「データ分析実務スキル検定」に私が２週間で合格できた勉強法

データ分析実務スキル検定とは

そもそも本試験はどういうものかというと、「ビジネスにおけるデータ分析人材のための資格試験」と公式サイトに記載されています。
(データ分析実務スキル検定公式サイト)

この資格はどちらかというと、データ領域を初めて学習する人向けだと感じます。実務でデータ分析をしている方であれば、この資格は少し物足りないのかなと思います。

試験概要

問題数：60問
試験方法：CBT方式
試験時間：90分
合格ライン：97点満点で64点以上
受験料：11,000円（税込み）

私の学習前のスキル

私自身、新卒１年目で、働くまでデータ領域は全く触れてきませんでした。
SQLは基本的なコード、統計学に関しては3級を取得している、ほかの分野に関しては完全にノータッチという状況でした。

そのため今回は、実務経験なし、データ分析領域に精通していない初心者である私の観点から、どのような学習をして合格できたのか、記載したいと思います。

まずは公式テキストを買う

この試験自体2020年から始まっているものなので、そもそも過去問がネット上にありません。そのため、勉強法は限られてきます。

ただ、試験を行っているCBASが公式テキストを出しているので、まずはこちらを買いましょう。
Udemyでこの試験の講座があるのですが、個人的にはこの動画は見なくても合格まで届くのかなと思います。公式テキストで網羅できるという点と、Udemyの講座は詳しく解説されている箇所と、そうでない箇所の差が激しい点を踏まえると、初めて学習される方は、まずは公式テキストで１通りインプットをすることが好ましいです。

だいたい450ページほどあるので、計画的に学習しましょう。

模擬試験を何回も解く

詳しく理解できなくてもよいので、1周公式テキストを読み終えたら、巻末に付いている模擬試験を解きましょう。そこでわからなかった問題を公式テキストを用いて振り返る、というやり方が一番効率が良いかなと思います。

公式テキストだけで網羅できるほど、非常にわかりやすく説明されているのですが、統計学は2級の範囲が入っていたり、機械学習も普段なじみのない人にとっては難しく感じたりする箇所があると思うので、そこはUdemyの講座を購入して学習を進めるとよいです。

ちなみにUdemyの講座は通常価格24,000円なのですが、高頻度でかなりの額を割引されています。必ず割引されているときに購入しましょう。私は1,600円で購入できました。（笑）

各分野の問題数

模擬試験、そして本番の試験を受けて、各分野の問題数がほぼ同じだったので、記載しておこうと思います。多少前後はあると思いますが、比重としては下記のとおりです。

SQL：5問
R言語：5問
Python：7,8問
Excel：5問
グラフの読み取り：5問
KPIツリー：3問
個人情報保護法関連の問題：1問
統計学：11,12問
機械学習：15,16問ほど

ちなみに順番もSQLから始まり、統計学、機械学習で終わるという感じです。（ここは前後あると思います）

CBT形式での受験のため、問題を選びながら解くことはできません。前から順に解くようになります。90分で60問解くので、単純計算90秒で1問解き終えなければならないのですが、わからない問題はどんどん飛ばしましょう。

問題の配点は不明ですが、1問に時間をかけすぎないように注意しましょう。

SQL,R,Pythonは、この関数が何を意味しているのかさえ覚えていれば、すぐ解けれる問題ばかりです。ただ、個人的にはExcelが5問あるのですが、最後の4,5問は慣れていないと時間がかかると思うので、後回しでいいと思います。

私は全部解き終えて10分ほど余ったので、5分で残りのExcelの問題を解き、5分で見直しをしました。

試験を受ける際の注意点

基本的に4択の選択式なのですが、時々、複数回答の問題があります。そのため、消去法が使えません。すべての選択肢を読んで、判断する必要があるので、そこは時間がかかるかなと思います。

特に複雑な計算をするところはないのですが（Excel以外で）、メモ用紙や電卓は使えないので、その点は注意しておきましょう。

最後に

この試験は、まだまだ出てきて年数が浅いので知名度も低いと思います。

ただ、データアナリストやデータエンジニアが、今後需要が増してくることは多くのメディアで予測されています。また、それらの職種以外のマーケターや営業なども、データの知識を有しているのと有していないのとでは、提案の幅も違ってきます。

そのため、データ領域の学習を進めておくことは、どの職種の人でも価値があることです。

ぜひ、様々な分野を体系的に学べる本資格を受験してみてはいかがでしょうか。