⑥ ビジネス力
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第234問
問題
AIの公平性を保つための対策として不適切なものはどれか。
Aデータの公平性の度合いを表す指標を活用する
B説明可能性の高い機械学習アルゴリズムを採用する
C学習データを特定の人種や性別に偏らせて最適化する✓ 正解
DAIガバナンス組織を立ち上げ品質評価を行う
正解
C：学習データを特定の人種や性別に偏らせて最適化する
解説
インプットデータの偏り（バイアス）はAIの差別的判断につながるため、学習データの偏りは排除または補正すべきです。
分野解説：⑥ ビジネス力
データ分析を課題解決につなげる思考力を学ぶ分野です。分析の目的設定と論理構成、仮説の立て方と検証、KGI・KPIとの関連付け、依頼を受けたときの初動対応、課題や仮説の言語化など、分析プロジェクトを前に進めるための考え方が問われます。技術力だけでなく「何のために分析するか」を見失わない姿勢が重視されるのが特徴です。ケーススタディ形式の出題も多いため、目的から逆算して仮説とデータを結びつける練習を積みましょう。
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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。