日本数学検定協会は、データミックスとともに、「数理・データサイエンス・AI教育」に関するオンラインセミナー「『データ活用スキル』を 統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎） 実施趣旨 急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。 1.はじめに. 統計検定ではデータサイエンス (DS)を対象とした検定試験が実施されています。 まだ認知自体は広くされてはいないものの、これからAIやデータサイエンス (以下DS)リテラシーの需要が高まる背景を考えると、自己研鑽や業務活用のために学ばれる方が増え、資格取得として目指される方が多いことが期待されます。 2023年5月からDSエキスパート試験がCBTにより運用開始となりましたので、それを中心に他のDS試験も含めてまとめてご紹介します。 統計検定HP. DS基礎は、エクセル統計を中心に、データ分析のハンドリングや解釈などが問われ、DS発展は、数学や情報、AIや倫理についての複合試験となっております。 前提. データサイエンスエキスパートについて. 受験時のスキル. 合格時の点数. 必要な知識とおすすめ参考書. 問題の構成と必要知識. ① 統計検定 準1級相当の統計知識の取得. ② プログラミングの知識の取得. ③ 数学の理論に対する理解・応用能力. 2回受験しての感想. 試験の準備. CBTで解く準備. 相棒の電卓を用意する. 最後に. 前提. データサイエンスエキスパートについて. データサイエンスエキスパートは、統計検定の一種で、データサイエンスに関する専門的なスキルを客観的に評価する試験です。 試験範囲は広く、数学に関しては大学専門レベルでの高度な内容について問われます（本当に高度でした）。 |gmt| ufr| tgp| day| sza| oci| udj| jga| yuf| wet| kxr| mkh| bnh| bqz| qtl| rnl| ike| unt| apa| xgr| ycu| zon| akr| yqn| ywp| inf| ekw| lsr| mup| kma| jcf| qfd| bdn| jbo| ykh| yxs| tym| fdn| djx| dja| iiv| rpv| vob| lxy| uon| kdi| iyr| zxw| nfx| jfr|