DS検定 学習計画
DS検定の1週間学習計画
DS検定を1週間で進めるなら、7章をすべて均等な深さで読み込むのではなく、比重の軽い章を同じ日にまとめ、統計・推定・検定とデータエンジニアリングという分量の多い章にそれぞれ1日を割り当てます。1〜2日目でビジネスマインドから数学的基礎までの土台を作り、3〜5日目で統計・推定・検定からモデル化までを進め、6日目にデータエンジニアリングとセキュリティ・AI運用を確認し、7日目に100問・100分の通し演習を行います。
1週間での完了条件は、7章の用語を読み終えることではなく、母平均と標本平均、Precisionと Recall、内部結合と外部結合のような対になる用語のどこが違うかを自分の言葉で説明できることです。正解番号を覚えるのではなく、誤答した選択肢がどの前提とずれているかを記録します。
この短期計画は、統計、機械学習、SQLのいずれかに実務・学習経験があり、試験日まで7日しかない人向けです。数学的基礎や推定・検定の用語がほぼ初見の場合や、平日にまとまった時間を取れない場合は、2週間または1か月計画へ切り替えてください。
公式情報の確認
試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。 当サイトの一次情報確認日: 2026-07-12。
学習計画は当サイトの目安です。試験日、申込条件、出題範囲は公式情報を最終確認してください。
前提条件
- 7日間とも学習時間を確保し、比重の軽い章をまとめて7章を一巡してから、6日目までに出た弱点を7日目の通し演習で確認する。
- 各日の新規問題は25〜35問を目安にし、正答率より誤答理由を一文で残すことを優先する。
- 第4章の推定・検定と第6章のデータエンジニアリングを後回しにせず、統計・モデル化と同じ比重で日程へ組み込む。
- 公式試験情報（時間、問題数、出題範囲、申込条件）は公式ページで最終確認し、学習計画の目安と公式事実を分ける。
この計画が向く人
向いている
統計、機械学習、SQLのいずれかに実務・学習経験があり、7日間とも2〜3時間を確保できる人です。7章の用語を読み直すより、問題演習で誤答を出して戻ることが前提です。
条件付きで可能
統計または機械学習の経験はあるものの、SQLやデータエンジニアリングの用語を学んでいない人です。第6・7章を削らず、統計分野の読み込みを短くしてデータエンジニアリングへ時間を移します。
期間を延ばす
統計・機械学習・SQLのいずれも初めて、平日は1時間未満、または3日目の第4章前半で母平均と標本平均を説明できない人です。2週間計画へ切り替え、読む日と解く日を分けます。
日ごとの計画
| 日程 | 学習対象 | 解く問題数 | 復習対象 | 完了条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1日目 | 第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー、第2章 データ可視化とAI活用の基礎: 論理的思考、課題の定義、データドリブン、データの倫理、生成AI活用、ITセキュリティ基礎 | 第1・2章あわせて30問 | データの倫理（ねつ造・改ざん・盗用）と個人情報保護法・EU一般データ保護規則を対象の違いで分ける | 課題の言語化とデータドリブンの考え方を一文で説明できる |
| 2日目 | 第3章 数学的基礎: ベクトルの内積、行列の積、逆行列、固有値・固有ベクトル、導関数、偏微分、勾配、局所最適解・大域最適解、集合論 | 第3章を30問 | 局所最適解と大域最適解の違いを確認する。停留点が必ず極値になるとは限らない | 線形代数・微分積分・集合論の基本語を一文ずつ説明できる |
| 3日目 | 第4章 統計・推定・検定（統計数理基礎）: 母平均・標本平均、分散・標準偏差、相関関係と因果関係、二項分布、ベイズの定理 | 第4章前半を25問 | 母集団の値と標本から計算した値を取り違えていないか確認する | 母平均と標本平均を対象の違いで説明できる |
| 4日目 | 第4章 統計・推定・検定（推定・検定・因果推論）: 点推定・区間推定、信頼区間、帰無仮説・対立仮説、p値、有意水準、処置群・対照群、交絡因子 | 第4章後半25問＋前日の誤答5問 | p値を帰無仮説が正しい確率と言い換えていないか確認する | 推定・検定の目的を問題文から拾える |
| 5日目 | 第5章 データ準備・可視化技法とモデル化: 欠損値・外れ値、特徴量エンジニアリング、単回帰分析・重回帰分析、評価指標（Accuracy・Precision・Recall・F値）、過学習 | 第5章を30問 | 過学習を精度が高いことと誤解していないか、訓練データへの過剰適合として確認する | 評価指標を目的から選べる |
