用語比較
データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の違い（3つのスキルセット）
データサイエンス力は分析や機械学習で答えを出す力、データエンジニアリング力はデータを集めて蓄積し使える形に整える力、ビジネス力は課題を見つけて価値につなげる力です。DS検定は、この3つの流れをくむスキルチェックリストをもとに出題されます。
ただし、データサイエンティスト協会は2025年11月25日に公開したスキルチェックリスト第6版で、従来のビジネス力を価値創造（Value Creation）スキルとして再定義しました。DS検定の出題範囲は、現在、基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造の4カテゴリの★1つ星（見習いレベル）です。ビジネス力という言葉は、現行の試験範囲では価値創造に読み替えると覚えておくと、古い説明と新しい説明の食い違いで迷いません。
このページでは、役割、DS検定での名前、見習いレベルで問われる内容という三つの軸で比較します。どの区分の問題を先に解くか決めるための目安まで、公式の記述に沿って整理します。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。DS検定の一次情報確認日: 2026-10-02。
- 公式一次資料と照合した内容
- スキルチェックリスト第6版でビジネス力が価値創造に再定義されたこと、基盤スキルの新設、公開日は、データサイエンティスト協会のプレスリリース（2025年12月4日付）を2026-10-15に、DS検定の出題範囲の4カテゴリ・問題数・試験時間・模擬問題の構成は、同協会のDS検定の案内ページを2026-10-15に照合しています。各カテゴリの見習いレベルのチェック項目は、公式GitHubのスキルチェックリストに基づく本サイトのDS検定の登録factsと照合しています。
- 編集部が学習用に整理した内容
- 3つの力の役割の一言説明と、設問の語から区分を判定する手順は編集部の学習上の整理です。
資格ごとの公式資料の一覧
結論
公式一次資料と照合：用語の定義は公式一次資料と照合しています。
データサイエンス力
分析や機械学習で答えを出す領域。DS検定では「データサイエンス」カテゴリにあたり、実験計画法の3原則、回帰の評価尺度、自然言語処理や画像認識で解けるタスクなどが★1つ星のチェック項目に含まれる。
データエンジニアリング力
データを集めて蓄積し、使える形に整える領域。DS検定では「データエンジニアリング」カテゴリにあたり、ER図の読解、第一〜第三正規化、HadoopやSparkの基本、クラウド上のサービスの利用などが★1つ星のチェック項目に含まれる。
ビジネス力（現行は価値創造）
課題を見つけて価値につなげる領域。スキルチェックリスト第6版で価値創造として再定義された。DS検定では「価値創造」カテゴリにあたり、見習いレベルでは主要な技術・社会トレンドの理解と基本的な因果関係の説明などが問われる。
違いを表で確認
| 比較軸 | データサイエンス力 | データエンジニアリング力 | ビジネス力（現行は価値創造） |
|---|---|---|---|
| 役割 | 分析や機械学習で答えを出す | データを集めて蓄積し、使える形に整える | 課題を見つけて価値につなげる |
| DS検定での名前 | データサイエンス | データエンジニアリング | 価値創造（第6版で従来のビジネス力から再定義） |
| 見習いレベルのチェック項目の例 | 実験計画法の3原則（局所管理、反復、無作為化）、回帰の評価尺度（MAPEなど） | ER図の読解、第一〜第三正規化、HadoopやSparkの基本的な仕組み | 主要な技術・社会トレンドの理解、単一領域での因果関係の仮説の整理 |
| 本サイトで解ける章 | 第4章 統計・推定・検定、第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 | 第6章 データエンジニアリング基礎 | 第8章 価値創造（第1章 ビジネスマインドとデータリテラシーも関連） |
| 選択肢で探すキーワード | 統計、モデル、評価指標、検定 | データ基盤、テーブル設計、正規化、分散処理 | トレンド、因果関係、課題の整理、価値 |
公式一次資料と照合：DS検定: 2026-10-02に一次資料で確認一次資料の一覧を見る →
DS検定の学習に使う書籍（Amazon）
試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
3つのスキルセットを、そのまま4カテゴリの試験範囲と思う人
古い説明にある3つのスキルセットのうち、ビジネス力は第6版で価値創造に再定義されています。さらに、現行の試験範囲には基盤カテゴリが加わり、4カテゴリです。公式の出題範囲の記述を基準にして、3つ＋基盤と読み替えます。
データサイエンスだけ勉強すれば足りると思う人
公式サイトの模擬問題は、基礎1問、価値創造4問、データサイエンス3問、データエンジニアリング2問の構成で、分析以外の区分も出題されます。統計や機械学習だけに偏らず、データ基盤と価値創造の問題にも触れておくと、取りこぼしを防げます。
価値創造を、文章を読めば解ける区分と考える人
価値創造の見習いレベルは、主要な技術・社会トレンドを理解して基本的な因果関係を説明できること、単一領域での因果関係の仮説を整理して説明できることなど、チェック項目の言葉で問われます。用語を暗記するのではなく、項目の言い回しに沿って理由を説明する練習が向きます。
具体例で使い分ける
編集部の整理
例 1
説明文に『ER図』『第三正規化』とある場合
選択肢の説明文に、テーブル間のリレーションシップを表すER図と、第一〜第三正規化を用いたテーブル設計が出てきます。
- ER図の読解と正規化手法を用いたテーブル設計は、データエンジニアリング領域の★1つ星のチェック項目に含まれます。
- 分析手法や評価指標の語は出ていないので、データサイエンスの区分ではありません。
