基礎知識と技術を習得できます。さらに、統計学やSQLなどのデータサイエンス・データエンジニアリングに関する基礎知識だけでなく、データから得られた知見を実際のビジネスに活用するために必要な知識も学べます。

また、本講座はDS協会が主催する「データサイエンティストとしての基礎的な知識や実務能力を証明する試験」である「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル」（以下DS検定）にも対応。DS検定の試験対策としてもおすすめです。

現在、本講座のオンライン講座は全カリキュラムを無料で受講いただけます。

また、本講座は最新の試験範囲「データサイエンティスト スキルチェックリストver.5」に対応しています。
※オンライン講座に対応したスライド資料、最新の試験範囲に対応した補足資料、模試のセットは別途有料で提供しております。

以下では、DS協会が定義するデータサイエンティストに必要なスキルについて解説し、本講座の内容や見どころについてご紹介します。

1.データサイエンティストに必要なスキルとDS検定★の試験範囲

データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルは非常に幅広く、専門家の間でもさまざまな意見があります。DS協会では、データサイエンティストに必要な3つの「力」を、次の図のように定義しています。

データサイエンティストに必要な3つの「力」
（図出典：データサイエンティスト協会ホームページ https://www.datascientist.or.jp/dskentei/）

また、DS協会はこれら3つの力を構成するスキル項目とその習熟度についてまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を公開しています。スキルチェックリストでは、「見習いレベル（★）」から「業界を代表するレベル（★★★★）」まで、さまざまなレベルのデータサイエンティストにとって必要なスキルが定義されています。

DS検定ではこのスキルチェックリストの「見習いレベル相当（★）」の範囲から問題が出題され、3つの力についてそれぞれ以下のような内容が問われます。
（注：以下は一例です。詳しくはスキルチェックリストをご確認ください。）

データサイエンティスト検定（DS検定）とは｜難易度や合格率、メリット、おすすめ勉強方法を紹介

データサイエンス力

1. 基礎数学（線形代数基礎、微分基礎など）
2. 基礎統計学（代表値、母集団と標本、確率分布など）
3. 機械学習
4. データ可視化

データエンジニアリング力

1. データ処理
2. SQL
3. 基礎プログラミング
4. ITセキュリティ

ビジネス力

1. AI・データ人材としての行動規範
2. 論理的思考
3. AI・データを取り巻く法律・倫理

以上のように、データサイエンティストには、データの取り扱い方だけではなく、AIやビジネスなどに関する幅広い知識と実務能力が求められます。

スキルチェックリストは、2023年にver.5が発表されました。第7回（2024年6月実施）〜第9回（2025年3月実施）の試験範囲・実施概要は、最新のスキルチェックリストver.5に基づきます。
詳しくは以下の動画で解説しているので、DS検定を受験する予定の方はぜひチェックしてみてください。

次の章では、本講座のカリキュラムの中で3つの力をどのように習得できるかを説明します。

2.データサイエンス力：数理・統計、機械学習の基礎を身につける

データから価値のある情報を得るためには、数学や統計学に対する理解が必要不可欠です。本講座のデータサイエンス力のパートでは、データ分析や数理統計、機械学習の基礎知識を学べます。

第4章「データサイエンス力 数理統計編」では、データ分析やAIを理解するために必要な基礎数学や統計学について、前提知識不要で学習可能です。

第5章「データサイエンス力 機械学習編」では、現在のAIの代名詞的な存在である機械学習や深層学習の基本概念を学べます。また、時系列解析や自然言語処理といった、機械学習が力を発揮するさまざまな技術領域についての基礎知識も、横断的に身につけられます。

3.データエンジニアリング力：データを運用するための基礎力を培う

データサイエンティストには、実際に手を動かしてデータを操作する能力や、データを集めて蓄積し、効率的に処理するための仕組みを作る能力が求められます。

本講座のデータエンジニアリング力のパートでは、こうしたデータの取り扱い方や、データベースの仕組み、情報セキュリティ、システム開発に関する基礎知識などを学べます。

第3章「PostgreSQL で学ぶSQL 入門」では、実際にリレーショナルデータベース（RDB）を操作する言語であるSQL（Structured Query Language）を触りながら、データを操作する方法を習得可能です。

4.ビジネス力：データから得られる知見をビジネスに応用できるようになる

データサイエンティストの最も重要な役割は、「数学や統計学について理解し、データの扱い方を体得した上で、それらの手段を用いてビジネス上の価値を創り出すこと」、そして「データやAIを扱う人材としての心構えを身につけ、データ分析プロジェクトをリードできること」です。本講座のビジネス力のパートでは、データ分析プロジェクトの流れと進め方に加え、データ・AIに関する倫理や法律といった留意事項を、基礎から学べます。

第6章「ビジネス力」では、データ分析プロジェクトの流れを、仮想プロジェクトを例に学びます。「課題定義と仮説立案」→「仮説検証」→「検証結果の評価とその報告」という一連の流れを、具体例を通して習得可能です。

5.おわりに

このブログでは、DS検定の内容と、弊社スキルアップAIが現在開講している「データサイエンティスト基礎講座」の特長について紹介しました。

データサイエンティスト基礎講座は「データ分析に興味があるけれど、何から学べばよいかわからない方」や「データサイエンティストに必要なスキルを基礎から体系的に学びたい方」におすすめの内容です。データサイエンティスト基礎講座のオンライン講座は無料です。それとは別に、オンライン講座に対応したスライド資料、最新の試験範囲に対応した補足資料、模試のセットを有料で提供しています。

この機会にあなたもぜひDS検定に合格して、データサイエンティストとしてのスタートを切ってみませんか？
【受講料無料】DS検定リテラシーレベル対応　データサイエンティスト基礎講座

6.関連動画のご紹介

データサイエンティスト検定（DS検定）問題集著者が語る合格の秘訣

「徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応」の著者でスキルアップAIのデータサイエンティスト兼講師の山田がDS検定の概要や試験対策のポイントを解説しています。

データサイエンティスト検定合格者インタビュー DS検定の試験対策と勉強法

本ブログで紹介した「データサイエンティスト基礎講座」の受講者であり、2021年に実施された第一回のデータサイエンティスト検定合格者2名をゲストにお迎えし、試験対策や勉強法、難しかったところなどをお聞きしました。