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54本
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まず、受ける理由と難しさを整理したい人へ。
試験概要最初に読むDS検定はどんな試験？試験方式、出題範囲、公式情報の確認先を最初にまとめてつかむ。難易度迷ったらDS検定の難易度は？必要な前提知識と、初学者がつまずきやすい分野を確認する。取得する意味DS検定を取る意味はある？向いている人と、急いで取らなくてもよい人を分けて判断する。合格基準・合格率公式の数字と学習目安、混同していない？公式に確認できる事実と、学習上の目安を混同せずに読む。初心者向け初心者は何から始める？最初の1週間で押さえる内容と、問題演習へ進む順番を確認する。仕事・転職仕事や転職でどう使える？資格で示せることと、資格だけでは示せない能力を分けて考える。更新・有効期限取得後、いつ何を確認すればいい？取得後に確認する制度と、知識を見直す時期を整理する。結果発表と合格証結果はいつ分かり、合格証はどう受け取る？第13回・第14回の結果発表の時期、合格ラインの扱い、合格証PDFとオープンバッジの受け取り方を公式FAQで確認する。履歴書・就活の書き方履歴書の資格欄にDS検定をどう書く？正式名称「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」、合格証PDFとオープンバッジの扱い、有効期間を公式情報で確認する。合格後の次の一手DS検定に合格した後は何をする？協会が示すスキルレベルの4段階と、統計検定・Python・G検定・生成AIパスポートの選び方を、目的別に整理する。2026年の試験日・申込期間第14回はいつ申し込み、いつ受ける？個人・団体の申込期限、CBTの試験期間、結果発表までを時系列で確認する。受験料と支払い方法受験料はいくらで、領収書はどう出す？一般11,000円・学生5,500円・大学会員4,400円の受験料、カード・コンビニ・受験チケットの違い、領収書の出し方を公式情報で確認する。キャンセル・日程変更いつまでキャンセルでき、手数料はいくら？受験日の3日前までという期限、手数料の計算（一般11,000円なら1,210円）、返金の時期、次の開催回に移せない点を公式情報で確認する。試験当日ルール持ち物・本人確認・遅刻・禁止事項は？公式の受験規約とCBT実施元の案内から、当日の持ち物、本人確認書類、遅刻の扱い、失格になる行為を整理する。出題範囲出題範囲の4領域は、何を学ぶ？公式の4領域のサブカテゴリと当サイトの8章・収録問題数の対応、モデルカリキュラムの範囲、状況別の学ぶ順番を整理する。出題範囲改定まとめ2026年に出題範囲はどう変わった？第8章「価値創造」の追加内容と、立場別の対策を整理する。参考書籍公式リファレンスブックは第4版？問題集との違いは？協会の公式ページに載る参考書籍2冊の定価・版・対応範囲と、第4版の6章の目次を確認する。公式模擬問題10問の解き方DS検定の公式模擬問題10問は、どう解く？協会公式の模擬問題10問を、問題文を転載せずに、何を問うか・公式の答え・手掛かりの言葉で1問ずつ確認する。過去問・例題公式模擬問題はあるが過去問はない、どう対策する？公式模擬問題（10問）の在り処と、過去問がない前提での対策を整理する。要点整理（チートシート）章ごとの用語をどう総復習する？章別の重要用語と、紛らわしい概念のペアを一覧で確認する。線形代数基礎DS検定の線形代数（内積・行列の積・逆行列・固有値）を、小さな数字で計算して確認買い物の合計金額で内積と行列の積を、2×2の連立方程式で逆行列を、固有値の等式の確認と配列の形状・ブロードキャストの例で公式スキルチェックリストの5項目を整理する。微分・積分基礎DS検定の微分・積分（導関数・偏微分・勾配・確率密度関数の定積分・停留点）を計算例で確認x²の傾き、2変数関数の偏微分と勾配、確率密度関数の定積分、停留点が極値にならない例と局所・大域最適解の違いで、公式スキルチェックリストの3項目を整理する。