データサイエンス数学ストラテジスト試験はまだ開始されてから日が浅く、

「一体どんな試験なのかわからない」
「理系の専門家が受験する難しい試験では？」

と思っている方もいるのではないでしょうか。

今回は、データサイエンス数学ストラテジスト試験がどのような試験なのか、チャレンジすると何に役立つのかについてお伝えします。

データサイエンス数学ストラテジストとは？

データサイエンス数学ストラテジスト試験は、数学検定を主催する日本数学検定協会が2021年9月に始めた新しい資格試験です。

高校1年生レベルの問題が出題される中級と、大学初学年レベルの問題が出題される上級の二つの受験階級があり、受験者のレベルによってどちらかを選んで受験することができます。

最近よく聞くようになった「ビッグデータ」とかそのビッグデータを活用する「データサイエンス」は、現代では多くの企業や行政機関で重要な役割を持つようになっていることから今後ますますデータサイエンスを扱うことのできる人材が必要とされています。

そのデータサイエンスの技術の基盤は数学であるため、データサイエンスを扱う上で数学の知識が必須となります。

これまでも数学についての検定試験はありましたが、データサイエンス数学ストラテジスト試験は、数学の中でも特にデータサイエンスに焦点をあてた数学の試験ということができます。

関連記事：データサイエンス数学ストラテジストとは？基本情報、難易度、メリット、試験内容まで解説！

データサイエンス数学ストラテジスト資格試験の試験内容

ここから具体的にデータサイエンス数学ストラテジスト試験の概要を見ていきましょう。

受験方法

データサイエンス数学ストラテジスト試験には、受験資格はありません。誰でも受験することができます。

受験の申し込み及び受験そのものは、オンラインのためどこかの試験会場などに出向く必要はありません。

申し込みと受験の際に使用するシステムは、2種類の外部サービスのいずれかを選んで、メールアドレスや名前などを登録する必要があります。

受験にはスマホやタブレットでの受験が可能でPCも必要ありません。

インターネットに接続している環境であれば24時間いつでもどこでも受験することができます。

受験費用

受験には、

• 中級：7,000円
• 上級：9,000 円

の受験料がかかります。

試験時間・問題数 ・ 合格基準

	中級	上級
試験時間	90分	120分
問題数	30問	40問
合格基準	60%（18問）以上	70%（28問）以上
出題レベル	数学1・Aまで 数学検定準2級程度	大学初学年程度まで 数学検定2級、準1級

出題分野・配分

出題分野		中級	上級
データサイエンスの基盤となる基礎的な数学		50%	50%
実践的な数学	機械学習	16.7%	25%
	アルゴリズム系	16.7%	12.5%
	ビジネス系数学	16.7%	12.5%

それぞれについて見ていきましょう。

データサイエンスの基盤となる基礎的な数学

AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解についての出題です。

具体的には確率・統計系分野、線形代数系分野（行列・ベクトルなど）、微分・積分系分野のことです。これらの知識は、どれもデータサイエンス全般を学ぶ上で必須なものです。

実践的な数学

・機械学習

　機械学習・深層学習の数学的理論の理解についての出題です。

　最近よく聞くようになったAI（人工知能）の理論の理解に必須な数学の知識です。

・アルゴリズム

　アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシーについての出題です。

　プログラミングを行うのに必要となる論理的思考などについて問われます。

・ビジネス系数学

　ビジネスにおいて数学的技能を活用する能力についての出題です。

　ビジネスの場で必須となるグラフを読み解く、財務情報を分析するといった能力に関する

　ものです。

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いかがでしょうか。

難しそうに感じる方もいると思います。

しかし、データサイエンス数学ストラテジスト試験は、中級、上級共に問題は5つの選択肢から選ぶ択一方式である上、試験中に電卓、関数電卓、表計算ソフトの使用も認められているため、とても解答しやすい試験となっています。

また、前にも述べましたように、中級については高校1年生程度のレベルとなっていますので、まずは中級レベル合格を目標にゆっくり思い出しながら学習していくことで、どなたにでも十分合格の可能性がある試験です。

さらに、受験直後に合否結果がメール通知される他に、認定証は有効期限なしのオープンバッジで発行されます。

オープンバッジとは、デジタルで発行される証明書で、オンライン上で公開したり、SNSで共有することができます。

オープンバッジは、総合得点と正解した出題分野のバランスによりシングルスターからトリプルスターまでのいずれかのものとなります。

今後国がデータサイエンスの教育に力を入れていくことから、データサイエンスに関する知識を持つ人が増えて、データサイエンスの知識も特別なものではなくなるでしょう。

数学が苦手な方こそ、少し先に勉強を始めておくことでこれからのデジタル社会に余裕を持って臨むことができるかもしれません。