最短突破データサイエンティスト検定〈リテラシーレベル〉公式リファレンスブック

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」の公式リファレンスブックが登場。
試験で問われる計147個のスキル項目について、要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説。
第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため、
データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。
さらに巻末の模擬問題では、実際の試験のイメージをつかむことができます。

■「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」とは？
　「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」（略称：DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会によって、2021年9月に第1回が開催される検定試験です。「リテラシーレベル」では、協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容（見習いレベル）を問われるため、すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと、データサイエンスに興味を持つ学生、ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。
データサイエンティスト協会HP：https://www.datascientist.or.jp/
検定概要：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

※お届け日が変更になりました
8月25日→9月7日

目次

■第1章　DS検定とは
データサイエンティスト検定TMリテラシーレベルとは
データサイエンティスト協会とデータサイエンティストスキルチェックリストとは
データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル試験概要
出題範囲１　スキルチェックリスト
出題範囲２　数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
本検定と、全てのビジネスパーソンが持つべきデジタル時代の共通リテラシー「Di-Lite」
本書の構成

■第2章　データサイエンス力
DS1 順列や組合せを式nPr， nCrを用いて計算できる
DS2 条件付き確率の意味を説明できる
DS3 平均（相加平均）、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる
DS4 与えられたデータにおける分散と標準偏差が計算できる
DS5 母（集団）平均と標本平均、不偏分散と標本分散がそれぞれ異なることを説明できる
DS6 標準正規分布の分散と平均の値を知っている
DS7 相関関係と因果関係の違いを説明できる
DS8 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いを説明できる
DS9 一般的な相関係数（ピアソン）の分母と分子を説明できる
DS10 5つ以上の代表的な確率分布を説明できる
DS11 二項分布の事象もサンプル数が増えていくとどのような分布に近似されるかを知っている
DS12 変数が量的、質的どちらの場合でも関係の強さを算出できる
DS13 ベイズの定理を説明できる
DS18 ベクトルの内積に関する計算方法を理解し線形式をベクトルの内積で表現できる
DS19 行列同士、および行列とベクトルの計算方法を正しく理解し、複数の線形式を行列の積で表現できる
DS20 逆行列の定義、および逆行列を求めることにより行列表記された連立方程式を解くことができることを理解している
DS21 固有ベクトルおよび固有値の意味を理解している
DS22 微分により計算する導関数が傾きを求めるための式であることを理解している
DS23 2変数以上の関数における　ほか

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