これはどんな資格なのか

経済産業省の「MDASH SUPPORTER」に「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を支援する団体として認定されている日本数学検定協会の資格。
データサイエンスの基盤となる数学スキル、リテラシーを学び、その理解度・習熟度を測定することで、データサイエンスにおける数学を扱う技能を認定する資格（Webサイトより引用）

個人的な所管

データサイエンスに必要な最低限の数学の知識を問うている気がする。
- 「（データアナリストではなく）データサイエンティストになるにはこの程度の数学的知識は最低限必要だよ」、という感じ。
  - とは言え、統計学についてはあまり触れられていないので、そこは別で補完する必要がある。
- 初級がなく、いきなり中級と上級しかない、初心者お断りの勇者仕様。

筆者のスペック

偏差値50台の私立大の理工学部数学科卒。
10年以上SIer業界に従事。

なぜ取ろうと思ったのか

IT業界に従事する数学科卒としては倒さないといけないと思った。
- 故に妥協せずに上級を取った。
- 数学科卒で中級止まりは恥と思った。
「データサイエンス数学ストラテジスト」という文言をカッコいいと単純に思った。
- 俗に言う中二病。
  - でも、だからこそ個人的な満足度は非常に高かった。
俗にいう「データサイエンス、データアナリシス、機械学習に必要な数学」と言われているモノが何なのか、を大まかにでも知りたいと思った。

勉強方法

公式の問題集を3周した。
- 一周目：解答、解説を見ながら解いてみる
- 二周目：解答、解説を見ずに解いてみる
- 三周目：間違えた問題を復習

数学科あるあるだとは思うが、かなりの解説や公式が省略されている。
- 途中の式や考え方を自分で考えられる程度の数学の力量は必要。
実際の試験も含めて、元々の数学の素養がかなり問われる。
- 大学初等程度、つまり教養数学レベルの知識がない場合、この問題集だけで合格を勝ち取るのは難しい気がする。。。
なお、誤植がかなりあるので、正誤表は必ず参照。

結果

無事に合格した。
- 数学科卒の面目躍如。
  - と、言いつつダブルスターなのか。
  - トリプルスターは取り逃した。。。

雑感

公式サイトに出ている例題は全く難易度的にあてにならない。特に上級。上級は完全に罠。
- 三角関数の倍角、半角、積和、和積の公式は当然として、多変数関数（偏微分・重積分）、計量線形空間、回帰分析、相関係数あたりを使いこなせないと厳しい。
  - マクローリン展開をして四次導関数を求める、行列の合成変換、漸化式を活用した定積分を部分分数して解くとか、学生以来。
  - 干支で一回り以上前に大学を卒業したのにも関わらず意外と覚えていた。
自身は数学科卒なので、合格するだけならそれが有利であったように感じる。
- それでも実際の試験は問題集とはかけ離れて難しかったので学生時代に数学に取り組んでいなかったらおそらく合格は難しかったと感じる。
  - 次はトリプルスターを目指しましょう！とか書かれたけど、目指そうとはとても思えない難しさ。
- 正直、文系の方や数学3, C及び高校の過程で行列が外されたいた時代の方々はかなり苦難の道のりを強いられるのではないかと思う。
  - 教育課程を知らないので断言はできないが。
合格率を少しでも高めるコツ
- 表計算ソフトの使用が可能なので、公式問題集を解く過程で使用する関数などは予め頭に叩き込んでおく。
  - 関数によっては最終的には単純な四則演算に落ちる事があるが、それでも関数を使いこなせた方がよい。
  - 私はアプリ版のExcelを使用した。Google Calcだと故意か過失かは別にしてブラウザがフリーズ、落としてしまう可能性があるので。
- 解法が分からない問題が出ても諦めずに回答の選択肢から逆算、あてはめて計算することで導けることがある。
openbadgeは試験を申し込んだメールアドレスにお知らせが合格後、しばらくたってから届くので見逃さないように。
- せっかくの合格を無駄にしてはならない。
- そしてマイニングでブロックチェーンに書き込まれるが、これもまた更に数日（2, 3日）かかる。