データサイエンティスト検定とは？基礎情報や難易度、勉強方法などを解説

データサイエンティスト検定に興味があるものの、

・どのように勉強すればよいかが分からない…。
・難易度や出題範囲が知りたい…。

という方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、

・データサイエンティスト検定の基本情報
・データサイエンティスト検定に向けた勉強方法

についてご紹介します。

IT分野の資格試験が初めての方でも、この記事を読めばデータサイエンス検定の概要を理解できます。

また、Udemyの講座を併用すれば、データサイエンティスト検定の受験に必要な知識を効率的に学べるでしょう。

データサイエンティスト検定（DS検定）とは

「データサイエンティスト検定リテラシーレベル（略称：DS検定）」は、一般社団法人データサイエンティスト協会が運営するデータサイエンスに関する民間資格です。

出典：DS検定® ★　データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会

デジタルリテラシー協議会が提唱する、多くのビジネスパーソンに求められるデジタルリテラシーを身に付けるためのG検定、ITパスポートとならぶ「Di-Lite3大資格」の一つとして位置づけられています。

データサイエンティスト検定の取得により、見習いレベルのデータサイエンティストに必要な実務能力と知識を証明できます。資格試験の学習を通じて身に付けられるスキルは以下の3つです。

• 実務上の課題を整理し解決する「ビジネス力」
• 情報処理や統計学などの知識を活用する「データサイエンス力」
• データサイエンスを実装・運用する「データエンジニアリング力」

デジタル技術でビジネスを革新し、企業の競争力を高める「DX」を推進する上で、データ分析やAI活用などを担うデータサイエンティストへの期待が高まっています。

　

データサイエンティスト検定を取得するメリットや目的は？

DS検定の資格を取得するメリットは、データの分析や活用に必要な知識やスキルを客観的に証明できることです。データサイエンティストに求められる能力と、その裏付けとなる数理統計学やAIに関する専門知識を身に付けられます。

実際のビジネスシーンにおけるデータ活用に関する問題も出題されるため、実務に役立つスキルを学習できることもデータサイエンティスト検定のメリットです。

データサイエンティスト検定の資格を取得しておくと、転職の際に自身の能力をアピールでき、他の求職者との差別化を図りやすくなります。

データサイエンティスト検定で想定されている受験対象者は以下の通りです。

• データサイエンティスト初学者
• これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン
• データサイエンティストに興味がある大学生や専門学校生など

データサイエンティストになりたいと考えている初心者の方に、データサイエンティスト検定がおすすめです。

　

データサイエンティスト検定の基本情報

2025年5月25日時点でのDS検定の基本情報は以下の通りです。

受験資格	制限なし
試験形式	選択式問題
問題数	100問
試験時間	100分
受験費用	一般10,000円（税抜）学生5,000円（税抜）

出典元：データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル

　

目安の勉強時間：初心者は150～200時間程度

一般的に、資格取得に必要な勉強時間は、受験者の経験や知識量によって大きく異なります。データサイエンスの初心者であれば、DS検定の資格取得に必要な勉強時間の目安は150～200時間程度です。

データサイエンスの基本的な知識や技術をすでに持っている中級者の場合は、50～150時間程度が学習時間の目安となります。データサイエンティストとしての実務経験が豊富で、G検定やE検定などの資格を保有している上級者であれば、20～50時間程度が学習時間の目安です。

　

難易度：合格率50％前後

データサイエンティスト検定の合格率は開催日によって異なるものの、おおむね50％前後です。データサイエンスの初心者向けの試験としては、難易度は比較的高めとなっています。

DS検定が初心者にとって難易度が高い主な理由は、学習するべき出題範囲の広さです。また、計算が必要な問題や、本質を理解していないと正解できない問題などが多く、単純な暗記だけでは答えにくいことも難しさの理由となっています。

DS検定の合格率は、回を重ねるごとに下がっている傾向がみられます。DS検定の認知度が上がり、受験者人数が増加していることが、合格率が下がっている理由として考えられます。

　

データサイエンティスト検定の出題範囲

データサイエンティスト検定の出題範囲はデータサイエンス力、データエンジニア力、ビジネス力の3つです。また、これらに加えてデータの活用事例やデータリテラシーなどを学び、データサイエンス業界の全体像や基礎知識についても勉強しておく必要があります。

ここでは、データサイエンティスト検定で出題される3つの範囲について解説します。

データサイエンス力：統計学、情報処理など

データサイエンス力の範囲で出題される主な内容は、数学や統計学の基礎、データの前処理や特徴量の設計、分析手法の実装などです。

例えば、数学の知識としては線形代数や微積分などを理解しておく必要があります。また、推定や検定、回帰、分類といった統計学の知識も必須です。さらに、データ分析を行うためのAIの実装に必要な機械学習や深層学習など手法、自然言語処理や画像認識、音声認識といった応用的な知識も求められます。