代表値とばらつきDS検定の平均・中央値・最頻値と分散・標準偏差・四分位（標本分散と不偏分散の違い）を計算例で確認8個のデータで平均・中央値・最頻値と外れ値の影響、偏差の2乗和を8で割る場合とN−1で割る場合、四分位と四分位範囲を計算し、公式スキルチェックリストの3項目を整理する。データ倫理と個人情報DS検定のデータ倫理と個人情報（ねつ造・改ざん・利用目的・データポータビリティ）を事例で確認個人情報保護法の利用目的の条文と3つの架空の事例で、同意が要る場面とデータポータビリティの意味を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。因果推論DS検定の因果推論（処置群・対照群・交絡因子・選択バイアス）を数字の例で確認全体では15ポイント差でも年代別に分けると差が消える架空の集計と、途中離脱者を除いた満足度の偏りで、公式スキルチェックリストの因果推論3項目を整理する。データクレンジングDS検定のデータクレンジング（外れ値・欠損値・標準化・ダミー変数）を計算例で確認外れ値の境界の計算、欠損を平均値で埋めると分散が50から約35.7に縮む例、2教科の標準化、3支店のダミー変数で、公式スキルチェックリストの3項目を整理する。回帰分析DS検定の回帰分析（単回帰・重回帰・決定係数・RMSE）を5点のデータで計算5点のデータの回帰直線と決定係数約0.985、MAE・RMSE・MAPEの計算、決定係数が上がっても自由度調整済み決定係数が下がる例で、公式スキルチェックリストの回帰の項目を整理する。時系列分析DS検定の時系列分析（移動平均・トレンド・季節成分・時間軸での分割）を数字の例で確認7か月の売上の3項移動平均、四半期データで年平均110から120へ上がるトレンドと季節の差、時間軸で分ける理由、見せかけの相関で、公式スキルチェックリストの時系列の3項目を整理する。二重ループ・分岐テストDS検定の二重ループの計算回数・分岐テスト・ホワイトボックステストを例で確認1,000件の全組み合わせで二重ループの内側が100万回になる計算、点数を判定する関数で分岐テストに必要な3つのテストケース、ホワイトボックスとブラックボックスの違いを、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。表計算ソフトの基本加工DS検定の表計算ソフトによるデータ加工（フィルタ・ソート・欠損補完・ランダム抽出・集計）を8行の表で確認8行の売上表で、フィルタ・ソート・支店別の集計、欠損値を0で埋めると平均が約1,033円から775円に下がる例、8件から3件のランダム抽出の組み合わせ56通りを、公式スキルチェックリストの基本加工の項目に沿って整理する。集合論とベン図DS検定の集合論（和集合・積集合・差集合・対称差集合・補集合）とベン図・論理演算の対応を20人の例で確認20人の顧客を会員12人・メール購読9人・両方5人に分け、和集合16人・積集合5人・差集合7人と4人・対称差集合11人・補集合4人を数え、AND・OR・NOTとの対応と確率への置き換えを、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。標本平均・不偏分散DS検定の母平均と標本平均・不偏分散・標準正規分布を5つの数字の例で確認5つの数字から2つ取り出す25通りの全部を計算し、nで割る標本分散の平均は4、n−1で割る不偏分散の平均は母分散の8に一致する例と、標準正規分布の平均0・分散1を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。片対数・両対数グラフDS検定の指数関数とlog関数・片対数グラフ・両対数グラフの使い分けを数字の例で確認毎月2倍になる利用者数100人から1,600人と、辺の長さと面積の関係を例に、片対数グラフ・両対数グラフ・対数化しないグラフのどれで直線になるかを、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。AIシステム運用DS検定のAIシステム運用（MLOps・モデルの劣化・AutoML・AIOps）を数字の例で確認正解率が90％から82％に下がって再学習する流れ、モニタリングの3つの見る先、AutoMLが5つの入力項目から31通りの組み合わせを試す計算、Gitで共有するものを、公式スキルチェックリストの★1つ星の項目に沿って整理する。