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DS検定の勉強方法

最終更新日: 2026年6月25日

DS検定は、統計や機械学習だけでなく、データエンジニアリング、ビジネス価値、倫理やガバナンスまで横断して問われる試験です。2025年更新のスキルチェックリストver.6では、基盤、データサイエンス、データエンジニアリング、価値創造の4領域を押さえることが重要です。

この記事の結論

公式4領域から弱いところを選んで無料で演習する

100問・100分の形式で現在地を確認する

DS検定は、データサイエンティストに必要なリテラシーレベルの知識を確認する試験です。数式やモデルだけを深く問う試験ではなく、データを業務で使うための基礎、統計・機械学習、データ基盤、価値創造まで広く問われます。

G検定がAI・ディープラーニング全体の理解に寄るのに対し、DS検定はデータ活用の実務に近い範囲が広いのが特徴です。SQL、データ品質、データ基盤、効果測定、関係者合意のようなテーマも軽視できません。

順番	学ぶ領域	狙い
1	基盤	データリテラシー、倫理、KPI、可視化、セキュリティなど共通土台を作る
2	データサイエンス	統計、検定、回帰、分類、評価指標、生成AI/LLMの基礎を整理する
3	データエンジニアリング	SQL、DB、DWH、パイプライン、クラウド、MLOpsを用途で覚える
4	価値創造	課題設定、PoC、効果測定、ガバナンス、定着まで実務判断として押さえる

2025年更新のスキルチェックリストver.6では、生成AIを含むAI活用や、データ・AIを社会実装するための判断がより重要になっています。単語として知っているだけではなく、どの状況で何を確認すべきかを説明できる状態を目指します。

特に、データ品質、個人情報、AIガバナンス、MLOps、価値創造は、技術用語と実務上の判断が結びつきやすい領域です。問題演習では、正解の根拠を1行で言えるかを確認します。

DS検定は問題数が多いため、1問に時間をかけすぎないことが大切です。まずは分野別演習で理解を固め、次に100問の模擬試験で時間配分を確認します。

模擬試験後は総得点だけでなく、4領域のどこで落としているかを確認します。統計だけが苦手なのか、データ基盤や価値創造の判断で迷うのかを分けると復習効率が上がります。

資格	主なテーマ	向いている人
DS検定	データリテラシー、統計、機械学習、SQL、データ基盤、価値創造	データ分析やデータ活用職の基礎を作りたい人
G検定	AI、機械学習、ディープラーニング、法律・倫理、社会実装	AI全体を体系的に理解したい人
生成AIパスポート	生成AIの基礎、安全な使い方、プロンプト、情報リテラシー	生成AIを業務で安全に使いたい人

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