ビッグデータ時代と呼ばれる現代において、課題解決や意思決定において重要な役割を果たすデータサイエンティストに注目が集まっています。
未経験からデータサイエンティストを目指すなら、「データサイエンティスト検定（DS検定）」がおすすめです。
この記事では、データサイエンティスト検定に役立つおすすめテキストや初心者に必要なスキル、効率的な学習ポイントを紹介します。これを読むことで、検定合格に向けた効率的な学習を進められるでしょう。
データサイエンティスト検定とは
データサイエンスは、膨大なデータ（ビッグデータ）から有益な情報や知見を抽出し、意思決定や戦略策定に活用する学問領域です。
そしてデータサイエンスを専門的に扱うデータサイエンティストは、データ解析や機械学習の技術を駆使し、企業や社会の課題解決に貢献する重要な役割を担っています。
このような背景から、データサイエンスの基礎知識と技能を客観的に評価する「データサイエンティスト検定」（DS検定）に注目が集まっています。
データサイエンティスト検定の目的
データサイエンティスト検定は、データサイエンスの基本的な知識とスキルを測定することを目的とした資格試験で、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催しています。企業や教育機関など、データ活用の重要性が増す現代社会において、個人が持つデータリテラシーを可視化し、その能力を客観的に評価するものです。
受験対象となるのは初学者レベルで、データサイエンティストを目指す初学者、これからデータサイエンティストとしてのキャリアを築こうとするビジネスパーソン、さらにはデータサイエンティストに興味を持つ大学生や専門学校生などにおすすめです。
また、データサイエンスの重要性を社会に広め、データを活用した問題解決能力の向上を図ることで、持続可能な社会の実現に寄与するという役割も果たしています。
データサイエンティスト検定の試験範囲
データサイエンティスト検定は、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3つの領域における見習いレベルの実務能力や知識を有していることを証明します。
このため試験範囲は、データサイエンスの基礎的な内容を網羅しています。具体的には、データの収集・整備・可視化に関する基本的な知識や手法、統計学や機械学習などの分析技術、データ活用の倫理や法的側面を含む内容です。また、ビジネスや社会課題の解決に向けたデータ活用方法やリスクマネジメントに必要な知識も試験対象となります。
データサイエンティスト検定公式サイトには模擬問題も公開されているので、受験前に確認しておくとよいでしょう。
なお、データサイエンティストの仕事内容についてはこちらの記事でも詳しく解説しているので、併せて参考にしてください。
データサイエンティスト初心者に必要なスキル
ここでは、データサイエンティストを目指す初心者に必要なスキルについて詳しく見ていきましょう。
必要なスキル①プログラミングの基礎知識
データサイエンティストにとって、プログラミングはデータの収集、処理、分析、さらには機械学習モデルの構築や実装に欠かせないスキルです。特にPythonやRといった言語は、豊富なライブラリやツールが揃っており、データ分析や機械学習に広く活用されています。
初心者はまず、変数、条件分岐、ループといった基本的な文法やデータ構造（リスト、辞書、配列など）を理解することが大切です。また、データの読み込みや加工を行うためのライブラリ（PythonのPandasやNumpyなど）の基本操作を習得すると、実践的なデータ分析に繋がります。
プログラミングの中でも特にPythonを学びたいという方は、こちらの記事も参考にしてください。
必要なスキル➁統計学やデータ分析手法の基礎知識
統計学も、データサイエンティストにとって欠かせない基礎知識です。統計学の基礎を理解することで、データを正確に分析し、結果を正しく解釈できるようになります。
平均値や中央値、分散、標準偏差といった基本的な指標の理解は必須です。相関関係や回帰分析など、データ間の関係を明らかにする手法も、データサイエンティストの実務では頻繁に用いられます。
またデータ分析手法として、仮説検定や信頼区間の考え方を学ぶことで、データから結論を導くプロセスを強化できます。
必要なスキル③機械学習の基礎知識
機械学習は、データサイエンティストにとって中心的なスキルの一つです。膨大なデータからパターンを学び、予測や分類を行う技術であり、ビジネスの意思決定や自動化に幅広く活用されています。
