📌 きっかけ
マーケティング部で広告効果の分析を任されるも、ExcelのVLOOKUPすらおぼつかなかった私。社内のデータエンジニアの方とまともに話せるようになりたくて、DS検定★ の受験を決意しました。
📚 学習の進め方
最初の1ヶ月は「ビジネス力」と「統計・数学基礎」だけに集中。MECE・KPI・平均/中央値・標準偏差を、実務の広告データで腹落ちさせました。
2ヶ月目以降、機械学習・SQL・Pythonへ。毎週末にGoogle Colabでサンプルコードを写経することで、コード読解の感覚をつかみました。
🎯 試験本番
計算問題は時間がかかりそうな問題は後回しに、SQL/Python問題で確実に取りに行く戦略でいきました。100分は思ったほど長くなく、見直しは10分しかできませんでしたが、結果は82%で合格。
📌 学習プランのポイント
- 計算問題は手で書く練習を毎日10分。電卓に頼らない感覚が本番で生きた
- SQLとPandasは『書く』より『読む』練習を集中的に
- ロードマップの90日コース通りに進めれば、文系でも十分合格できる
📌 きっかけ
5年Webアプリを書いてきましたが、AIブームでデータ職に転身したくなりました。技術スキルの客観証明として、まずDS検定★ から取得することに。
📚 学習の進め方
SQL・Pythonは仕事でも書いていたのでサクッと読破。力を入れたのは統計と機械学習の理論。確率分布・仮説検定・評価指標・PCAあたりは、紙とペンで何度も計算問題を解きました。
🎯 試験本番
計算問題は確実にスピードを出して、AI倫理・ビジネスシナリオで足を引っ張られないように注意。1時間で全問解き終わって40分見直し、結果は88%。転職活動でも資格を裏付けにできて満足しています。
📌 学習プランのポイント
- コードが書ける人は、統計の理論部分に学習リソースを集中投下
- AI倫理・法務は侮らずにシナリオパターンを暗記
- 本サイトの『試験対策・実践』カテゴリで本番感覚を養った
📌 きっかけ
夏のデータサイエンスインターンで他大の理系学生に圧倒されて『何か武器を持たないと』と焦り、DS検定★ を学割の5,500円で受験することにしました。
📚 学習の進め方
大学の統計学の知識を活かしつつ、機械学習・SQL・Pythonは本サイトと公式リファレンスブックを並行して。毎日30分・週末2時間のペースで継続しました。フラッシュカードで通学電車の中も活用。
🎯 試験本番
大学の統計学の知識が想像以上に役立ち、計算問題で稼げました。Pythonコード読解は最初『読み慣れない』と感じましたが、本サイトのパターン演習で克服。85%で合格、インターンの面接でも話のネタになりました。
📌 学習プランのポイント
- 学生は学割で5,500円。社会人になる前に取るのが超お得
- 大学の統計学の単位がそのまま試験対策に直結する
- 通学時間にフラッシュカードを活用すれば毎日30分は確保できる
📌 きっかけ
業務でSQLとPandasは毎日書いていますが、『なぜp値0.05?』『なぜAUCを使う?』と聞かれて答えられないことが多く、土台の体系を埋めるためにDS検定★ に挑戦しました。
📚 学習の進め方
実装はOKなので、統計理論・機械学習評価指標・AI倫理を集中的に。本サイトの『試験対策・実践』カテゴリと模試A/B/Cを2周して仕上げました。
🎯 試験本番
1.5ヶ月の短期決戦で91%。模試で出ていたパターンがそのまま本番で出題されたケースも多く、本サイトのパターン化された対策が奏功しました。
📌 学習プランのポイント
- 実務経験者でも統計の理論は意外と抜けている。体系学習の価値は大きい
- 模試は2周以上することで、パターン認識力が一段上がる
- AI倫理・法務シナリオは『常識で解ける』と侮ると失点する
