データサイエンス数学ストラテジスト・公式問題集の分類一覧（上級編）
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所属会社のGRIでは、オンライン勉強コミュニティ・「データサイエンスもくもく会」を最近開始しており、昨日は第１回目のライブ講義でした。テーマはCNN（画像認識）についてです。多く方にご参加いただき、皆さんも楽しそうで、私もヒートアップして、ついつい早口になっていました（笑）。
ここで出た面白い話は次の投稿でお伝えします！
さて、以前は、先日は、データサイエンティストを目指す方のための新しい数学検定「データサイエンス数学ストラテジスト検定」の受講者体験談を共有したり、前回の投稿では、公式問題集の中級編の分析結果をお伝えしました。
今回は、引き続き、公式問題集の上級編について、全ての問題を分類し、「実験者」から見た難易度を分析した結果をシェアしていきます！
公式問題集、および中級編の問題の分類結果はこちらです。
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参考コラム：データサイエンス数学ストラテジスト・公式問題集の分類一覧（まずは中級編）
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問題集（上級）を徹底分析した結果
前回の「中級」と同様に、難易度の感想を述べている「実験者」は、全ての問題を一通り解いて答え合わせしてきた、 “S氏”です。
S氏は、数学が嫌いではないにしても、流石に上級編となると、多少ヒーヒーしながら解いていたようです。
それでは、出題分野の分類と分野ごとの難易度感想です。
【各問題のカテゴリと難易度の感想】
３７問目のマクローリン展開の解説は以前こちらで行いました。
参考コラム：マクローリン展開の達人になろう！データサイエンス数学ストラテジスト（上級）公式問題集・問37を解説
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この記事の著者 ヤン ジャクリン
2015年 東京大学大学院 理学系研究科物理学専攻 修了（理学博士）
2015年 高エネルギー加速器研究機構 素粒子原子核研究所（博士研究員）
2017年 株式会社GRI（現職） 講師 兼 分析官
2019年 Tableau Desktop Certified Associate 資格取得
・英検1級
・TOEFL IBT試験満点
北京生まれ、米国東海岸出身（米国籍）、小学高学年より茨城県育ち。
万物の質量の源となるヒッグス粒子の性質を解明し、加速器実験による新粒子発見に関する研究を行い、国際・国内学会発表20件以上、査読論文5件以上。
10年以上に渡り、幅広い年齢層の学習指導を学習塾や大学などで実施（5科目、英会話、受験指導、素粒子物理など）。
現在は、株式会社GRIにて、データ分析官（データ前処理、可視化分析、マーケティング施策の分析 他）
公開講座および法人研修を多数開設。
