はじめに
- 近年、AIやデータ分析の活用が急速に広がる中で、「データサイエンティスト」という職種への注目がますます高まっています。その中でも基礎的な知識・スキルを持つことを証明する資格として注目されているのが、「データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）」です。
- 本記事では、これからDS検定（リテラシーレベル）を受験しようと考えている方に向けて、検定の概要や目的、対象者、試験内容などの基本情報をわかりやすく解説していきます。
- 「そもそもデータサイエンティスト検定とは何なのか？」
- 「どんな人が受けるべき試験なのか？」
- 「どんな知識やスキルが求められるのか？」といった疑問を解消しながら、DS検定の全体像を正しく理解することを目的としています。
- この記事を読むことで、これからの学習方針を明確にし、効率的な対策につなげることができるでしょう。
- ぜひ最後までご覧いただき、資格取得に向けた第一歩を踏み出してください。
こちらの講義は、**一般社団法人データサイエンティスト協会が公表している「データサイエンティスト検定（DS検定）」の最新の試験範囲（2025年版）**に基づいて作成されています
試験範囲では、データサイエンスに必要な知識やスキルが、「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」という3つの領域に分かれて体系的に整理されています
本講義では、これらの領域の中から特に重要と思われるキーワードや概念をピックアップし、理解が深まるような解説や実践的な内容を盛り込んでいます。これにより、DS検定の受験を目指している方はもちろん、業務でデータ活用を進めたい方にも役立つ内容となることを目指しています。
なお、試験範囲の詳細や各項目の具体的な内容については、データサイエンティスト協会の公式ホームページにて最新情報をご確認ください。
この章では以下の順に内容を進めていきます
DS検定リテラシーレベルとは
→ 検定の位置づけ、目的、対象者、難易度などの基本情報DS協会とDSスキルチェックとは
→ 試験を主催する「一般社団法人データサイエンティスト協会」の概要と、スキル可視化のための取り組みDS検定リテラシーレベル試験概要
→ 出題形式、出題数、試験時間、合格基準、申し込み方法などの実務的な情報出題範囲①スキルチェックリスト バージョン5
出題範囲②：数理・データサイエンス・えいあい（リテラシーレベル）モデルカリキュラムLLMにおけるパラメータ
それでは、最初のセクションである「DS検定リテラシーレベルとは」について、より詳しく見ていきましょう。
- 一般社団法人データサイエンティスト協会によって開催される試験です
- この試験は、データ活用に関する基礎的な知識やスキルを評価するもので、特にビジネスの現場でデータを活かすための素養があるかどうかを確認することを目的としています。
本検定を取得することで、たとえば「アシスタントデータサイエンティスト」として、実際のデータサイエンスプロジェクトに関わる際に必要な基礎的知識や実務スキルを有していることの証明となります。
また、文部科学省が推進する「数理・データサイエンス・AI教育」におけるリテラシーレベルの実力を備えていることを示すことにもつながります。
つまり、専門的なプログラミングや高度な数理統計を使いこなすエンジニアを目指すわけではなく、「データを正しく理解し、業務に活かす力」を身につけているかを評価する試験です。
これにより、業種や職種を問わず、データ利活用の第一歩としてのスキルや意識を持つ人材であることを客観的に示すことが可能になります。
- 「データサイエンティストスキルチェックリスト」は、データサイエンティストに求められるスキルを体系的かつ網羅的に整理したスキルリストであり、一般社団法人データサイエンティスト協会が公式に定義・公開しているものです。
- このリストは、データサイエンティストという職種に必要なスキルを、俯瞰的に把握できるよう設計されており、スキルの可視化や人材育成、採用、評価など、さまざまな場面で活用されています。
- 特に以下の3つの主要なスキル領域に分類されています：
ビジネス力
→ 課題発見力、論理的思考力、現場とのコミュニケーション力など、ビジネスとデータの橋渡しを担う力。データサイエンス力
→ 統計学、機械学習、可視化など、データを分析・活用して洞察を導くための専門知識や技術。データエンジニアリング力
→ データ基盤の構築、データ処理の自動化、システム連携など、分析のための環境を整える技術力。- また、このチェックリストでは、スキルレベルを「見習いレベル」から「棟梁（とうりょう）レベル」まで、段階的かつ具体的に定義しており、キャリアの成長ステージに応じたスキルの習得目標を明確にすることができます。
- なお、内容は時代の変化や技術トレンドに応じて随時アップデートされており、2025年現在の最新版は「バージョン5」となっています。これにより、より現場に即した実践的なスキルセットが反映されています。