| 6日目 | 第6章 データエンジニアリング基礎、第7章 プログラミング・セキュリティ・AI運用: 正規化、内部結合・外部結合・自己結合、機密性・完全性・可用性、MLOps・AIOps | 第6・7章あわせて30問＋前日の誤答5問 | 内部結合・外部結合・自己結合を、一致しない行を残すかどうかで分ける | MLOpsとAIOpsの対象範囲を区別できる |
| 7日目 | 通し演習と誤答整理: 100問・100分の模試を1回、その後は誤答した章だけを確認 | 100問を100分。新規教材は追加しない | 未回答・知識不足・混同・読み違いへ誤答を分類する | 新しい範囲を広げず、残った弱点を3項目以内に絞って説明できる |
演習から復習へ戻る手順
| 時点 | 行動 | 完了の証拠 |
|---|---|---|
| 条件語を拾う | 問題文から、母集団・標本、仮説の向き、評価指標の目的、結合方式の条件などの条件語を一つ選ぶ。 | 何を問う問題かを用語名ではなく一文で言える。 |
| 誤答を分類する | 誤答を知識不足、似た概念の混同、問題文の読み違いの3種類へ分ける。 | 次に読むページと解き直す章を一つに決められる。 |
| 本文へ戻る | 用語集か章別解説へ戻り、正解だけでなく誤答選択肢との違いを確認する。 | 各選択肢が対象・目的・前提のどこでずれるか説明できる。 |
| 翌日に再演習する | 同じ問題をすぐ暗記せず、翌日に同じ論点を含む問題を5問解く。 | 選択肢の順番が変わっても条件語から判断できる。 |
遅れた場合の調整
1日遅れたら、第1・2章と第3章を同日に浅く読むのではなく、新規問題を各10問へ減らし、第4章の学習日を削らない。
2日以上遅れたら、全用語の暗記を止め、第4章の推定・検定と第6・7章のデータエンジニアリング・セキュリティへ絞る。
30問解いても誤答理由を説明できない日は、次章へ進まず、同じ章の用語と解説へ30分だけ戻る。
最終日に未学習範囲が残っても新規教材を追加せず、100問・100分の通し演習と誤答整理を優先する。
やらなくてよいこと
×7章の用語を一度に全部暗記しようとする
×統計・モデル化だけに時間を寄せてデータエンジニアリングを後回しにする
×正答率だけを見て誤答理由を記録しない
遅れを翌日へ持ち越さない再計画
残り7日では、遅れを休日へまとめて送る余裕がありません。その日の終了時に未完了を一つだけ選び、翌日の最初の再回答へ固定します。二つ以上残った場合は、新規範囲を減らして復習枠を確保します。 遅れた日は、7章のどこで止まったかを分けます。数学的基礎や統計・推定・検定のような計算・定義型で止まったのか、データエンジニアリングのような手順・結合方式の判断で止まったのかを記録し、原因ごとに戻る章を決めます。 再開判定では、用語の定義だけでなく、母集団・標本、仮説の向き、評価指標の目的、結合方式の条件のどれを根拠に選択肢を切ったかまで答えます。根拠を言えない正解は誤答と同じ扱いで弱点章へ戻します。
4日目終了時点で全範囲へ一度も触れていない場合は、細部の暗記を止めて未着手分野の診断を優先します。6日目以降は新しい教材を開かず、誤答理由と時間配分だけを確認します。 削らないのは、第4章の統計・推定・検定と、第6・7章のデータエンジニアリング・セキュリティ・AI運用です。残り日数が減った場合は、統計・モデル化の深掘りを止め、母平均と標本平均、内部結合と外部結合のような対になる用語の境界を優先します。 翌日は前日の未完了分から始めず、5問だけ再回答して理解が戻ったかを確認します。4問以上で対象・目的・前提を言えれば通常計画へ戻し、同じ混同が残れば新規問題を半分にして、用語比較へ時間を移します。 5日目の終了時に未着手分野がある場合は、6日目の新規演習を止め、各分野を少数問ずつ診断します。7日目へ残すのは誤答理由が説明できない論点だけにし、教材の通読や新しい問題集の開始は行いません。
記録欄には誤答した用語、対になる概念との違い、次に確認する章を残します。 毎日の終了時に更新し、4日目と6日目に未着手分野がないかを見直します。
この再計画は1週間の学習目安です。試験日や申込期限は変更せず、1日ごとの新規範囲と復習量だけを組み替えます。
到達判定
- ✓母平均・標本平均、分散・標準偏差、相関・因果を対象の違いで説明できる
- ✓点推定・区間推定・信頼区間と、帰無仮説・対立仮説・p値の関係を説明できる
- ✓過学習、Precision・Recall・F値などの評価指標を目的から選べる
- ✓内部結合・外部結合・自己結合、機密性・完全性・可用性を事例から分類できる
- ✓100問・100分の通し演習で、未回答と誤答を分けて弱点3項目に絞れる
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）