正規表現DS検定の正規表現（郵便番号・商品コード・メールアドレスの書式判定）を例で確認郵便番号・商品コード・メールアドレスの書式を判定する式で、.・^・$・*・+・?・{m,n}・[ ]の読み方、部分一致と全体一致の違い、貪欲な一致を、公式スキルチェックリストの正規表現の項目に沿って整理する。文字コードと文字化けDS検定の文字コード（UTF-8・Shift_JIS）と文字化けの仕組みをバイト数の例で確認「あ」「漢」「データ」がUTF-8とShift_JISで何バイトになるかを実測した値で比べ、文字化けが起きる理由、変換先で表せない文字、CSVを書き出すときの文字コードの選び方、BOMの意味を、公式スキルチェックリストの★1つ星の項目に沿って整理する。コンテナ・API・JSON・YAMLDS検定のコンテナ(Docker)・API・JSONとYAMLの違いを設定ファイルの例で確認3つのアプリを動かすときのOSの数をVMとコンテナで数える例、同じ設定をJSONとYAMLで書き比べる例、API・SDK・スクレイピング・HTTPS・SFTPの使い分けを、公式スキルチェックリストの★1つ星の項目に沿って整理する。ホールドアウト法・交差検証DS検定のホールドアウト法・交差検証・データドリフトを1,000件の例で確認1,000件を訓練600・検証200・テスト200件に分ける例、5分割の交差検証で評価値0.82・0.78・0.80・0.84・0.76の平均0.80を求める計算、データドリフトで運用後に精度が下がる例を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。混同行列・ROC曲線DS検定の混同行列・Accuracy・Precision・Recall・F値・特異度・ROC曲線とAUCを数字の例で計算200件の不良品検出の例で、混同行列から正解率0.85・適合率0.60・再現率0.75・特異度0.875・F値約0.667を求める計算と、正解率だけでは見逃しに気づけない例、8件でROC曲線とAUC（0.8125）を求める手順を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。標本誤差・実験計画法DS検定の標本誤差とサンプリングバイアスの違い・実験計画法の3原則を例で確認標本誤差は偶然のずれ、サンプリングバイアスは選び方の偏りという違い、サンプルサイズ100・400・1,600で標本誤差が約9.8%・4.9%・2.45%になる計算、畑の肥料の例で反復・無作為化・局所管理化を当てはめる手順を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。非構造化データDS検定の非構造化データ処理（形態素解析・固有表現抽出・画像・音声）を例で確認形態素解析・係り受け解析・固有表現抽出・機械翻訳の入力と出力の違い、テキストのクリーニング、640×480画素のカラー画像が921,600バイトになる計算、44,100Hz・16ビット・2チャンネルの音声が1秒で1,411,200ビットになる計算を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。尺度水準DS検定の尺度水準（名義・順序・間隔・比例）の違いを例と計算で確認血液型・満足度・気温・身長の例で4つの尺度を見分け、満足度1,1,2,5,5の最頻値・中央値・平均、摂氏と華氏で比が2倍から1.36倍に変わる計算を、公式スキルチェックリストの項目に沿って整理する。クラスター分析DS検定のクラスター分析（階層・非階層・デンドログラムの読み方）を5点のデータで確認5人の来店回数で最短距離法の結合の高さと切る位置、k-meansの更新と初期値による結果の違い、ハードとソフトの違いを、公式スキルチェックリストのクラスタリング3項目に沿って整理する。データ可視化DS検定のデータ可視化（軸の切り方・散布図行列・平行座標・ヒートマップ）を小さな例で確認棒グラフの軸を切ると差が2倍に見える例、散布図行列のマス数、平行座標の線分数、図から見つける4つの視点で、公式スキルチェックリストの項目を整理する。