統計検定 データサイエンス基礎は統計思考力と、データ分析における統計学の基礎や活用力などの知識を身につける必要があります。
試験内容から、難易度、勉強法などについて下記に明記しました。
統計検定 データサイエンス基礎は情報処理やデータ管理のスキルを身に付けることができ、統計額の基礎やExcelの図の作成などについて学び資格を取得することが可能です。
統計検定 データサイエンス基礎とは
統計検定 データサイエンス基礎とは理論やシステムを把握することで、またEXCELを用いてデータ処理を行うスキルでもあり、各、デスクワークで活用できる実務的なスキルです。
リアルタイムでデータを分析したり、統計量などのデータや分析したデータを図にして可視化することができます。資格取得のために数理モデルや機械学習モデルなどについての知識を必要とします。
統計検定 データサイエンス基礎の概要（試験の趣旨、内容、特徴、受験料など）
統計検定 データサイエンス基礎の試験内容は、データ分析や統計について学ぶ資格ですが、国勢調査や消費者物価指数を把握するために必要なデータ処理、データマネジメントやデータセットマネジメント、推測統計的手法、クロス集計分析などについて分析により、結果を問うための問題などが試験内容となります。
「データや表、確率について学べる基礎知識とデータの活用力」を身に付けるための学習を必要とします。
また、データ分析において、重要な基礎的な理念を学習します。実践的な知識でデータの応用力から活用力を身に付けることが可能で、知識からトラブルシューティング等の学習を必要とします。
統計学の活用力を身に付けることが可能で、分析結果の読み取りから解釈について問う問題なども試験内容となります。
特徴
データ処理から管理までを可能とした総合的な統計力を身に付けるための学習を必要とする試験内容となります。
統計に関する知識を身に付け、調査を遂行するための基礎的な統計の仕方等や集計やカウント方法を学びます。
データサイエンスは、目的に応じ解析手法を選択したり解析した集計を表計算ソフトを利用して実践的に必要な情報を読み取る能力を身に付けることができます。
データサイエンスにより各ビジネスにおける市場分析やデータ作成から管理などのスキルを身に付け、データを活かしたビジネス戦略を担うためのコンサルタントとして活躍することも可能となります。
受験料
受験料は以下の通りです。
- 一般価格 7,000円
- 学割価格 5,000円
統計検定 データサイエンス基礎取得のメリット
ビジネスに活かすため図表やマーケティングのための調査などにもスキルを身に付け、データ解析のために知識を応用することができます。
試験内容の合格率も低いのでより実践的に学ぶ必要がありますが、スキルを修得することで、解析結果の適切な解釈を可能とします。
Excelを使い、より実践的にデータ分析を可能とします。
企業ではマーケティング部署での分析スキルを活かすことができ、また、各データ管理などの仕事においては確実なキャリアアップに繋がります。
データサイエンスを学び統計の仕方を理解しておくことでデータアナリストとしての専門家として各企業での勤務において有意義なスキルとなります。
企業ではマーケティングのデータ分析だけでなく、情報処理においても非常に有意義な資格です。
統計検定 データサイエンス基礎の学習方法
出題形式は表計算ソフトやExcelを使用して文字や数値を入力して問題に答えます。
合計小問45問程度ですが、Excelを使用可能なスキルを身につける必要があります。
またスキルを積めばビジネスコンサルタントとして活躍することができる資格です。
データサイエンスの知識を活かして、図やグラフを活かした資料作成なども可能となり、実践的に各職場でスキルを活かすことができます。
基本的な統計の理念や統計データの収集方法などを理解するための学習を必要とします。
統計検定 データサイエンス基礎の難易度
統計検定 データサイエンス基礎の難易度は、統計検定の資格の中では難易度が低く、合格率も高い試験ですが、数学の知識は大学入学スキル程度のスキルを必要としています。
試験へのおすすめの勉強法は、統計の知識だけでなく、Excelデータのハンドリングテクニックも要求されます。
特にピポットテーブルを作成することができるくらいのスキルが求められ、問題数も多いので「関数や、図制作の技術」についての学習も必要です。
クラーメルの連相関係数や絶対度数などについても理解を進める必要があり、ピポットテーブルも試験時間内に試験問題に対応できるように使い慣れるような学習が求められます。
おすすめは学習本を利用して学習するなどして過去問等にも目を通して置くなどして、実践的なデータ分析や図の作成なども学習します。
図形モデリングや、ベイズ統計等専門的な内容も含めて学習し、データの種類や、統計量などから、統計学の役割など、全体的に把握しておく必要があります。
まとめ
試験問題は、Excelにおいて図の作成やピボットテーブルの作成方法などから、統計分析の基礎や統計モデリングなどの基礎的な理解についての知識が求められます。
柔軟な分析やデータの活用方法などからまた機械学習についての知識も試験対策に有意義です。よりデータを活用して、将来的なビジネスの戦略を練ることができ、情報化社会において需要のあるスキルです。
データマネジメントやデータセットマネジメント、などについても学び、データ分析の目的や、データの取扱について等、またデータの種類や統計についての分析までの知識を養い試験に合格すれば資格を取得することができます。
時間のない方も学習本を購入し独学で学ぶことも可能です。
参考：https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade11/