初心者はまず、教師あり学習（回帰、分類）と教師なし学習（クラスタリング、次元削減）という基本的な分類を理解することが重要です。また線形回帰やロジスティック回帰といったシンプルなモデルを学ぶことで、アルゴリズムの仕組みを掴むことができます。
Pythonのライブラリ（Scikit-learnなど）を活用して簡単なモデルを実装する経験を積むと、実践力がさらに高まります。
機械学習についてさらに詳しく知りたいという方は、こちらの記事も参考にしてください。
必要なスキル④データベースとSQLの基礎
データベースは、データを効率的に保存・管理し、必要な情報を迅速に取り出すための仕組みであり、データサイエンティストにとって重要な技術です。特にリレーショナルデータベースは構造化データを扱う際に広く使用されており、その操作に不可欠なのがSQL（Structured Query Language）です。
SQLを使えば、データの抽出、集計、フィルタリング、更新といった処理を行えます。初心者はまず、SELECT文、WHERE句、JOIN、GROUP BYなどの基本的なコマンドを学ぶことから始めると良いでしょう。
また、データベースの設計や正規化の基礎を理解することで、データ構造を効率的に扱えるようになります。
必要なスキル⑤クラウドコンピューティングの基本知識
クラウドコンピューティングは、インターネット経由でコンピュータ資源（サーバー、ストレージ、データベース、アプリケーションなど）を利用できる仕組みで、データサイエンティストにとっても重要な技術です。
主要なクラウドサービスには、AWS（Amazon Web Services）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureなどがあります。初心者は、クラウドの基本概念であるIaaS（基盤提供型）、PaaS（プラットフォーム提供型）、SaaS（ソフトウェア提供型）の違いを理解することから始めましょう。
さらに、クラウド上でのデータ処理や機械学習ツールを活用する方法を学ぶことで、より実践的なデータ分析スキルを身につけられます。
データサイエンティスト検定のおすすめテキスト5選
ここでは、データサイエンティスト検定に役立つおすすめテキストを厳選してご紹介します。特徴や学べる内容などを表にまとめましたので、テキストを選ぶ際の参考としてご活用ください。
| テキスト名 | 出版社 | 学べる内容 |
|---|---|---|
| 『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 | 技術評論社 |
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| 『徹底攻略データサイエンティスト検定問題集 [リテラシーレベル]対応』 | インプレス |
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| 『完全独習 統計学入門』 | ダイヤモンド社 |
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| 『SQL ゼロからはじめるデータベース操作』第2版 | 翔泳社 |
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| 『スッキリわかるPython入門』第2版 | インプレス |
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①『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』
引用：Amazon
引用：データサイエンティスト検定の公式リファレンスブックです。一般社団法人データサイエンティスト協会が定める最新のスキルチェックリストに対応しており、データサイエンスの基礎知識から実践的なスキルまでを網羅し、各項目を丁寧に解説しています。
模擬試験問題も収録されているので、データサイエンティスト検定リテラシーレベルの合格を目指す方や、データサイエンスの基礎を体系的に学びたい方に適しています。
➁『徹底攻略データサイエンティスト検定問題集 [リテラシーレベル]対応』
![徹底攻略データサイエンティスト検定問題集 [リテラシーレベル]対応](https://m.media-amazon.com/images/I/81kMb+ZYncL._SY425_.jpg)