- このスキルチェックリストは、「DS検定」や「DSスキルチェック」といった認定制度のベースにもなっており、データサイエンティストを目指す人だけでなく、データ活用に関心のあるすべてのビジネスパーソンにとっても、有用な指針となる資料です。
- 出題範囲：
- スキルチェックリストのうち、各スキルセット（ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力）のアシスタントデータサイエンティストレベル
- 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムのコア学習項目
- 試験時期：
- 年3回を予定
- 受験費用：
- 一般 11,000円 学生 5,500円
- 合格基準：
- 正答率約80%
- 出題範囲①スキルチェックリスト バージョン5
- アシスタントデータサイエンティスト相当（★レベル）の項目は、203個あります
- ビジネス力については34個です
- 行動規範、論理的思考、着想・デザイン、課題の定義、アプローチ設計、データ理解、事業への実装、契約・権利保護、PJマネジメント
- データサイエンティスト力は104個です
- 数学的理解、化学的解析の基礎、データの理解・検証、データ準備、データ可視化、モデル化、モデル利活用、非構造化データ処理、生成
- データエンジニアリング力は65個です
- 環境構築、データ収集、データ構造、データ加工、データ共有、プログラミング、ITセキュリティ、AIシステム運用、生成AI
- 以上の203個が網羅的に出題される上に、アソシエイトデータサイエンティストレベル（★★）も一部含まれます。
出題範囲②数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラムLLMにおけるパラメータ
大学生、高専生を対象に公開された「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」のコア学修項目
スキルチェックリストと重複が一部ありますが、約10～20問が出題されます
関連動画とまとめ
Y‘s Dataさんによるデータサイエンティスト検定#1
データサイエンティスト検定に最短で合格するための本
最速でデータサイエンティスト検定（リテラシーレベル）に合格したい方に特におすすめです。
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
安宅和人氏(慶應義塾大学SFC教授・ヤフーCSO)推薦!
「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の公式リファレンスブックが登場。
試験で問われる計147個のスキル項目について、要点と学習のポイントを基本から一つひとつ解説。
第一線で活躍する執筆陣が具体的なシーンにまで踏み込んで説明しているため、
データサイエンティストとしての確かな力が身につきます。
さらに巻末の模擬問題では、実際の試験のイメージをつかむことができます。
黒本で最先端の資格をいち早く取得しよう！
2021年よりスタートしたデータサイエンティスト検定（通称DS検定）。その「リテラシーレベル」試験に対応した問題集です！
データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験は、「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」の3つのチカラに関する知識が問われます。それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しているので、バランス良く学習できます。
◆最新の試験範囲を示した「スキルチェックリストver.4」に対応。
◆テキスト不要！教科書並みの詳しい解説で、本書1冊で合格力アップ！
◆本番の試験を模した巻末「総仕上げ問題」で、試験直前の追い込みもしっかりサポート！
まとめ｜DS検定（リテラシーレベル）は、AI・データ時代の基礎力を測る登竜門
- 「データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）」は、
データ分析やAI活用の基礎的な知識を体系的に身につけたい人にとって、
非常に有効な資格です。文系・理系を問わず、社会人や学生がデータリテラシーを証明する手段として注目されています。 - 本記事では、第1章として「DS検定とは何か？」という基本的なテーマに沿って、
検定の目的や対象者、試験の位置づけ、関連団体（データサイエンティスト協会）などの情報を整理してご紹介しました。 - 今後、AI・データサイエンスの活用はあらゆる業界で求められるスキルとなっていきます。
その第一歩として、DS検定を活用し、自分の知識と理解度を客観的に証明してみてはいかがでしょうか。 - 次回は、より具体的に「試験内容」や「出題範囲」について詳しく解説していきますので、引き続きチェックしてみてください。
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