データ・DX
データサイエンスとは？
読み: でーたさいえんす英語: Data Science更新日: 2026-06-26
統計、機械学習、データ理解、業務課題の整理を組み合わせて価値を生み出す領域です。
試験で問われるポイント
- 分析手法だけでなく、課題設定と結果の活用まで含みます。
- DS検定では統計、機械学習、評価指標、価値創造を横断して問われます。
- DX Nextではデータ・AI活用の判断軸として出ます。
具体例
解約率を下げるために顧客データを分析し、施策につなげます。
混同しやすい点
- モデルを作ることだけがデータサイエンスだと考える。
- 業務目的やデータ品質を見ずに手法を選ぶ。
対応試験
DS検定DX Next検定
関連する表記: データサイエンス / Data Science
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「確率」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「確率分布」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「推定」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「仮説検定」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「信頼区間」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「回帰分析」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「分類」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「クラスタリング」の説明として最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。