アソシエーション分析DS検定のアソシエーション分析（支持度・信頼度・リフト値）を買い物データの計算例で確認100件の買い物データで支持度・信頼度・リフト値を計算し、信頼度が高くても関係がないルールの見分け方を整理する。確率の基礎DS検定の確率の基礎（順列・組合せ・条件付き確率・期待値・独立）を計算例で確認5人から3人を選ぶ数え上げ、資格保有者の表での条件付き確率と独立の確認、くじの期待値で、公式スキルチェックリストの統計数理基礎2項目を整理する。推定・検定DS検定の推定・検定（信頼区間・帰無仮説・p値・過誤・片側と両側）を計算例で確認標本平均50の信頼区間、広告バナーの比較、p値と有意水準の判断、第1種・第2種の過誤、片側と両側のp値の違いで、公式スキルチェックリストの推定・検定を整理する。データエンジニアリングDS検定のデータ基盤｜データウェアハウス・データレイク・データマートの違いを4項目で比較保存するデータ・スキーマを決める時期・利用者・規模の4項目で3つを比べ、協会のスキルチェックリストの記載とAWS公式の定義をもとに、場面からの選び方を整理する。ITセキュリティDS検定のITセキュリティは何を問う？機密性・完全性・可用性と暗号化・電子署名の整理3要素の定義、公開鍵暗号と電子署名で鍵を使う向きの違い、ハッシュ関数の性質、OAuthとアクセストークンをNISTとRFCで整理する。SQL・データベース用語DDLとDML、JOINとUNIONはどう見分ける？第6章・第7章のSQLとデータベースの用語を、PostgreSQL公式文書をもとに整理する。機械学習の基礎DS検定の機械学習の基礎（教師あり・教師なし・強化学習・過学習・評価指標）を整理第5章のモデル化・評価に載る1つ星の項目を、scikit-learn公式文書をもとに、学習の種類の違い、過学習、ホールドアウト法と交差検証、評価指標に分けて確認する。ビジネス力DS検定のビジネス力の範囲（課題設定・KPI・データ活用の進め方・価値創造）を整理第1章と第8章に分かれる範囲を、公式スキルチェックリストの1つ星項目に沿って、課題と仮説、収益モデル、データの読み方、倫理、価値創造の流れで確認する。演習データ実際につまずきやすい章はどこ？584解答の章別正答率から、自分の復習順を決める。試験会場DS検定を受けられるテストセンターと空席はどう探す？全国の会場一覧とDS検定専用の空席照会を使い分け、予約後の地図確認と会場変更の期限まで整理する。
7本
学習を進める
自分の生活に合わせて、学び方と期間を選ぶ。
勉強法最初に読むどの順番で勉強すればよい？分野を進める順番、復習方法、問題演習の回し方を決める。勉強時間どれくらいの勉強時間が必要？前提知識と確保できる時間から、学習期間の目安を決める。独学独学で合格を目指せる？独学で進めやすい人と、補助教材が必要な人を見分ける。参考書・問題集参考書と問題集をどう選ぶ？教材を増やしすぎない選び方と、演習へのつなげ方を確認する。平日30分の計画平日30分なら、どう進める？仕事や学業と両立しながら、20日間で学習を進める。土日中心の計画土日中心なら、どう進める？週末の問題演習と復習を中心に、4週間かけて進める。2〜3か月の計画2〜3か月で、どう仕上げる？基礎、弱点補強、直前対策まで余裕を持って進める。
4本
会社・制度で必要になった
昇進要件や社内育成など、仕事上の理由で資格を求められた人へ。
5本
受験直前・復習
弱点を見つけ、試験日までに整える。
9本
資格を比較する
試験の目的・方式・範囲を並べ、先に受ける資格を決める。
資格比較最初に読む正規化と標準化の違いデータの尺度合わせにおける正規化（最小値と最大値で範囲をそろえる変換）と標準化（平均を引き標準偏差で割る変換）の違いを、結果の形、外れ値への強さ、使い分け、データベースの正規化との混同、DS検定・統計検定2級での判断手順まで解説します。資格比較G検定とDS検定の違いG検定とDS検定の違いを、試験の目的、出題範囲、試験方式、学習の重なり、先に受ける資格の決め方まで公式情報に沿って比較します。