引用：データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験の合格を目指す方のための問題集です。最新の試験範囲である「スキルチェックリストver.4」に対応し、教科書並みの詳しい解説が含まれています。
データサイエンティスト検定リテラシーレベルの合格を目指す方にとって、効果的な学習をサポートする一冊です。
③『完全独習 統計学入門』
引用：統計学を基礎から独学で学べるよう工夫された実用書です。難解な統計学の概念を初心者にもわかりやすく解説しており、豊富な図表や具体例を用い、数式の背景にある意味を直感的に理解できるよう配慮されています。
数学に不安がある人でも無理なく学べる構成になっており、データサイエンティスト検定のテキストとしてはもちろん、統計学の基本を習得したいビジネスパーソンや学生にも適しています。
④『SQL ゼロからはじめるデータベース操作』
引用：SQLを初心者から実務レベルまで体系的に学べる入門書です。SQLの基本構文や操作方法をわかりやすく解説しており、実際のデータ操作をイメージしやすい豊富な具体例によって理解を深められます。
初めてSQLに触れる人だけでなく、データ分析やシステム開発に必要なスキルを習得したい方にもおすすめです。
⑤『スッキリわかるPython入門』
引用：初心者がPythonを効率的に学べるように設計された入門書です。プログラミング初心者でも理解しやすいよう、難しい概念を丁寧に解説し、豊富な図解やイラストで視覚的にサポートしています。具体例や練習問題を通じて、学んだ知識を実践しながら進められる構成です。
基礎から応用まで段階的にステップアップでき、データ処理や簡単なアプリケーション作成に必要なスキルも身につくため、初めてプログラミングを学ぶ方におすすめの一冊です。
基礎の習得には「データサイエンティストセミナー」
データサイエンティストとしての基礎を効率的に習得するには、「データサイエンティストセミナー」の受講がおすすめです。未経験者でもわずか2日間でデータサイエンスの全体像を理解し、実務で活用できるスキルを身につけられる短期集中型の講座になっています。
講義内容は実務で直ちに活用できる実践的なスキルに焦点を当てているため、学んだ知識を業務の課題解決に役立てることが可能です。
セミナーは2日間にわたり、データサイエンスの基礎知識、統計基礎と前処理、Pythonによるデータ分析、ビッグデータの解析などの幅広い内容をカバーしています。
受講形式は、次の3つから選択可能です。
- 会場受講（講師と対面で学ぶ）
- ライブウェビナー（オンラインでリアルタイムに講師とやり取りしながら学習する）
- eラーニング（自身のペースでオンデマンド形式で学習する）
初心者がデータサイエンティストとしての第一歩を踏み出すための強力なサポートとなります。興味のある方は、ぜひ参加をご検討ください。
データサイエンティスト検定に向けた学習のポイント
データサイエンティストを目指してデータサイエンティスト検定で合格するためには、計画的に学習をすすめることが大切です。データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスの3つの分野にわたる知識が求められるため、広範囲な学習内容を効率的にカバーする必要があります。
試験勉強を進める際には、次のポイントを意識することで、より効果的に知識を定着させることができるでしょう。
- 試験範囲を把握し、優先順位を付ける
- 基礎知識を徹底的に固める
- 実践的な演習問題に取り組む
- 最新のテキストや教材を活用する
- スケジュールを立てて計画的に進める
- セミナーや講座を活用する
- 理解を深めるためのアウトプットを心がける
このようなポイントを意識しながら学習を進めることで、効率よく試験対策を行えます。時間の使い方や自分に合った学習方法を見つけることが、合格への近道となるでしょう。
データサイエンティスト検定にはテキスト活用を
データサイエンティストを目指す第一歩として、データサイエンティスト検定（DS検定）の受験は非常に有効です。データサイエンティストとして必要な基礎知識やスキルを効率的に学習するためには、公式リファレンスブックや問題集、統計やSQL、Pythonの基礎を学べるテキストを活用しましょう。
独学では理解が難しい部分や実務で役立つスキルを短期間で習得したい場合は、2日間で基礎から実践までを学べる「データサイエンティストセミナー」への参加をご検討ください。テキストやセミナーなどを効果的に活用し、データサイエンティストとしてキャリアの第一歩を踏み出しましょう。
