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商品詳細
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黒本で人気の資格を取得しよう！
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の改訂版です！
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.5」に完全対応。
◆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！
▼目次
第1章 データサイエンス力 ー数理統計ー
第2章 データサイエンス力 ー機械学習ー
第3章 データエンジニアリング力 ー知識ー
第4章 データエンジニアリング力 ーSQLー
第5章 ビジネス力 ープロジェクト推進ー
第6章 ビジネス力 ー法律・倫理ー
第7章 モデルカリキュラム
第8章 生成AI
第9章 総仕上げ問題
表紙
注意書き
はじめに
データサイエンティスト協会が主催する試験の概要
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルの概要
本書の活用方法／試験範囲と本書の問題構成
【スキルチェックリスト ver5.0】
本書の構成
目次
第1章 データサイエンス力―数理統計―
問題（全27問）
第1章の解答
第2章 データサイエンス力―機械学習―
問題（全46問）
第2章の解答
第3章 データエンジニアリング力―知識―
問題（全20問）
第3章の解答
第4章 データエンジニアリング力―SQL―
問題（全16問）
第4章の解答
第5章 ビジネス力―プロジェクト推進―
問題（全8問）
第5章の解答
第6章 ビジネス力―法律・倫理―
問題（全9問）
第6章の解答
第7章 モデルカリキュラム
問題（全11問）
第7章の解答
第8章 生成AI
問題（全5問）
第8章の解答
第9章 総仕上げ問題
問題（全100問）
第9章の解答
索引
参考文献
著者プロフィール
奥付
黒本で人気の資格を取得しよう！
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の改訂版です！
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.5」に完全対応。
◆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！
▼目次
第1章 データサイエンス力 ー数理統計ー
第2章 データサイエンス力 ー機械学習ー
第3章 データエンジニアリング力 ー知識ー
第4章 データエンジニアリング力 ーSQLー
第5章 ビジネス力 ープロジェクト推進ー
第6章 ビジネス力 ー法律・倫理ー
第7章 モデルカリキュラム
第8章 生成AI
第9章 総仕上げ問題
表紙
注意書き
はじめに
データサイエンティスト協会が主催する試験の概要
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルの概要
本書の活用方法／試験範囲と本書の問題構成
【スキルチェックリスト ver5.0】
本書の構成
目次
第1章 データサイエンス力―数理統計―
問題（全27問）
第1章の解答
第2章 データサイエンス力―機械学習―
問題（全46問）
第2章の解答
第3章 データエンジニアリング力―知識―
問題（全20問）
第3章の解答
第4章 データエンジニアリング力―SQL―
問題（全16問）
第4章の解答
第5章 ビジネス力―プロジェクト推進―
問題（全8問）
第5章の解答
第6章 ビジネス力―法律・倫理―
問題（全9問）
第6章の解答
第7章 モデルカリキュラム
問題（全11問）
第7章の解答
第8章 生成AI
問題（全5問）
第8章の解答
第9章 総仕上げ問題
問題（全100問）
第9章の解答
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参考文献
著者プロフィール
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・3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
・この書籍はKinoppy for iOS、Kinoppy for Android、Kinoppy for Windows または Kinoppy for Mac（いずれも最新版）でお読みください。
・電子書籍は会員サービス利用規約に則してご利用いただきます。
・海外会員様にはプレゼントを贈れません。
・この書籍はKinoppy for iOS、Kinoppy for Android、Kinoppy for Windows または Kinoppy for Mac（いずれも最新版）でお読みください。
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著者情報
小縣信也［オガタシンヤ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師。株式会社スキルアップＮｅＸｔ取締役ＣＴＯ。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。２０１０年、ＯｐｅｎＦＯＡＭ勉強会ｆｏｒ ｂｅｇｉｎｎｅｒ（現オープンＣＡＥ勉強会＠関東）を立ち上げ３年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。１級建築士、エネルギー管理士。２０１３年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。２０２１～２０２３年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
斉藤翔汰［サイトウショウタ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師。株式会社スキルアップＮｅＸｔ取締役ＣＲＯ。横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻（現：情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在は深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。２０２１年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
森田大樹［モリタダイキ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京工業大学情報理工学院修了。修士（工学）。大学院時代は数理モデリングを用いた脳神経の研究に携わる。その後、データ基盤の開発・運用、Ｗｅｂサービスの受託開発やアプリケーションデータの解析業務を行う。２０１８年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｊａｐａｎ Ｃｈａｐｔｅｒ Ｙｏｕｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｗａｒｄを受賞。２０２３・２０２４年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
田澤賢［タザワサトシ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻（現：メディカル情報生命専攻）修士課程卒業。ＩＴ企業にて、バイオインフォマティクス解析、データ分析、システム開発を経験。２０２３年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
小宮寛季［コミヤヒロキ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京電機大学大学院未来科学研究科情報メディア学専攻修了。修士（情報メディア学）。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。スキルアップＮｅＸｔでは講師として、機械学習基礎講座およびディープラーニング基礎講座を担当。２０２２年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
