本日、統計検定 データサイエンス発展 (DS発展) を受験してきました。
これまでに統計検定や統計調査士、QC検定、AI関連の資格などを取得してきましたが、今回の試験はそれらの知識が総合的に問われる、いわば 集大成のような内容 だと感じています（試験範囲を見る限り…）。
とはいえ、十分な勉強時間を確保できないまま試験日を迎えてしまい、果たしてどうなることやら…という気持ちで臨むことになりました。
今回は、統計検定 データサイエンス発展を受験した所感 を簡単にまとめていきます。
試験概要については、以下の記事をご参照ください。
今回の試験会場
統計検定 データサイエンス発展は CBT方式 (Computer Based Testing) で実施されており、申し込み時に好きな会場を選択できます。
そして今回、私が選んだ場所がこちらです。
こちらの会場は、過去に統計検定などを受験した際にも利用しており、個人的に馴染みのある場所です。
今月の頭に受けた Python 3基礎認定試験 も同じ会場で受験しました。
会場に到着したら、まず受付で 氏名と受験科目の確認 が行われ、案内に従って試験開始まで待機します。
受付時には、身分証明書 と 使用する電卓 の提示が求められます。
運転免許証などの公的な本人確認書類は必須で、忘れてしまうと 受験できなくなる ため要注意です。
また、電卓を忘れた場合は 使用なしで試験に挑むことに なります。
限られた時間の中で複雑な計算問題を解くのは非常に厳しいため、電卓の持参も忘れずに準備しておくことを強く推奨します。
試験時間になると、スタッフの案内に従って PCが設置された座席へ移動します。
席に着くと、まずは画面上に表示される 試験に関する注意事項 を確認します。
その後、タイミングの良いところで試験スタートです。
試験を受けてきた所感
統計検定 データサイエンス発展の試験時間は60分です。
今回の試験では 28問 が出題されました。
毎回同じ問題数かは不明ですが、計算問題も含まれるため時間配分はかなりシビアです。
前半：統計の基礎・制度・法規制
前半は、統計学の概要や統計制度に関する内容が中心です。 匿名個人情報、国勢調査、統計情報の利用に関する法規制など、テキストで一度読んだはずの内容が多かったものの、実際には迷う問題もありました。
テキスト内の問題とは 傾斜の異なる出題 が多く、理解の浅さが露呈した部分もあったと感じています。
中盤：数学（微積・確率・行列）
中盤に入ると、微積分・確率統計・行列 といった数学問題が続きます。
人によっては難しく感じる領域ですが、私自身が理系バックグラウンドもあり、勉強中から比較的スムーズに解けていたため、試験でも問題なく対応できました。
いずれもそんなややこしい計算は無かったので、テキスト内にある問題を自分で解けるようにしつつ、各公式はおさえておく感じで行くと良いです。
終盤：Python 3.x のプログラム問題
終盤は Python 3.x に沿ったプログラム問題 が出題されます。
- 空欄に入れるコードを選択する
- 実行結果を選ばせる
といった形式が中心で、コードをある程度読めないと回答が難しい印象です。
とはいえ、出題されるコードは 10行程度のシンプルなもの がほとんどで、四則演算や階乗などの基本的な処理が理解できていれば十分対応できます。
テキスト内の Python プログラム例は、事前に 一通り目を通しておくことを強く推奨します。
おわりに
今回は 統計検定 データサイエンス発展（DS発展） を受験した所感をまとめました。
統計検定データサイエンス発展は、統計学・データサイエンス・AI・情報科学といった領域を横断的に問う、実務寄りの統計検定です。
試験は CBT 方式で実施されており、都合の良い日程で受験できる点が大きな特徴です。
また、試験には 電卓の持ち込みが可能 です。問題数に対して制限時間がかなりタイトなため、計算問題への対応を考えると電卓は必須と言ってよいでしょう。忘れずに持参することを強く推奨します。
出題内容は、公式テキストに沿った問題が多い印象でした。
ただし、テキスト内の練習問題とは少し趣向を変えた問いも見られるため、内容をしっかり理解しておくことが重要だと感じました。