データサイエンティスト検定 攻略 1

www.datascientist.or.jp

Vtuberのアイシア=ソリッドさんが
データサイエンティスト検定をお勧めしていたので
ちょっと攻略する

以下は誤記などあるかもしれないけど気にせずに

contents

• データサイエンティスト検定のスキルセット
  • 1.社会におけるデータ・AI利活用
  • 2.データリテラシー
  • 3.データ・AI利活用における留意事項
  • その他 データサイエンスの基礎知識

データサイエンティスト検定のスキルセット

1.社会におけるデータ・AI利活用

以下に、各スキルセットについての概要と4択問題を作成しました。

1. 社会におけるデータ・AI利活用

   概要： ビッグデータ、IoT（インターネット・オブ・シングス）、AI（人工知能）、ロボットなど、テクノロジーは現代社会において急速に進化しています。これらの進化は、我々が生活する社会をデータ駆動型社会へと変え、第4次産業革命やSociety 5.0などの概念を生み出しています。これらの変化を理解し、適切に対応することが求められています。

   問題：次のうち、ビッグデータとは最も関連が深い項目はどれか？

   1. 音楽制作
   2. クッキーのレシピ
   3. 社交ダンス
   4. ソーシャルメディアの投稿分析

   答え：4. ソーシャルメディアの投稿分析

   説明：ビッグデータは、その規模が非常に大きく、従来のデータベースやソフトウェアツールでは処理が難しいデータのことを指します。ソーシャルメディアの投稿分析は、多数のユーザーから生じる大量のデータを処理・分析するため、ビッグデータと深く関連しています。

2. 社会で活用されているデータ

   概要： データは多種多様であり、その形式も構造化データ（数値やカテゴリデータなど）から非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）までさまざまです。また、データは調査や実験から得られる1次データ、既存のデータから得られる2次データ、データのメタデータなど、その出典や形式によっても異なります。これらのデータを適切に理解し、分析・利用する能力が求められています。

   問題：次のうち、非構造化データとは最も関連が深い項目はどれか？

   1. 顧客の年齢
   2. 企業の年間売上高
   3. ユーザーのツイート
   4. 学生の成績

   答え：3. ユーザーのツイート

   説明：非構造化データとは、従来のデータベースのフィールドやスプレッドシートのセルに容易にフィットしないデータのことを指します。ユーザーのツイートなどのテキストデータは、その形式が一定でないため非構造化データに分類されます。

3. データ・AIの活用領域

   概要： データとAIの活用領域は日々広がっており、生産、消費、文化活動などの多岐にわたります。これらの技術は、ビジネスの各分野、例えば研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなどで活用されています。また、これらの技術は、仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成などの機能を持ちます。

   問題：次のうち、データ分析やAIが活用されている分野はどれか？

   1. テレビの視聴率の予測
   2. サッカーの試合の結果
   3. 音楽の楽譜の作成
   4. ペンのインクの色

   答え：1. テレビの視聴率の予測

   説明：データ分析やAIは、過去のデータを基に未来の予測を行うことが可能です。したがって、テレビの視聴率の予測など、将来の予測に利用することが可能です。

4. データ・AI利活用のための技術

   概要： データ解析にはさまざまな手法が存在します。たとえば、データをグルーピングするクラスタリングや、未来の事象を予測する回帰分析などがあります。また、データを視覚的に理解するためのデータ可視化、非構造化データを処理するための自然言語処理などの技術も重要です。

   問題：次のうち、データの可視化とは最も関連が深い項目はどれか？

   1. グラフの作成
   2. データの入力
   3. データベースの設計
   4. コンピューターのハードウェア

   答え：1. グラフの作成

   説明：データの可視化は、データを視覚的に理解しやすい形に変換するプロセスを指します。例えば、バー・グラフや折れ線グラフなどの図を作成することで、データの傾向やパターンを視覚的に捉えることが可能となります。

5. データ・AI利活用の現場

   概要： データとAIは、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケアなど、幅広い業界で活用されています。これらの技術を活用することで、業務効率の向上、新たなビジネスモデルの創出、品質改善などの利点を享受することが可能となります。

   問題：次のうち、AIが活用されている例はどれか？

   1. チャットボットによる顧客サポート
   2. 手紙の郵送
   3. コーヒーの淹れ方
   4. 植物の育て方

   答え：1. チャットボットによる顧客サポート

   説明：AI技術の一つである自然言語処理（NLP）は、チャットボットなどの自動化された顧客サポートシステムで広く利用されています。これらのシステムは、顧客の問い合わせに自動的に応答し、迅速なサービスを提供します。

