② 検定・推定・評価指標
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第67問
問題
分析用データのチェックにおいて、「データの質」に関する確認項目はどれか。
Aデータ項目に抜け漏れがないか。
B想定されていた件数のデータが用意されているか。
C異常値や外れ値の存在はどの程度か。✓ 正解
D指定したとおりの期間のデータが揃っているか。
正解
C：異常値や外れ値の存在はどの程度か。
解説
異常値や外れ値の確認はデータの質のチェックに該当します。
分野解説：② 検定・推定・評価指標
推測統計と分析評価の考え方を学ぶ分野です。区間推定と信頼区間、仮説検定（帰無仮説・対立仮説・p値・有意水準・第1種／第2種の過誤）、t検定・z検定などの検定手法、回帰分析、そしてAUCやF値・適合率・再現率といったモデルの評価指標が頻出です。あわせて標本誤差やバイアス、データの前処理・可視化の実務も問われます。用語が多く混同しやすいため、検定の流れと各指標が「何を測るか」を整理して覚えるのが得点のコツです。
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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。