前回の記事では、2022年6月に行われた第２回目のDS検定の様子について書きました。
今回の記事では、ある受験者から「DS検定を受ける動機や受験の感想」についてお聞きしましたので、そのリアルな体験談を共有します。
本記事執筆の時点ではまだ合否発表前ですが、総合点がおよそ94点を取得した受験者です。
この体験談には以下の項目が含まれています。
- データサイエンスの学習の動機
- DS検定の受験を決めた動機
- 学習の仕方、利用したリソース（G検定と重なる分野はどこかなど）
- 受験の感想（試験会場の当日など）
DS検定の受験体験記
データサイエンスの学習の動機
国内の化学業界にて、研究・開発業務に従事しています。世界的なDX活用推進の潮流の中、私の従事する会社でも、DX活用推進部門が設置され、各部署にDX活用推進担当が任命されています。ところが、専門部署と現場との間でのDXに関する意思疎通は容易ではなく、全社員のDXリテラシーの底上げが、全社的な課題となっています。
私自身は、このような状況のもと、業務効率化のためのデータサイエンス技術の習得に力を入れています。３年前よりGRI社、およびアガルート社の講座にお世話になっています。データサイエンスの資格としてはＧ検定の合格経験があり、非専門家として技術について意思疎通ができるようになってきました。しかし、DX推進の実務に必要な技術習得という目的に対しては、まだまだスキル不足というのが実感です。
今後も、引き続きデータサイエンスの学習を継続することが必要だと考えています。
DS検定の受験を決めた動機
昨年よりスタートしたデータサイエンティスト検定（リテラシーレベル）は、非専門家などの初学者を対象としつつも、データサイエンスの実務担当者を目指す人を対象としており、まさに私の状況に合った検定と感じました。さらに、必要な知識や技術が「スキルチェックリスト」という形で明確に定義されており、学ぶ必要のある分野が可視化されていることが、学習計画の策定、進行度の自己チェックという点から、とても有意義に感じました。
機械学習手法や統計学などの知識は他の検定を通して学ぶ機会がありましたが、SQLなどのデータベース活用、データ基盤構築技術、セキュリティ技術など、まだまだ知識が不足している分野があると感じていました。データサイエンティスト検定に向けた学習を通して、このような分野についても一通りの基礎知識を身につけることができ、会社でのDX推進業務に生かすことができるのではないかと考え、受験を決めました。
DS検定に向けて講座受講を決めた理由
GRI社、およびアガルート社の講座は、２年前にG検定を受験した時にお世話になりました。適度な分量のテキストと練習問題、わかりやすい講義動画に信頼感を持っておりましたので、今回もアガルート社の対策講座で学ぶことにしました。
効率的な勉強のためには、まずは検定で問われる範囲の全体像を把握し、習得すべきスキルや知識がどういうものかを理解する必要があると考えました。そして、その目的に対しては、オンライン講座が適していると考えました。オンライン講座を通じて全体像を理解し、そのうえでデータサイエンティスト検定の公式テキストも併用しながら学習を進めることとしました。
学習の仕方とDS検定対策講座の感想
DS検定の試験範囲と、私が以前受験したG検定の試験範囲との間には重複があります。そこで、重複していない範囲、すなわち、今回新たに集中して学習しなくてはならない範囲の把握のため、まずは動画を一通り通して見ました。そして、すでに知っている内容が多い分野と、ほとんど知識がなく集中して勉強しなくてはならない分野に分けました。一気に動画を見たとき、途中で理解が十分に追いついていないと感じる領域もありましたが、そのような領域は後で集中して勉強することとし、まずは全体像の把握に注力しました。
私の場合、以下の分野の知識が欠けており、集中して勉強する必要がありました。これらの領域については、動画やテキストを繰り返し学習し、理解し、自分で説明できるようになるまで勉強しました。また、公式テキストも参照しながら、理解を深めました。
- データサイエンス：時系列分析の観点や詳細な手続き、画像・動画・音声のファイル形式と
- データエンジニアリング：データ収集＆保管の技術、データベースの種類と表現、正規化、SQLのクエリ記法、分散処理技術、データ保管や転送の基盤技術、セキュリティやバックアップの知識
一方、下記の分野については、G検定の範囲と重複が多く、知っている内容が多かったため、動画とテキストを一通り読み、知らないことや忘れていることがないかをチェックしました。
- データリテラシー：データの種類、偏り、可視化
- データサイエンス：機械学習の種類、特徴量設計、精度検証
- ビジネス：データ分析クプロジェクトの契約と進め方、倫理、法律、
その他、ビジネス力については、これまでの会社員としての経験上知っていることが多く、また、数学と統計学については、私自身が大学で工学を専攻していた経験上知っていることが多かったため、これらも動画とテキストを一通り読んで内容をチェックする程度でした。
最後に総まとめとして練習問題を解いて、受講を終了しました。講座の受講から受験当日まで時間がありましたので、本講座のテキストと、公式テキストを時間のある時に復習し、試験当日に臨みました。
受験の感想
DS検定はCBT方式で、申し込んだ試験会場で受験する必要があります。試験の中身とは関係ありませんが、心に余裕を持つために、30分前には到着するだろうというスケジュールで出発しました。会場には30分前から入場でき、早く着けば早く試験開始できました。試験は90問を90分で解く必要があり、それなりに疲れます。直前はしっかりリラックスして、集中できる状態で試験開始できるようにすることが重要と感じました。
試験自体は、アガルート社の講座や公式テキストの模擬試験とほぼ同様の内容でしたので、これらの教材でしっかりと勉強しておけば合格には十分でした。ただし、データエンジニアリングの分野で、いくつか知識不足で答えられなかった問題がありました。グラフの読み取りや、ビジネスに関する正誤問題は、文章を正確に読み、冷静に判断できれば、問題なく答えられました。
早めに解答が終了したら、早めに退席可能です。その場で採点結果が表示＆印刷されます。自分の手ごたえとおおむね一致する採点結果でした。
今後も引き続き、データサイエンス分野の勉強に励み、知識とスキルを身につけ、役立てていきたいと考えています。また、アガルート社の講座にもお世話になります。
アガルートのDS検定対策講座（produced by GRI）
本講座は、一般社団法人 データサイエンティスト協会が主催する『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™★）を短時間で突破するための講座です。協会の監修を受けております。
企業に蓄積されたデータを活用するニーズが急激に高まった中、不足しがちなデータ人材の育成が緊急課題となっています。今がデータサイエンス人材としてのキャリアアップの絶好の機会です。
DS検定合格により、データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力についてそれぞれ見習いレベルの実務能力や知識や数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を有していることを証明することができます。
本講座は汎用的な基礎知識からDS検定の合格に必要なレベルまで体系的に網羅！十分なインプットだけではなく、たっぷり問題演習ができるように模擬試験もご用意しています。
https://www.agaroot.jp/datascience/dskentei/
本記事の執筆担当：ヤンジャクリン （分析官・講師）
お問い合わせ： yan.jackie@gri.jp
