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２版）

菅 由紀子/佐伯 諭/高橋 範光/田中 貴博/大川 遥平/大黒 健一/森谷 和弘/參木 裕之/北川 淳一郎/守谷 昌久/山之下 拓仁/苅部 直知/孝忠 大輔【著】

技術評論社（2022/05発売）

• サイズ A5判／ページ数 328p／高さ 21cm
• 商品コード 9784297128326
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

「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第2版です。
2022年6月の試験から、出題範囲となる「データサイエンティストスキルチェックリスト」がver.3からver.4へ。
それにともなって計185個に増加した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しています。
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。
さらに付録の模擬試験では、試験で出題される問題のイメージをつかむことができます。

■「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」とは？
　「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）は、一般社団法人データサイエンティスト協会によって、2021年9月に始まった検定試験です。「リテラシーレベル」では、協会が定めたスキルレベルのうち最も基礎的な内容（見習いレベル）を問われるため、すでにデータサイエンティストとして活躍している方はもちろんのこと、データサイエンスに興味がある学生の方、ビジネスパーソンの方も挑戦することができます。

内容説明

Ｓｏｃｉｅｔｙ　５．０時代に求められるデータサイエンススキルをわかりやすく解説。データサイエンティスト検定をきっかけにデータ活用を学習する方の入門書。

目次

第１章　ＤＳ検定とは（データサイエンティスト検定リテラシーレベルとは；データサイエンティスト協会とデータサイエンティストスキルチェックリストとは　ほか）
第２章　データサイエンス力（順列や組合せの式ｎＰｒ、ｎＣｒを理解し、適切に使い分けることができる；確率に関する基本的な概念の意味を説明できる（確率、条件付き確率、期待値、独立など）　ほか）
第３章　データエンジニアリング力（オープンデータを収集して活用する分析システムの要件を整理できる；サーバー１～１０台規模のシステム構築、システム運用を設計書を元に実行できる　ほか）
第４章　ビジネス力（ビジネスにおける「論理とデータの重要性」を認識し、分析的でデータドリブンな考え方に基づき行動できる；「目的やゴールの設定がないままデータを分析しても、意味合いが出ない」ことを理解している　ほか）
第５章　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（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
社会におけるデータ・ＡＩ利活用（導入）で学ぶこと　ほか）

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[tamako]

検定受験終了！　二度と読まない！　誤記があるのでこれから読む方はリンク先要チェック。https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12832-6/support

2023/12/03

[まつ]

なんとなく試験でどんなことが出てくるのかは理解できたので、試験問題と合わせて何度か繰り返し使う。細かい話は載っていないことが多いので別の教材も必要そう。

2023/02/07