データサイエンティスト検定を受けるけど過去問ってありますか？
データサイエンティスト検定を受験する人は、過去問やりたくなりますよね。
ただ、2021年現在、データサイエンティスト検定における過去問はありません！
なぜなら、データサイエンティスト検定は2021年に新設された資格試験だからです。
資格試験における勉強の中で、過去問を解くというのは常套手段ですよね。
僕も過去に、TOEIC、社会保険労務士、キャリコン2級、FP2級、簿記2級など、多くの資格試験に取り組みました。
すべてにおいて過去問は必須の勉強コンテンツでした。
ただ、データサイエンティスト検定については、新設された資格試験なので、過去問がない状態で臨む必要があります。
僕もその受験者の一人で、入門編のリテラシーレベルを受験します。
その中で僕が取り組んでいる過去問の変わりに取り組んでいるのが想定問題の模試を解きまくることです。
新設の資格試験なので、この想定問題のような内容が試験に反映されると思います。
ですから、その問題を何度も解いて、知識を増やしていくのが得策でしょう。
そこで今回のブログではデータサイエンティスト検定リテラシーレベルにおいて
・過去問に変わる対策方法
・想定問題例
についてご紹介します。
これからデータサイエンティスト検定を受ける人も、データサイエンティスト検定に興味がある人も、今回の記事を見て、今後の取組の参考にしてもらえればと思います。
目次
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データサイエンティスト検定の過去問がない中で対策はどうする？
まずは、データサイエンティスト検定の過去問がない理由と過去問に変わる対策教材についてご紹介します。
データサイエンティスト検定の過去問がない理由
データサイエンティスト検定は2021年に新設された資格試験です。
ですから2021年現在、過去問というものが存在しません。
ただ、データサイエンティストになりたい、またはデータサイエンティストのスキルを身につけたい・興味がある、という人にとっては、良い目標になるのではないかと思います。
具体的に、データサイエンティスト検定ではかられるスキルは下記のようなイメージです。
データサイエンティスト検定の過去問の変わりの対策教材
データサイエンティスト検定の過去問がない中でも、対策はする必要があります。
僕は、対策の想定問題として合計135問に取り組んでいます。
この想定問題が掲載されている教材を2つ紹介します。
教材①動画講義＋教材・模試セット
一般社団法人データサイエンティスト協会が監修している教材セットがあり、8800円となっています。
データサイエンティスト検定の情報はまだまだ少ないので、この教会監修の教材セットで基本的に学んでいます。
YouTubeに動画があり、申し込みから1年間見られます。こちらのHPから申込ができます。
この教材セットの中に、本番を想定した模試が90問入っています。
・問題数90問
・制限時間90分
・合格想定基準7割程度
回答と解説もついているので、こちらを何度も取り組んでいます。
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【模試やってみた】データサイエンティスト検定リテラシーレベル
続きを見る
教材②公式テキスト
2021年9月にデータサイエンティスト検定の公式テキストも発売されました。
「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」です。
こちらには、45問の模試が掲載されています。
・問題数45問
・制限時間45分
・合格想定基準7割程度
公式テキストは、教材セットの半分の量の問題がのっています。
ただ、こちらの回答解説の内容が薄く、何が間違ったのか？のチェックがしにくいのが難点です。
データサイエンティスト検定の過去問の変わりの対策問題例
さて、ここまでデータサイエンティスト検定の過去問の変わりになる対策教材をお伝えしてきました。
具体的に、どんな問題が出るのか？を公式テキストの45問から3つのスキル（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）からそれぞれ分野別に2問ずつご紹介したいと思います。
答えは、本章の下段にまとめています。
データサイエンス力の対策問題
データサイエンス力では、統計などの知識が必要になります。そんなことを問題で出されます。
１．次の文章の（ １ ）（ ２ ）に当てはまるものを次の中から１つ選べ。
