どのような業種や職種においても、データに基づいた分析によって戦略・施策をする力が求められています。そこで重要になるのが「データサイエンス」に関する知識です。
今回は、「データサイエンス数学ストラテジスト」資格というデータサイエンスに関する資格を取り上げました。
本記事では、データサイエンス数学ストラテジストを勉強する上でおすすめの参考書・問題集をご紹介していきます。
データサイエンス数学ストラテジストの概要
データサイエンス数学ストラテジスト（MDS-S）は、データサイエンスにおいて必要な数学的なスキルやリテラシーの習熟度を測定し、認定するための資格試験です。
こちらの資格は2021年9月21日からスタートした比較的新しい資格となっています。情報化社会である現代で、「文系だから」「専門ではないから」といった理由でデータから目を背けることは難しい時代になっています。多くの社会人にとって、データサイエンスは必要不可欠な基本スキルともいえます。そのため、こちらの資格は幅広いビジネスパーソンに有用な資格でもあるのです。
それでは、データサイエンス数学ストラテジストの試験の概要を以下の表にまとめていきます。
| 中級 | 上級 | |
| 試験時間 | 90分 | 120分 |
| 問題数 | 30問 | 40問 |
| 合格基準 | 60%以上 | 70%以上 |
| 受験料 | 7,000円 | 9,000円 |
| 数学のレベル
（目安） |
数検準2級程度
数学Ⅰ･Aまで |
数検2級・準1級および 大学初学年程度まで |
| 受験資格 | なし | |
上記のように、データサイエンス数学ストラテジストは「中級」「上級」2つのレベルに分けられています。試験時間、問題数、合格基準、受験料はそれぞれの級で異なります。
出題形式は5肢択一のIBT形式、会場に行く必要がなくオンラインで完結する試験となっています。パソコンだけでなくスマホやタブレットでも受験が可能なため、隙間時間を活用して受験できるメリットもあります。また、高校1年生程度の数学力があれば中級を取得することができるため、数学が苦手という方でも合格できる可能性は十分にあります。
合否結果は受験終了直後に画面表示とメール通知で確認することができます。認定証はオープンバッジでの発行、資格の有効期限はありません。また、成績によって★1から★3までのランク分けがされています。
試験範囲は、4つの学習分野から構成されています。「AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解」「機械学習・深層学習の数学的理論の理解」「アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー」「ビジネスにおいて数学技能を活用する能力」の4つです。
試験の対策ポイント
それでは、データサイエンス数学ストラテジストの対策のポイントを簡潔に説明していきます。
中級・上級に共通して必要なのは、「数学力」です。確率統計や行列、ベクトル、微積などの知識が必要です。
そして試験時間と問題数から分かる通り、1問を3分程度で解く必要があります。もちろん計算問題だけが出題されるわけではないので、時間配分を調整することもできます。
しかし出題範囲の数学の分野を理解した上で計算ミスなく答えを導き出すには、ある程度の問題演習が必要です。そのため、数学の問題演習を繰り返し行い、ミスなく計算できる力を身に付けていきましょう。それに加えて、出題範囲となるデータサイエンスを体系的に学び、しっかりと用語等のインプットをしておきましょう。
データサイエンス数学ストラテジストのおすすめ参考書
それでは、データサイエンス数学ストラテジストのおすすめ参考書について解説していきます。
１．データサイエンス数学ストラテジスト[中級]公式問題集
こちらの書籍は、データサイエンス数学ストラテジストの中級用の公式問題集です。出題範囲に合わせて4分野ごとに構成されており、全部で60問が掲載されています。それぞれ問題を解くための考え方が丁寧に解説されているため、最短合格を目指せる効率よく学習できる1冊です。
２．データサイエンス数学ストラテジスト[上級]公式問題集
こちらの書籍は、データサイエンス数学ストラテジストの上級用の公式問題集です。1と同様に4分野ごとに構成されており、全80問が掲載されています。問題を解きながら出題傾向も掴めるため、演習をしながら本番に活かせる応用力が身に付きます。上級試験の最短合格を目指せる1冊となっています。
３．大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
こちらの書籍は、最先端のデータ分析に関して基礎から応用までを学べる入門書です。データサイエンスの要点を分かりやすく解説しているため、10時間ほどでデータサイエンスの全体像を掴むことができます。データサイエンスをざっくり学びたいという方におすすめの1冊です。
４．データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)
こちらの書籍は、データサイエンスに必要となる微分積分、線形代数、確率論の基礎を厳選した基礎固めのできる参考書です。数学の全体像が掴みやすいです。重要な公式や用語が簡潔にまとまっているため、初学者の方はもちろん、それ以外の方には復習用として使える1冊となっています。
５．統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書
こちらの書籍は、統計学と機械学習に必要な数学をマスターすることができる1冊となっています。知識ゼロでも分かるように丁寧な解説がされているため、統計学やAIに興味のある全てのビジネスマンにおすすめです。機械学習の本質を掴むことができます。
６．データサイエンスの基礎 (データサイエンス入門シリーズ)
こちらの書籍は、データサイエンスの概念と確率の基礎を学ぶことのできるデータサイエンス入門書です。実際のデータを扱いながら解説が進んでいくため、応用力を身に付けることができます。文系理系問わず、データサイエンス初学者におすすめの1冊です。
７．教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ)
こちらの書籍は、データサイエンスの初歩を学ぶことのできる教養本となっています。データサイエンスの基本的な知識が網羅されています。技術書の前にまずはデータサイエンスをざっくりと学びたいと考えている初学者の方におすすめの1冊です。
８．ビジネスデータサイエンスの教科書
こちらの書籍は、データサイエンスと統計学に関する教科書です。実務に役立つデータサイエンスの知識を身に付けることができます。内容がやや難しめであるため、理系でデータサイエンスを学びたいという方には最適の1冊です。データサイエンスや数学に苦手意識のある方は、数学の基礎を学べる参考書と併用することをおすすめします。
冒頭にも述べた通り、2021年9月21日にスタートした新しい資格試験であるため、対策本などはなく、公式問題集のみの出版となっています。
最もおすすめなのが「1・2」の公式問題集です。中級を受験される方は1、上級を受験される方は2を利用しましょう。
「3・4・5・6・7・8」に関しては、補助教材として使うのがおすすめです。現状でのデータサイエンスの知識や数学力を把握して、自分のレベルに合った参考書を選ぶとよいでしょう。
データサイエンス数学ストラテジストのおすすめ参考書のまとめ
以上が、データサイエンス数学ストラテジストのおすすめ参考書・問題集についてでした。
初めてのデータサイエンス数学に関わるという方には中級、数学力に自信があり即戦力としてスキルを証明したいという方には上級がおすすめです。
DX推進を求められている立場の管理職の方、就職・転職を考えている方、数学が苦手だけど少しでも興味があるという方は、ぜひデータサイエンス数学ストラテジストの勉強を始めてみてはいかがでしょうか。本記事でご紹介したおすすめの書籍をぜひチェックしてみてください。