山田弦太朗［ヤマダゲンタロウ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師データ・サイエンティスト。東海大学大学院工学研究科建築土木工学專攻修了。修士（工学）。修士課程では、コンピュー夕・プログラミングによる建築設計の自動化技術を応用し、中世イスラーム建築の天井装飾のデザイン原理について研究。スキルアップＮｅＸｔでは講師としてＡＩ・データ分析基礎、ノーコードＡＩ、深層学習フレームワーク（ＰｙＴｏｒｃｈ）等に関する講座を担当するほか、教材開発執筆等の業務に従事。２０２１～２０２４年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
安藤遼哉［アンドウリョウヤ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京理科大学大学院理工学研究科数学専攻（現：創域理工学研究科数理科学専攻）博士前期課程修了。修士（理学）。深層学習・量子コンピュータなどの先端技術に関する人材育成プログラムの開発や、数学・機械学習に関する研究に従事。慶應・理科大数理オンラインセミナー２０２２年度世話人。環境省認定制度脱炭素アドバイザーベーシック、日本ディープラーニング協会Ｅ資格２０２４＃２合格など
長谷川寿人［ハセガワスミト］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。新潟大学大学院自然科学研究科数理物質科学専攻博士後期課程修了。博士（理学）。専門は数論と代数幾何学。博士課程では、代数幾何学における代数多様体の有理性問題の研究を行った。統計質保証推進協会統計検定１級合格者、２０２３年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
相川隼人［アイカワハヤト］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。中央大学大学院理工学研究科物理学専攻博士前期課程修了。修士（理学）。修士課程ではテンソル分解を用いた赤血球細胞遺伝子発現プロファイルの解析について研究。スキルアップＮｅＸｔでは講師として、ＡｕｔｏＭＬやＰｙＴｏｃｈに関する講座を担当。２０２４年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師。株式会社スキルアップＮｅＸｔ取締役ＣＴＯ。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。２０１０年、ＯｐｅｎＦＯＡＭ勉強会ｆｏｒ ｂｅｇｉｎｎｅｒ（現オープンＣＡＥ勉強会＠関東）を立ち上げ３年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。１級建築士、エネルギー管理士。２０１３年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。２０２１～２０２３年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
斉藤翔汰［サイトウショウタ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師。株式会社スキルアップＮｅＸｔ取締役ＣＲＯ。横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻（現：情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在は深層学習や機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。２０２１年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
森田大樹［モリタダイキ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京工業大学情報理工学院修了。修士（工学）。大学院時代は数理モデリングを用いた脳神経の研究に携わる。その後、データ基盤の開発・運用、Ｗｅｂサービスの受託開発やアプリケーションデータの解析業務を行う。２０１８年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｊａｐａｎ Ｃｈａｐｔｅｒ Ｙｏｕｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｗａｒｄを受賞。２０２３・２０２４年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
田澤賢［タザワサトシ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京大学大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻（現：メディカル情報生命専攻）修士課程卒業。ＩＴ企業にて、バイオインフォマティクス解析、データ分析、システム開発を経験。２０２３年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
小宮寛季［コミヤヒロキ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京電機大学大学院未来科学研究科情報メディア学専攻修了。修士（情報メディア学）。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。スキルアップＮｅＸｔでは講師として、機械学習基礎講座およびディープラーニング基礎講座を担当。２０２２年度データサイエンティスト協会 ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
山田弦太朗［ヤマダゲンタロウ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師データ・サイエンティスト。東海大学大学院工学研究科建築土木工学專攻修了。修士（工学）。修士課程では、コンピュー夕・プログラミングによる建築設計の自動化技術を応用し、中世イスラーム建築の天井装飾のデザイン原理について研究。スキルアップＮｅＸｔでは講師としてＡＩ・データ分析基礎、ノーコードＡＩ、深層学習フレームワーク（ＰｙＴｏｒｃｈ）等に関する講座を担当するほか、教材開発執筆等の業務に従事。２０２１～２０２４年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
安藤遼哉［アンドウリョウヤ］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。東京理科大学大学院理工学研究科数学専攻（現：創域理工学研究科数理科学専攻）博士前期課程修了。修士（理学）。深層学習・量子コンピュータなどの先端技術に関する人材育成プログラムの開発や、数学・機械学習に関する研究に従事。慶應・理科大数理オンラインセミナー２０２２年度世話人。環境省認定制度脱炭素アドバイザーベーシック、日本ディープラーニング協会Ｅ資格２０２４＃２合格など
長谷川寿人［ハセガワスミト］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。新潟大学大学院自然科学研究科数理物質科学専攻博士後期課程修了。博士（理学）。専門は数論と代数幾何学。博士課程では、代数幾何学における代数多様体の有理性問題の研究を行った。統計質保証推進協会統計検定１級合格者、２０２３年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者
相川隼人［アイカワハヤト］
株式会社スキルアップＮｅＸｔ講師・データサイエンティスト。中央大学大学院理工学研究科物理学専攻博士前期課程修了。修士（理学）。修士課程ではテンソル分解を用いた赤血球細胞遺伝子発現プロファイルの解析について研究。スキルアップＮｅＸｔでは講師として、ＡｕｔｏＭＬやＰｙＴｏｃｈに関する講座を担当。２０２４年度データサイエンティスト協会ＤＳ検定（リテラシーレベル）合格者（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
