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「第２版」

Ｓｏｃｉｅｔｙ　５．０時代に求められるデータサイエンススキルをわかりやすく解説。データサイエンティスト検定をきっかけにデータ活用を学習する方の入門書。

「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第2版です。
2022年6月の試験から、出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。
それにともなって計185個に増加した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しています。
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。
さらに付録の模擬試験では、試験で出題される問題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月に始まった検定試験です。「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がある学生の方、ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。

※お届け日が変更になりました
5月14日→5月16日

目次

はじめに3

■第1章　DS検定とは13
データサイエンティスト検定リテラシーレベルとは14
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15
データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験概要17
出題範囲１　スキルチェックリスト18
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19
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」20
本書の構成21


■第2章　データサイエンス力23
DS1順列や組合せの式nPr，nCrを理解し、適切に使い分けることができる24
DS2確率に関する基本的な概念の意味を説明できる（確率、条件付き確率、期待値、独立など）25
DS3平均、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる27
DS4与えられたデータにおける分散、標準偏差、四分位、パーセンタイルを理解し、目的に応じて適切に使い分けることができる29
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31
DS6標準正規分布の平均と分散の値を知っている32
DS7相関関係と因果関係の違いを説明できる34
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35
DS9ピアソンの相関係数の分母と分子を説明できる36
DS10５つ以上の代表的な確率分布を説明できる38
DS11二項分布は試行回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39
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40
DS13指数関数とlog関数の関係を理解し、片対数グラフ、両対数グラフ、対数化されていないグラフを適切に使いわけることができる41
DS14ベイズの定理を説明できる44
DS19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45
ほか

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