はじめに

今年の3月にデータサイエンティスト検定という資格に合格したので体験記を残します。
個人的な所感としてはとても簡単な試験でした。
基礎的なデータ分析や機械学習を勉強した人であれば、
特別な対策をしなくても合格できると思います。
https://www.datascientist.or.jp/dscertification/

著者のレベル

データサイエンティスト歴：1年
ライブラリを使って機械学習の基本的なモデルをPythonで実装できる
モデルの裏側にある数式は理解していない

対策

白本と黒本（通称）を使って対策しました。
白本についてくるサンプル問題から何問か出題があるだろうと思ってましたが、
1問も出題がなくビビりました。
ちなみに黒本からも1問も出題がありませんでした。
あまりに類似問題が出ないので、
白本に載っている★1の部分を理解する勉強方法が現状のベストプラクティスです。

一応リンク載せておきます。
アフィリエイトリンクではないです。

■徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応

■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3版

受験した所感

黒本の問題を１段階簡単にした問題が出ます。
ほとんどの問題に自信を持って回答できました。
成績は92%くらいだったと記憶しています。

このような問題が出た

詳しい問題の内容は共有できないのですが、
雰囲気だけ伝えると下記のような問題が出ました。

――――――――――

【設問】

あなたはデータサイエンティストとして、以下の課題に取り組みます。

あるオンライン小売企業では、
顧客の過去の閲覧履歴や購買履歴、会員属性などをもとに、
次回の商品購入の有無を予測し、
購入見込みの高い顧客に対してプロモーションメールを送信したいと考えています。

この課題に最も適した手法は、以下の選択肢のうちどれか。

回帰
分類
強化学習
クラスター分析

――――――――――

回答は2ですね。基本的な学習をした人であれば回答できると思います。

この資格を取ると良い人

私自身はこの資格を取ることでデータサイエンスの全体像を掴む目的でした。
試験自体の難易度はおいておいて、
資格を取るための勉強で知識を深めることができたので、そこは良かったです。
例えば強化学習は実務で使っている人が少なく、見識がない人も多いのではないでしょうか？
この資格を勉強する過程で浅く広くそういった知識をつけることができます。
データインク比率とかね（笑）

まとめ

データサイエンティスト検定は、
基礎的な分析・機械学習の理解があれば対策不要で合格可能です。
白本の★1レベルをしっかり押さえ、
全体像を楽しみながら学んで高得点＆合格を勝ち取りましょう。
自信を持って挑戦を！