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３版」

Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０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。スキルチェックリストｖｅｒ．５に対応！データサイエンティスト協会の執筆陣が、新規項目も徹底解説。

集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。
そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。

・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力
・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力
・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力

さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した

・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

も公表されています。

データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。

本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。
読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。

目次

はじめに

■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」
DX推進を目指す人材であることを示す「DX推進パスポート」
本書の構成

■第2章　データサイエンス力
DS1 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
DS2 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
DS3 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が解けることを理解している
DS4 固有ベクトルおよび固有値の意味を理解している
DS5 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
DS6 2変数以上の関数における偏微分の計算方法を理解しており、勾配を求めることができる
DS7 積分と面積の関係を理解し、確率密度関数を定積分することで確率が得られることを説明できる
DS8 和集合、積集合、差集合、対称差集合、補集合についてベン図を用いて説明できる
DS9 論理演算と集合演算の対応を理解している（ANDが積集合に対応するなど）
DS10 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
DS11 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）
DS12 平均、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる
DS13 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

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