6. データ・AI利活用の最新動向

   概要： AIの最新の技術動向には、深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク（GAN）、強化学習、転移学習などが含まれます。これらの技術は、新しいビジネスモデルの創出や、シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなどの新たなサービスの提供に利用されています。

   問題：次のうち、AIの最新技術として知られているものはどれか？

   1. 敵対的生成ネットワーク（GAN）
   2. ビデオカセットレコーダー（VCR）
   3. 電子レンジ
   4. 自動車のエンジン

   答え：1. 敵対的生成ネットワーク（GAN）

   説明：敵対的生成ネットワーク（GAN）は、AIの最新技術の一つであり、2つのニューラルネットワークを競争させてデータを生成します。GANは、実世界のような新しいデータ（例えば、画像や音声）を生成することで、非常に高品質な結果を提供します。

2.データリテラシー

スキルセット2は、データリテラシーに関連しており、データを適切に理解し、解釈し、扱う能力について説明しています。

2-1.データを読む
この部分では、データの理解と解釈に必要な基本的な統計知識と概念について説明しています。分布、平均値、中央値、最頻値などの統計的指標の理解、相関と因果関係の理解、サンプリング方法、および統計情報の正しい理解が含まれます。

問題: 次の中で、データの中央値を最も正確に説明しているのはどれですか？

1. データの最大値。
2. データを昇順に並べたときに中央に位置する値。
3. データの最小値。
4. データ内で最も頻繁に出現する値。

答え: 2. データを昇順に並べたときに中央に位置する値。

説明: 中央値は、データを昇順に並べたときに中央に位置する値です。これは、データの「中央」を表しており、データの分布が偏っていてもその影響を受けにくいという特性があります。

2-2.データを説明する
この部分では、データの視覚的な表現と解釈について説明しています。データを視覚的に表現する方法、データの比較方法、不適切なグラフ表現についての理解、および優れたデータ可視化の例について説明されています。

問題: チャートジャンクとは何ですか？
1. 必要な視覚的要素。 2. チャートを作成するためのソフトウェア。 3. データの視覚的表現における不必要または誤解を招く視覚的要素。 4. データセットの不要な部分。

答え: 3. データの視覚的表現における不必要または誤解を招く視覚的要素。

説明: チャートジャンクとは、視覚的表現における不必要または誤解を招く視覚的要素のことを指します。

2-3.データを扱う
この部分では、データを操作し、必要な情報を抽出する方法について説明しています。具体的には、データの基本的な集計方法について説明しています。

問題: 次の中で、データの平均を計算するための正しい手順はどれですか？
1. 全ての値を合計し、それを値の数で除算する。 2. データの中で最も頻繁に出現する値を探す。 3. データを昇順に並べ、中央の値を見つける。 4. 全ての値を乗算し、それを値の数で除算する。

答え: 1. 全ての値を合計し、それを値の数で除算する。

説明: 平均値は、全ての数値を合計し、それを数値の総数で除算することで計算します。これにより、データの「中心」または「平均」値を得ることができます。

3.データ・AI利活用における留意事項

3-1.データ・AIを扱う上での留意事項
この部分では、データやAIを扱う際に考慮すべき重要な事項について説明します。特に、個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウトなどについて学びます。

問題: EU一般データ保護規則(GDPR)に関連する記述として正しいものはどれですか？

1. GDPRは、データの所有者に対して、自分のデータを削除する権利（忘れられる権利）を付与します。
2. GDPRは、企業がデータを無制限に保持することを許可します。
3. GDPRは、EUの国民でない人々には適用されません。
4. GDPRは、データ保護に関する法律ではありません。

答え: 1. GDPRは、データの所有者に対して、自分のデータを削除する権利（忘れられる権利）を付与します。

説明: GDPRは、EUの市民の個人情報を保護するための法律であり、その一部として「忘れられる権利」をデータの所有者に付与します。これは、特定の条件下で、個人が自分の個人データを削除することを要求する権利を指します。

3-2.データ・AIを守る上での留意事項
この部分では、データやAIを保護するための重要な考慮事項について学びます。具体的には、情報セキュリティ、匿名化処理、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取などについて説明します。

問題: 情報セキュリティにおいて重要な3つの要素は何ですか？

1. 機密性、完全性、可用性
2. 可用性、機能性、効率性
3. 機密性、公開性、透明性
4. 効率性、効果性、エンターテイメント

答え: 1. 機密性、完全性、可用性

説明: 情報セキュリティの3つの主要な目標は、機密性（情報が不正アクセスから保護される）、完全性（情報が不正変更から保護される）、および可用性

その他 データサイエンスの基礎知識

以下はリテラシーレベルスキルセットに入ってないと思うけど
chatGPTが勝手に作っちゃった

4-1.確率・統計学 ・統計量の意味（平均値、分散・標準偏差、共分散・相関係数、歪度、尖度）

・標本と母集団、推定と検定、不偏性、一致性、効率性 ・統計モデル、パラメトリックモデル、ノンパラメトリックモデル、尤度、最尤推定 ・大数の法則、中心極限定理 ・ベイズの定理、事後確率、尤度、事前確率、ベイズ推定

