先日受験した 統計検定 データサイエンス発展 に合格しました。
試験結果自体は試験終了直後の画面で確認できていましたが、いつも通り合格証書の到着を待って記事としてまとめることにしました。
今回の試験結果や気づいた点などを簡単に振り返っていきたいと思います。
試験当日の所感については、以下の記事をご参照ください。
試験結果
統計検定 データサイエンス発展の試験結果は終了時に合否を確認することが可能です。
今回の結果は 64 / 100点（合格基準60点以上） で、無事に合格していました。
正直なところ、当時は仕事が忙しく、勉強時間もほとんど確保できていなかったため自身があまりなかったです。
それでも合格できていたのは本当に良かったと感じています。
たとえ不合格だったとしても、試験の傾向を把握できるので “まず受けてみる”という姿勢はとるようにしています。
受験料も支払っていますし、お金ももったいないですしね。
そんな中で今回の得点を支えてくれたのは、ほとんどの 数学系の問題を完答できたこと でした。
微分積分、数列、線形代数など、高校数学（大学数学？）が中心で懐かしさを感じながら勉強したのを覚えています。
一方で、本試験では
- AIの利活用、活用にあたっての留意事項
- データ構造、Pythonプログラムの空欄補充問題
など、まさに「データサイエンス発展」という名前らしい問題も多く出題されました。
ここは“覚えたつもり”になっていた部分が多かったようで、結果を見るとかなりボロボロ…。
理解が浅いところがそのまま点数に反映された形でした。
合格してから3, 4週間後に自宅に封筒が届き、以下のような合格証書をいただきました。
こうして実際に合格証書を手にすると、やはり嬉しいものですね
勉強を続けてきたことが形になり、「頑張った甲斐があった」としみじみ実感しました。
今回の証書も、これまでの資格と同じように大切に保管しておきたいと思います。
勉強方法・対策
統計検定 データサイエンス発展の試験を受けるにあたり、使用した教材は以下です。
統計検定データサイエンス発展は、公式テキストがそのまま試験範囲になっているため、基本的にはこの一冊を軸に勉強することになります。
現状、同レベルを対象とした対策本は存在せず、この公式テキストが唯一の教材という位置づけのようです。
ただし、本書にある問題数はそこまで多くなく、本当に理解できているのか不安なったりもします。
実際、試験では公式テキストに載っている問題とは異なる内容からの出題も多く、読み込みが浅い部分がそのまま弱点として露呈しました。
もちろん、公式テキスト内にはしっかり説明が載っているため試験範囲ではあるのですが、勉強中は「ここは盲点だったな…」と感じる箇所も少なくありません。
そのため、他にもインターネットや専門書を併用して理解を深めるのが有効だと思います。
公式テキストだけで完結させるのではなく、外部リソースで補強しながら学習することが合格への近道だと感じました。
おわりに
今回は 統計検定 データサイエンス発展（DS発展）に合格した話 をまとめました。
統計検定 データサイエンス発展は、大学教養レベルの一般的な内容が中心に出題される試験です。
合格基準ギリギリではありましたが、無事に合格できて本当に良かったと感じています。
勉強に使用した教材は、先に述べた 公式テキストのみ。
現状、統計検定 データサイエンス発展向けの対策本は存在しないため、この一冊を軸に学習することになります。
ただし、公式テキストは内容こそ網羅されていますが、
- 問題数が少なく理解度を測りづらい
- 本番ではテキストの問題とは異なる角度からの出題も多い
といった点もあり、外部リソースで補強しながら学習することが重要だと感じました。
データサイエンス関連の内容はインターネットや専門書にも情報が豊富なので、理解が曖昧な箇所は積極的に調べて補強することを推奨します。
また、統計検定 データサイエンス発展には データサイエンス エキスパート という上位資格も存在します。
こちらは統計検定1級・準1級レベルの内容も含まれるとのことで、現状の自分にはまだ難しいと判断し、受験は一旦保留にします。
まずは、統計検定関連の次のステップとして 統計検定 準1級の合格 を目標に据えています。
予定を見ながら、引き続き勉強を進めていきたいと思います。