こんにちは。今日は、私が受験したデータサイエンティスト検定（リテラシーレベル）の学習記録を、備忘録としてまとめてみます。
これから受験を考えている方や、勉強法に悩んでいる方に少しでも参考になれば嬉しいです。
Vol.1 学習法・教材編
学習期間とスケジュール
学習期間は約3週間でした。
限られた時間の中で効率的に回すため、次のようにスケジュールを組みました。
- 平日 → 朝・昼・夜にそれぞれ1時間（合計3時間）
- 週末 → 土日ともに各3時間
合計すると1週間で約21時間、3週間で60時間ほどになります。
集中力の波はあるものの、リズムをつくることで継続できました。
教材
- メイン教材：黒本参考書
- 追加リソース：なし（シンプルに一冊に絞る）
まずは2週間で黒本を通読。その後、残り1週間で自作問題集を演習しました。
勉強法の工夫
勉強で意識したのは、「知識を資産化する」ことでした。
- ChatGPTで用語を質問
- 回答を記録 → CSV化し単語帳に
- 単語帳をもとに、GPTで4択問題を生成 → 自作問題集化
こうして「自分専用の問題集」を作ることで、最後の1週間は演習に集中できました。
重点領域
- 統計計算問題 → 実際に手を動かして解く
- 知識問題 → 単語帳を繰り返しチェック
特に計算系は公式を暗記するだけでなく、手を動かして慣れるのが大切でした。
モチベ維持のポイント
- 社内に取得者が少なく、**「自分の強みになる」**と実感できた
- 作った単語帳や問題集が今後も使える資産になると思えた
Vol.2 試験当日・戦略編
直前対策
試験直前は、新しいことには手を出さず、以下だけに絞りました。
- 単語帳を使って思い出し練習
- 計算問題の公式確認
試験中の戦略
- まずは知識問題から解いて得点を確保
- 残り時間で計算問題に集中
知識で取れる問題を確実に拾い、計算で時間を浪費しないようにしました。
難易度の感触
- 難しい：確率・統計の計算式問題
- 易しい：単語ベースの知識問題
試験中は「やばいかも…」と感じる場面もありましたが、知識部分で得点を稼げたのが大きかったです。
手応え
最終的に得点は79%。合格ラインぎりぎりという感覚でした。
確信は持てませんでしたが、振り返ると戦略が功を奏したと思います。
Vol.3 合格後の活かし方編
キャリアへのプラス効果
- 「データサイエンスができる人材」として社内でアピール可能
- AI関連業務に関わるきっかけにもなりました
実務での活用
- 機械学習を導入する前段階で、基礎知識を体系的に理解できる
- 精度評価やロジックの意味を理解し、実務に応用できる
今後の学び
- AI実装（実務応用）へと進みたい
- 計算問題は最低限でOK → 自分に必要な用語を単語帳化し、繰り返し強化していく
後輩へのアドバイス
- まずは黒本参考書で基礎を押さえる
- その後、自作の単語帳や問題集で効率よく回すのがおすすめ
まとめとこれから
3週間という短期間でも、計画的に教材を絞り、知識を「資産化」する工夫をすれば合格は可能でした。
今回の経験をベースに、次はAI実装や実務応用へ進んでいきたいと思います。
資格はゴールではなく、あくまで通過点。
学んだことを日々の仕事に活かしていくのが、本当のスタートラインですね。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
もしこれからデータサイエンティスト検定を受験される方がいたら、ぜひ一緒にがんばりましょう！
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