4-2.計算機科学 ・アルゴリズムとデータ構造

・計算機の仕組み、ハードウェア、ソフトウェア、OS、ネットワーク ・プログラミング（Python、Rなど）

4-3.情報技術 ・データベース（RDBMS、NoSQL）

・クラウド、分散コンピューティング、Hadoop、Spark ・データの取得（Webスクレイピング、API）

4-4.機械学習 ・教師あり学習、教師なし学習、強化学習

・過学習、バイアスとバリアンス ・特徴量、特徴量エンジニアリング ・クラスタリング、次元削減 ・モデル選択、ハイパーパラメータチューニング

それぞれについて、概要、簡単な4択問題、問題の答えと説明を提供します。

4-1.確率・統計学

この部分では、統計学の基本概念、概念、テクニック、モデルについて説明します。

問題: 中心極限定理の主張は何ですか？

1. 大数の法則に従って、大きなサンプルサイズでは、標本平均は母平均に収束する。
2. ベイズの定理を使用して、新しい情報が得られた後の確率を更新できます。
3. ある特定の条件下で、標本平均の分布は、サンプルサイズが大きくなると正規分布に近づく。
4. 共分散は二つの変数が同時にどの程度変動するかを示します。

答え: 3. ある特定の条件下で、標本平均の分布は、サンプルサイズが大きくなると正規分布に近づく。

説明: 中心極限定理は、ある特定の条件下で、独立で同一の確率分布から取られた大量のサンプルの平均（または総和）は、サンプルサイズが大きくなると正規分布（ガウス分布）に近づく、という統計学の重要な理論です。

4-2.計算機科学

この部分では、計算機科学の基本概念、特にアルゴリズムとデータ構造、計算機の仕組み、およびプログラミングについて説明します。

問題: データ構造とは何ですか？

1. データ構造は、計算機内部のデータの物理的配置を示します。
2. データ構造は、アルゴリズムの集合を指します。
3. データ構造は、データを効率的に操作できるようにデータを格納および整理する方法を指します。
4. データ構造は、データベース管理システム(DBMS)の一部です。

答え: 3. データ構造は、データを効率的に操作できるようにデータを格納および整理する方法を指します。

説明: データ構造は、データを格納および整理し、効率的にアクセスおよび操作するための方法を提供します。これには、配列、リスト、スタック、キュー、ツリー、ハッシュテーブルなどがあります。

4-3.情報技術

この部分では、情報技術の基本的な概念とツールについて説明します。

問題: NoSQLデータベースについての正しい説明はどれですか？

1. NoSQLデータベースは、すべてのデータベース操作にSQLを必要とします。
2. NoSQLデータベースは、従来のリレーショナルデータベースと比較してスケーラビリティと柔軟性に優れています。
3. NoSQLデータベースは、データの整合性を保証するために常にACIDトランザクションをサポートします。
4. NoSQLデータベースは、主に小さな、一貫性が必要なデータセットに使用されます。

答え: 2. NoSQLデータベースは、従来のリレーショナルデータベースと比較してスケーラビリティと柔軟性に優れています。

説明: NoSQLデータベースは、非リレーショナルデータベースの一種であり、リレーショナルデータベースシステムが扱いにくい大量のデータを扱ったり、高いスケーラビリティと柔軟性を必要とする場合に使用されます。

4-4.機械学習

この部分では、機械学習の基本的な概念、テクニック、問題について説明します。

問題: 過学習とは何ですか？

1. 過学習は、モデルが訓練データに対して高い精度を持つが、新しいデータに対してはそれほどうまく機能しない状況を指します。
2. 過学習は、モデルが訓練データを全く学習できない状況を指します。
3. 過学習は、モデルが訓練データとテストデータの両方に対して高い精度を持つ状況を指します。
4. 過学習は、モデルが訓練データに対して低い精度を持つが、新しいデータに対しては高い精度を持つ状況を指します。

答え: 1. 過学習は、モデルが訓練データに対して高い精度を持つが、新しいデータに対してはそれほどうまく機能しない状況を指します。

説明: 過学習は、機械学習のモデルが訓練データに過剰に適合した結果、新しい未知のデータに対する予測性能が低下する現象を指します。これは、モデルが訓練データのランダムなノイズまで学習してしまい、その結果、新しいデータに対する一般化能力が低下するために発生します。