- 課題の整理や価値の設計の語もないため、価値創造の区分でもありません。
結論: ER図や正規化が主役なら、データエンジニアリング力の問題です。
例 2
説明文に『MAPE』『実験計画法』とある場合
選択肢の説明文に、回帰の評価尺度のMAPEや、局所管理・反復・無作為化の3原則が出てきます。
- MAPEを含む回帰の評価尺度の理解と、実験計画法の3原則の説明は、データサイエンス領域の★1つ星のチェック項目に含まれます。
- データの蓄積や基盤の語は出ていないので、データエンジニアリングの区分ではありません。
結論: 評価尺度や実験計画が主役なら、データサイエンス力の問題です。
例 3
説明文に『主要なトレンドの基本的な因果関係』とある場合
選択肢の説明文に、主要な技術・社会トレンドを理解して基本的な因果関係を説明する、とあります。
- 技術・社会潮流の洞察は、価値創造カテゴリの見習いレベルの必須項目です。
- 計算や設計の語はなく、状況を整理して説明することが中心です。
結論: トレンドの理解と因果関係の説明が主役なら、価値創造（従来のビジネス力）の問題です。
問題文から答えを選ぶ手順
編集部の整理：3つの力の役割の一言説明と、設問の語から区分を判定する手順は編集部の学習上の整理です。
- 1
何を求められているかを確認する
答えを出す手法の話か、データを整える話か、課題や価値の話かを、設問の最後の動詞から確認します。
- 2
区分の語を探す
統計・モデル・評価指標ならデータサイエンス、テーブル設計・分散処理・クラウドならデータエンジニアリング、トレンド・因果関係・課題の整理なら価値創造です。
- 3
古い呼び名を読み替える
『ビジネス力』とあれば、現行の4カテゴリでは価値創造にあたります。基盤カテゴリは、論理思考やAI基礎理解などの共通の土台です。
- 4
弱い区分から解く
章ごとの演習で正答率が低い区分を見つけ、その章を優先して解き直します。
試験での見分け方
編集部の整理
- 1DS検定の出題範囲は、基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造の4カテゴリの★1つ星（見習いレベル）。
- 2従来のビジネス力は、スキルチェックリスト第6版で価値創造として再定義された。
- 3ER図、正規化、HadoopやSparkの基本が主役ならデータエンジニアリング。
- 4実験計画法の3原則、回帰の評価尺度が主役ならデータサイエンス。
- 5主要なトレンドの理解と因果関係の説明が主役なら価値創造。
誤答しやすい選択肢
ビジネス力が現行の試験範囲のカテゴリ名だと思う
修正: 第6版では、従来のビジネス力が価値創造として再定義されています。現行の試験範囲の名前は価値創造です。
試験範囲が3つの力だけだと思う
修正: 公式の出題範囲は4カテゴリで、3つの力に加えて基盤が含まれます。公式サイトは基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造・融合の5つのスキルカテゴリを挙げていますが、出題範囲の記述は融合を除く4カテゴリです。
データエンジニアリングを分析の一部と考える
修正: データエンジニアリングは、データを集めて蓄積し使える形に整える領域で、チェック項目もER図、正規化、分散処理、クラウドのサービスなど基盤側の内容です。
★1つ星の内容を、実務で独り立ちできる水準と考える
修正: ★1つ星は見習いレベルで、公式資料ではプロジェクトの担当テーマを担う水準とされています。独り立ちレベル以上の内容は、出題範囲に含まれません。
確認問題
Q1スキルチェックリスト第6版で、従来のビジネス力はどのスキルとして再定義されましたか？
答え: 価値創造（Value Creation）
データサイエンティスト協会は、2025年11月25日に公開した第6版で、従来のビジネス力を価値創造スキルとして再定義しました。
Q2ER図の読解と、第一〜第三正規化を用いたテーブル設計は、どのカテゴリの見習いレベルのチェック項目ですか？
答え: データエンジニアリング
ER図の読解や正規化手法を用いたテーブル設計は、データエンジニアリング領域の★1つ星のチェック項目に含まれます。
Q3DS検定の出題範囲は、いくつのカテゴリの見習いレベル（★1つ星）に基づきますか？
答え: 4カテゴリ（基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造）
公式サイトは、スキルチェックリストの4カテゴリの★1つ星相当と、数理・データサイエンス・AIのモデルカリキュラムを総合した範囲と説明しています。
到達チェック
- 3つの力の役割を一言ずつ説明できる
- ビジネス力が現行の価値創造にあたると説明できる
- DS検定の出題範囲が4カテゴリだと言える
- 各カテゴリの見習いレベルのチェック項目を1つずつ挙げられる
- 設問の語から、どの区分の問題か判定できる
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よくある質問
Qデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の違いは何ですか？
分析で答えを出すのがデータサイエンス力、データを集めて整えるのがデータエンジニアリング力、課題を見つけて価値につなげるのがビジネス力です。
Qビジネス力は今のDS検定でも出ますか？
スキルチェックリスト第6版で、ビジネス力は価値創造として再定義されました。DS検定では価値創造の見習いレベルが出題範囲です。
QDS検定の出題は何問で、どの区分から出ますか？
公式サイトによると、問題数は100問、試験時間は100分です。出題範囲は基盤・データサイエンス・データエンジニアリング・価値創造の4カテゴリです。
Qどの区分から勉強すればよいですか？
章ごとの演習で正答率が低い区分から解き直す方法が向きます。まず各章を1回解き、弱い章を優先します。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）