資格比較受験日が決まっている資格と自分で選べる資格の違い（G検定・生成AIパスポート・統計検定2級ほか6資格の日程）G検定・生成AIアドバイザー認定試験・DS検定は決まった回で受験し、生成AIパスポートは受験期間の中から、統計検定2級とPython3エンジニア認定基礎試験はCBT方式の申込画面から、受験日を選びます。6資格の直近日程と申込期限を2026年10月6日時点の公式情報で整理し、受験日から逆算した準備の決め方を示します。資格比較統計検定2級とDS検定の違い（出題範囲・問題数・試験時間・受験料）統計検定2級（90分・35問程度、一般7,000円）とDS検定（100分・100問、一般10,000円）の違いを、試験の目的、出題範囲、問題数、受験料、先に受ける資格の決め方まで公式情報に沿って比較します。資格比較G検定・統計検定2級・DS検定で名前が重なる統計用語13語の読み分け平均・中央値・分散・標準偏差・帰無仮説・対立仮説など、G検定・統計検定2級・DS検定の用語集に共通して載る13語を、章の位置づけと定義の力点で比較し、各用語ページへ案内します。資格比較DS検定とPython3エンジニア認定基礎試験の違い（出題範囲・問題数・試験時間・受験料・受験日）DS検定（100問・100分、一般10,000円税抜）とPython3エンジニア認定基礎試験（40問・60分、正答率70%、1万円税別）の違いを、出題範囲、プログラミングの扱い、受験日の決まり方、受験料、先に受ける試験の決め方まで、公式情報に沿って比較します。資格比較生成AIパスポートとDS検定の違い（出題範囲・問題数・試験時間・受験料・受験日）生成AIパスポート（60問・60分、一般11,000円税込）とDS検定（100問・100分、一般10,000円税抜）の違いを、出題範囲、問題数、受験日の決まり方、受験料、有効期限から整理します。生成AIの基礎とリスクを学びたい人と、データ活用の全体像を学びたい人のどちらに合うかを判断できます。資格比較DS検定と生成AIアドバイザー認定試験の違い｜データ活用と生成AI実務のどちらを先に受けるかDS検定と生成AIアドバイザー認定試験の違いを、学ぶ内容、問題数と試験時間、受験料、受験方式、合格基準の公表で比較します。データを扱う基礎力を測る試験と、生成AIを業務で使う力を測る試験のどちらを先に受けるかを決められます。資格比較統計検定データサイエンス基礎とDS検定の違い（形式・問題数・受験料・出題範囲）統計検定データサイエンス基礎（DS基礎。90分・45問程度、Excel使用、一般7,000円）とDS検定（100分・100問、一般10,000円）の違いを、実施団体、出題の形式、出題範囲、受験料、どちらから受けるかまで公式情報に沿って比較します。
18本
混同しやすい概念を整理する
似た用語を、判断手順つきで区別する。
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）比較最初に読む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、データエンジニアリング力、ビジネス力の違いを、データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト第6版での位置づけ、DS検定の出題4カテゴリとの対応、見習いレベルのチェック項目の例で整理します。分析設計比較分析設計とデータ確認の違い（データ課題解決の流れ）分析設計とデータ確認の違いを、スキルチェックリストの「データ課題解決」での位置づけ、DS検定の見習いレベル（★1つ星）のチェック項目、設問の語から判定する手順で整理します。ホールドアウト法比較ホールドアウト法と交差検証の違いホールドアウト法と交差検証の違いを、データ分割、評価の回数、データ効率、計算コスト、DS検定での判断手順と確認問題まで解説します。MAE比較MAEとRMSEの違いMAEとRMSEの違いを、誤差の集約方法、大きな誤差への反応、回帰モデル評価での選び方、DS検定の判断手順と確認問題まで解説します。ホワイトボックステスト比較ホワイトボックステストとブラックボックステストの違いホワイトボックステストとブラックボックステストの違いを、内部構造と入出力、テストケースの作り方、分岐テストとの関係、DS検定の判断手順まで解説します。