※この記事はデータサイエンス専門メディア「Da-nce」からの転載です
日本数学検定協会は、新資格「データサイエンス数学ストラテジスト」の資格試験を2021年9月21日から開始予定だと発表し、公式サイトを公開した。
「データサイエンス数学ストラテジスト」資格は、データサイエンス戦略(データの把握や分析など)で必要とされる数学的スキル、リテラシーの理解度・習熟度を測定し認定するもの。データサイエンスの基盤となる基礎的な数学(確率統計・線形代数・微積分)と実践的な数学(機械学習系・アルゴリズム系・ビジネス系数学)の2つが合わさり体系化されている。
同協会は実用数学技能検定「数検」を実施・運営している。近年「AI戦略2019」などで数理・データサイエンスリテラシーの必要性が叫ばれる中、検定運営の実績と知見を生かし「データサイエンス数学ストラテジスト」の新設に踏み切ったという。
「データサイエンス数学ストラテジスト」は中級・上級の2階級
「データサイエンス数学ストラテジスト」資格には、中級と上級の2つの階級があり、それぞれ求められるレベルが異なる。
中級
- 受験資格：なし
- 対象の目安：社会人・大学生・高校生
- 数学のレベル(目安) ：数検準2級程度(数学I・Aまで)
- 問題数(5肢択一問題)：30問
- 試験時間：90分
- 合格基準：60％(18問)以上
- 受験料：7,000円
上級
- 受験資格：なし
- 対象の目安：社会人・大学生・高校生
- 数学のレベル(目安)：数検2級・準1級および大学初学年程度まで
- 問題数(5肢択一問題)：40問
- 試験時間：120分
- 合格基準：70％(28問)以上
- 受験料：9,000円
データサイエンスに必要な数学を意識した試験内容
「データサイエンス数学ストラテジスト」の資格試験は、以下の4つの学習分野で構成されている。本資格の学習・習得を通じて、データサイエンスに必要な数学を効率的に身につけられるといえそうだ。
【学習分野(1)】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
- 確率統計系分野(統計・確率・場合の数 など)
- 線形代数系分野(行列・ベクトル など)
- 微分積分系分野(微積分・関数・写像 など)
【学習分野(2)】機械学習・深層学習の数学的理論の理解
- 基礎理論(活性化関数・類似度・最小二乗法)
- 機械学習(回帰・分類・クラスタリング など)
- 深層学習(ニューラルネットワーク など)
【学習分野(3)】アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー
- アルゴリズム(探索・ソート・暗号、計算量)
- プログラミング言語に依存しない手続き型思考
- 数学的課題解決(論理的思考＋数学的発想)
【学習分野(4)】ビジネスにおいて数学技能を活用する能力
- 把握力(データ・グラフの特徴の把握 など)
- 分析力(売上・損益等財務的な分析 など)
- 予測力(データに基づいた業績予測 など)
各学習分野の詳細は公式のリリースを参照されたい。特設サイトでは試験問題のサンプルも紹介されている。
「データサイエンス数学ストラテジスト」中級サンプル問題。高校1年生程度の学習範囲で問題が出題される
「データサイエンス数学ストラテジスト」上級サンプル問題。上級は”数学力に自信のある方、即戦力としてビジネスに活用したい方”向きとのこと
また、学習にはe-ラーニング講座と公式問題集の2種類が用意されており、9月9日現在、e-ラーニング講座は「近日公開予定」となっている。
オンラインでいつでも受験でき、成績上位者はオープンバッジが発行される
試験は、5肢択一のIBT(Internet Based Testing)形式で行われ、申し込み・受験・結果確認がすべてオンライン上で完結する。スマホやタブレットでの受験も可能。個人受験は9月21日から申し込みを開始するとのことだ。
認定方式は合否のメール通知のほか、成績に応じてオープンバッジが発行される。有効期限はなし。
現在はサイトの公開から日が浅いこともあり、準備中の情報も少なくない。続報が待たれる。
＞＞データサイエンス数学ストラテジスト | 公益財団法人 日本数学検定協会
＞＞プレスリリース