重回帰分析における偏回帰係数とは、回帰分析を実行したい際に得られる回帰方程式の（ １ ）の係数のことをいう。これを（ ２ ）して得られるものが標準偏回帰係数で、（ １ ）の重要度判断に用いることができる。
a.（ １ ）目的変数 （ ２ ）標準化
b.（ １ ）説明変数 （ ２ ）分散化
c.（ １ ）説明変数 （ ２ ）標準化
d.（ １ ）目的変数 （ ２ ）分散化
２．データを可視化することで見えるデータの性質や関係性について、次の中で最も適切でないものはどれか。
a.相関係数
b.データの異常値や外れ値の存在
c.周期性とノイズ
d.対象間の類似性
データエンジニアリング力の対策問題
次は、IT周りの知識を問われる問題になります。
３．あなたは操作可能なリレーショナルデータベースから、SQLを使ってデータを抽出するように依頼を受けた。次のデータのうち、一般的にリレーショナルデータベースには格納されないデータはどれか。最も適切なものを一つ選べ。
a.販売個数のデータ
b.定価データ
c.客数データ
d.顧客画像データ
４．以下の抽出条件をSQLのWHERE句で実現する際の表記として、最も適切なものを次の中から1つ選べ。
【抽出条件】未成年（AGE）で携帯番号（PHONE）が未入力
a.WHERE PHONE IS BLANK and AGE < 20
b.WHERE PHONE = "" and AGE < 20
c.WHERE PHONE = NULL and AGE <=19
d.WHERE PHONE IS "000-000-0000" and AGE <= 19
ビジネス力の対策問題
最後は問題を解決して、価値を出していくビジネス力からの例題です。
５．あなたは、英単語を学習するアプリを開発している企業で分析担当をしている。学習アプリの使用状況を分析するアプローチとして、次の中で最も適切でないものを一つ選べ。
a.直近の学習日と学習内容を集計し、脱落要素を分析する
b.都道府県別に生徒の学習進捗率を集計し、都道府県別の課題を分析する
c.累計学習時間と学習進捗状況を生徒ごとに集計し、適切に学習できているかどうかを分析する
d.間違いの多い問題がないかを集計し、問題の難易度を分析する
６．データの可視化結果や、分析結果から「意味合い」を見出すための行動として、次の中で最も適切でないものを１つ選べ。
a.異常値や外れ値は、データ収集時や集計時のミスであるため、事前に該当するデータを削除した上で全体の傾向を捉える
b.グラフや集計表から特徴的な場所を見出し、更に細かく分類したり、ローデータを見たりしながら、何が起きているかを考える
c.データの可視化結果や分析結果を踏まえ、データだけでは見えない現場で起きている事象を、専門家を交えて把握する
d.データの可視化や分析前に立案した仮説に対して、結果を踏まえて検証し、当初想定していたことが起きているかどうかを確認する
対策問題の回答
ここまで見てきた６つの対策問題の例題の回答はこちらです。
１．c：偏回帰係数と標準偏回帰係数の違いをおさえましょう。
２．a：相関係数は可視化では求まりません。
３．d：リレーショナルデータベースでは画像データは適用されません。
４．b：WHERE句の使い方を覚えましょう。
５．b：都道府県別の課題は使用状況に直接関係がないため。
６．a：異常値は集計時のミスとは言い切れません。
いかがでしたでしょうか？何問くらい解けましたか？
データサイエンティスト検定のリテラシーレベルを受けるにあたって、このような問題を解けるかどうか？興味を持てるかどうか？このあたりが大切ですね。
詳細は、こちらの公式テキストを参照ください。
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【まとめ】データサイエンティスト検定過去問はありません
このブログ記事では、データサイエンティスト検定リテラシーレベルの過去問がないということから、対策の仕方や、具体的な対策問題例をお伝えしてきました。
改めて、僕は、下記の２つの教材をつかって対策問題を解いています。
教材①動画講義＋教材・模試セット：問題数90問
教材②公式テキスト：問題数45問
トータル135問に対して、２～３度解きながら、データサイエンティスト検定の試験を迎えます。
過去問や想定問題を解いていくのは、資格試験の合格のための常套手段です。
ぜひ、教材を購入して、データサイエンティスト検定の準備を進めましょう。
また、別の記事では、どんな風に対策を具体的にしているのか？を写真付きでお伝えしています。
こちらもぜひ参考にしてくださいね。
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