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85問
問題
データ可視化の3つの主な目的として挙げられている組み合わせで正しいものはどれか。
A探索・検証・伝達✓ 正解
B収集・加工・分析
C仮説・実験・評価
D予測・分類・推論
正解
A：探索・検証・伝達
解説
データ可視化は主に探索、検証、伝達の3目的で用いられます。
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。