データファブリック比較データファブリックとデータメッシュの違いデータファブリックとデータメッシュの違いを、技術基盤の整備か組織の運用体制の変革か、データマート・DWHとの関係、DS検定の判断手順と確認問題まで解説します。DDL比較DDLとDMLの違いDDLとDMLの違いを、操作の対象、CREATE TABLEとINSERTの位置付け、DS検定の判断手順と確認問題まで解説します。内部結合比較内部結合と外部結合の違い内部結合（INNER JOIN）と外部結合（LEFT OUTER JOIN）の違いを、結合条件に一致しない行の扱い、表の行数を実際に数える例、DS検定での判断手順と確認問題まで解説します。構造化データ比較構造化データと非構造化データの違い｜データの種類と扱い方をDS検定のスキルチェックリストで判断する構造化データ（顧客・商品・在庫など）と非構造化データ（雑多なテキスト・音声・画像・動画）の違いを、DS検定の元になるスキルチェックリストの記述、ER図・正規化との関係、OCRなどによる構造化データへの変換、確認問題つきで整理します。JSON比較JSONとYAMLの違い｜波括弧とコンマで書く形式と、インデントで書く形式（DS検定）JSONとYAMLの違いを、階層の表し方、コメントの書けるかどうか、タブの扱いから解説。DS検定のデータエンジニアリングで問われる構成・設定ファイルの読み取り手順と確認問題つきです。コンテナ比較コンテナと仮想マシンの違い｜カーネルを共有するか、OS全体を持つか（DS検定）コンテナと仮想マシン（VM）の違いを、カーネルの共有、隔離の単位、イメージの性質から解説。DS検定のデータエンジニアリングで問われるコンテナ技術の判断手順と確認問題つきです。形態素解析比較形態素解析とトークン分割の違い（DS検定・生成AIパスポート）DS検定の出題範囲にある形態素解析と、生成AIが文章を区切るトークン分割（サブワード分割）の違いを、辞書と品詞で分けるか、学習で決めた語彙で分けるかから整理。公式チェックリストの記載、数値のない例、確認問題つきです。欠損値の扱い方（削除比較欠損値の扱い方（削除と補完の違い・平均値補完の注意点）欠損値の扱い方として、行や列を削除する方法と、平均値などで補完する方法の違いを、失うもの、ばらつきへの影響、計算例、DS検定での判断手順と確認問題まで整理します。データ可視化: 棒グラフ・折れ線・散布図の使い分け（DS検定）比較データ可視化: 棒グラフ・折れ線・散布図の使い分け（DS検定）DS検定の公式スキルチェックリストに沿って、棒グラフ（コラムチャート）・時系列の折れ線・散布図を、比較・変化・関係という目的で使い分ける方法を、Y軸の基準点、確認問題まで解説します。ETL比較ETLとELTの違い（データ連携の処理順序と変換する場所）ETL（抽出・変換・ロード）とELT（抽出・ロード・変換）の違いを、変換するタイミングと場所、ステージング領域、向くデータで比較。DS検定の公式スキルチェックリスト（データエンジニアリング）に載るETLの理解と確認問題つきです。欠損値比較欠損値と外れ値の違い｜値がない問題と値が極端な問題の扱い方（DS検定）欠損値と外れ値の違いを、何が問題か、見つけ方、対処の選択肢（削除・補完・変換）、異常値との区別まで、DS検定の公式スキルチェックリストとscikit-learn公式ドキュメントに沿って整理します。確認問題つきです。訓練・検証・テストデータの違い｜モデルの学習比較訓練・検証・テストデータの違い｜モデルの学習と評価でデータを3つに分ける理由（DS検定・G検定）訓練データ・検証データ・テストデータの違いを、使う場面、分ける理由、データを3つに分ける欠点と交差検証との関係、DS検定・G検定での確認問題まで、scikit-learnの公式ドキュメントと両検定の公式シラバスに沿って整理します。正解率比較正解率とF値（F1）の違い｜偏ったデータでF1を見る理由（G検定・DS検定）正解率とF値（F1）の違いを、式・真陰性を使うかどうか・陽性が少ないデータでの数値の差で整理。計算例と確認問題つき。G検定・DS検定の評価指標の判断に使える。
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）