統計検定データサイエンス発展の出題範囲と参考HP

引用元|統計検定 CBT「データサイエンス発展」 出題範囲表
下記に加えて、統計検定3級、4級およびデータサイエンス基礎の範囲表の項目についても出題される。
参考HPへのリンクは随時アップデート予定

社会におけるデータ・AI 利活用

社会で起きている変化

ねらい) 社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AI を学ぶことの 意義を理解する。

主な項目

社会で活用されているデータ

ねらい) 社会でどのようなデータが集められ、どう活用されているかを知る。

主な項目

データ・AI の活用領域

ねらい) さまざまな領域でデータ・AI が活用されていることを知る。

主な項目

データ・AI 利活用のための技術

ねらい) データ・AI を活用するために使われている技術の概要を知る。

主な項目

データ・AI 利活用の現場

ねらい) データ・AI を活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る。

主な項目

データ・AI 利活用の最新動向

ねらい) データ・AI 利活用における最新動向(ビジネスモデル、活用例)を知る。

主な項目

データ・AI 利活用における留意事項

データ・AI を扱う上での留意事項

ねらい) データ・AI を利活用する上で知っておくべきこと

主な項目

データを守る上での留意事項

ねらい) データを守る上で知っておくべきこと

主な項目

データリテラシー

データを読む

ねらい) データを適切に読み解く力を養う。

主な項目

データを説明する

ねらい) データを適切に説明する力を養う。

主な項目

データを扱う

ねらい) データを扱うための力を養う。

主な項目

    数理基礎

    線形代数

    ねらい) データ分析に必要なベクトルや行列の扱いや n 次元ユークリッド空間の基本事項を理解する。

    主な項目

    微分積分

    ねらい) データ分析に必要な初等関数や微分積分の意味と操作を理解する。

    主な項目

    数列

    ねらい) 数列の基本的な事項を理解する。

    主な項目

      デジタル情報とコンピュータの仕組み

      デジタル情報

      ねらい) デジタル情報の表し方を理解する。

      主な項目

      コンピュータの仕組み

      ねらい) 論理演算や計算上の誤差について理解する。

      主な項目

      アルゴリズム基礎

      アルゴリズムの表現

      ねらい) アルゴリズムの表現方法を理解する。

      主な項目

        アルゴリズムの構造

        ねらい) 分岐、繰り返しなどのアルゴリズムの構造の基礎を理解する。

        主な項目

          基本的なアルゴリズムの例

          ねらい) いくつかの基本的なアルゴリズムを理解する。

          主な項目

            データ構造とプログラミング基礎(主に Python)

            データ構造

            ねらい) 配列などのデータ構造について理解する。

            主な項目

            プログラミング基礎

            ねらい) インタープリタ言語を用いて簡単なプログラミングができる。

            主な項目

            データハンドリング

            代表的なデータ形式

            ねらい) 代表的なデータ形式を理解する。

            主な項目

              その他のデータ形式

              ねらい) その他のデータ形式を理解する。

              主な項目

              データベース

              ねらい) データベースの基礎概念を理解する。

              主な項目

                データクレンジング

                ねらい) データクレンジング作業を理解する。

                主な項目

                  データ加工

                  ねらい) データの加工法を理解する。

                  主な項目

                    データ取得とオープンデータ

                    日本や世界のオープンデータ

                    ねらい) オープンデータの普及に向けた国内及び国際的な動きを理解する。

                    主な項目

                      オープンデータの取得

                      ねらい) オープンデータの取得法を理解する。

                      主な項目

                        統計法

                        ねらい) 統計法の意義について理解する。

                        主な項目

                          確率と確率分布

                          順列と組合せ

                          ねらい) 場合の数の数え方を理解する。

                          主な項目

                            確率分布の概念

                            ねらい) 確率変数の分布の基本を理解する。

                            主な項目

                              主要な確率分布

                              ねらい) 主な確率分布と確率計算を理解する。

                              主な項目

                                統計的推測

                                統計的モデル

                                ねらい) 統計的モデルの考え方を理解する。

                                主な項目

                                  標本分布

                                  ねらい) 標本分布の基本的な考え方理解する

                                  主な項目

                                    点推定

                                    ねらい) 点推定について理解する。

                                    主な項目

                                      仮説検定の考え方

                                      ねらい) 仮説検定の考え方を理解する。

                                      主な項目

                                        種々のデータ解析

                                        時系列データ解析

                                        ねらい) 時系列データの扱いを理解する。

                                        主な項目

                                          テキスト解析

                                          ねらい) テキスト処理の基礎を理解する。

                                          主な項目

                                            画像解析

                                            ねらい) 画像解析の基礎を理解する。

                                            主な項目

                                              データ活用実践

                                              教師あり学習

                                              ねらい) 教師あり学習の実践例を理解する。

                                              主な項目

                                              教師なし学習

                                              ねらい) 教師なし学習の実践例を理解する。

                                              主な項目

                                              以上

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