これらのほか、データ全体の傾向を把握して、ビジネスの課題解決に役立つ意味を読み取るための思考力も重要です。

データエンジニアリング力：プログラミング、データ加工など

データエンジニアリング力の範囲で勉強しておくべき内容は、システム設計やデータ基盤の構築などに関する知識と技術です。具体的には、データの収集や前処理に関する知識、データベースを扱うための言語である「SQL」についてのスキルを身に付けておく必要があります。

また、クラウドや分散技術を扱うためのプログラミングスキルや、セキュリティ知識なども重要です。さらに、機械学習モデルの設計・構築の効率化に役立つ「AutoML」や「MLOps」、生成AIの活用といった最新技術への理解も求められます。

ビジネス力：知識、技能を現実の課題で応用できるか

ビジネス力に関する出題範囲では、データやAIを実務で扱うために配慮するべき倫理やコンプライアンス、論理的思考やコミュニケーションスキルなどが問われます。また、データを意味ごとのまとまりに整理する「構造化」のスキルや、説明能力なども必要です。

ビジネスの目標達成に必要な「KPI設計」や、データ分析方法の立案、成果を評価・改善するための仕組み作りといった応用的なスキルも求められます。契約やリスク管理など、企業におけるプロジェクト運営に関する知識も重要です。

　

データサイエンティスト検定と他Di-Lite3大資格との違い

ここでは、Di-Lite3大資格に位置づけられる「G検定」、「ITパスポート」とDS検定の違いについて解説します。

G検定：機械学習・人工知能に特化

「G検定（ジェネラリスト検定）」は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する、AIやディープラーニングに関する資格試験です。資格取得により、機械学習や人工知能など、ディープラーニングを活用するための基礎知識やスキルを証明できます。

G検定とDS検定の主な違いは、検定の目的と出題範囲です。G検定はAIに関する知識を証明することに特化していることに対して、DS検定ではデータサイエンティストに求められる知識やスキルが幅広く問われます。

G検定の難易度はDS検定ほど高くはありません。G検定について詳しく知りたい方は、「G検定（ジェネラリスト検定）とは？概要から試験対策まで」をを参考にしてください。

ITパスポート：IT全般に関する知識・リテラシー

「ITパスポート」は、IT活用に関する基礎知識を証明できる国家試験です。ITスキルを身に付けたい社会人や、IT業界の企業に就職したい学生におすすめの資格となっています。

「ITパスポート」がITに関する基礎的な知識やリテラシーを全般的に問う試験であることに対して、DS検定ではデータサイエンスに関する専門的な知識が問われます。

「ITパスポート」について詳しく知りたい方は「ITパスポートの合格に必要な勉強時間は？合格者の特徴も紹介！」を参考にしてください。

データサイエンティスト検定おすすめの勉強方法

ここでは、データサイエンティスト検定の合格を目指す方におすすめの勉強方法を紹介します。

模擬問題を解く：復習・本試験対策

DS検定の勉強では、知識を覚えるインプット学習だけでなく、模擬問題を解くアウトプット学習も大切です。模擬問題に触れることで、出題される問題の傾向を把握し、学んだ知識をどのように活用すればよいかが分かります。

特に、データサイエンスに関する知識や経験をある程度持っている方は、模擬問題を解くことで足りない知識や復習するべき分野を見つけられます。

講座の受講：基礎知識を身に付ける

データサイエンスに関する勉強が初めての場合、まずは講座や参考書などを活用して基礎知識を身に付けることが重要です。

データサイエンティスト検定向けの講座では、学習のポイントや要点が詳しく解説されています。特に初心者の場合は、基礎知識から分かりやすく解説されている講座で知識をインプットしていくことがおすすめです。

オンライン・動画講座で学習する：効率よく学ぶ

オンラインで学べる動画講座なら、好きな時間にパソコンやスマホから受講できるため、スキマ時間を活用して効率よく学べます。

Udemyの動画講座では、データサイエンスの専門家による分かりやすい解説をもとに学習できるため、初心者の方にもおすすめです。各単元には復習テストが付いていて、知識が身に付いているかをチェックしながら着実に学習を進められます。また、試験合格に必要な知識をシンプルにまとめた重要用語集を使えば、効率的な復習が可能です。

さらに、最新の試験内容に対応した内容を学べることも、動画講座のメリットとなっています。データサイエンティスト検定に向けた勉強を効率的に進めたい方は、ぜひオンラインの動画講座を活用しましょう。

　

Udemy講座でデータサイエンティスト検定の合格を目指そう！

データサイエンティスト検定では、データの分析や活用、AIやビジネスに関する理解など、データサイエンティストに必要な幅広い知識が問われます。データサイエンス力、データエンジニア力、ビジネス力という3つの出題範囲について効率的に学習することが重要です。

データサイエンティスト検定の受験に必要な知識を効率的に学びたい方には、以下の講座がおすすめです。

◆【初学者向け】データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）最短合格を目指す対策講座！データ人材への第一歩を踏み出そう！

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
コメント：データサイエンティストとは何かを基礎から学べました。

評価：★★★★★
コメント：全体像が見える形でとてもわかりやすく解説されております。

データサイエンス初心者の社会人の方や、データサイエンティストを目指したい学生の方は、ぜひUdemyの講座でデータサイエンティスト検定の合格を目指しましょう！