DS検定®（データサイエンティスト検定 リテラシーレベル）
100問模試で、
合格力を判定。
データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域ヒートマップで弱点を可視化。SQLは実行イメージつきで対策できます。
データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域ヒートマップで弱点を可視化。SQLは実行イメージつきで対策できます。
選んだ瞬間に正誤と解説が開きます。手ごたえを確かめてから、無料で続けられます。
テーブル users(id INT, name TEXT, age INT, city TEXT)
例: (1, 佐藤, 28, 東京), (2, 鈴木, 34, 大阪), (3, 高橋, 22, 東京)SELECT users
FROM name, age;SELECT name, age
FROM users;GET name, age
FROM users;SELECT *
WHERE name, age;特定の列だけを取り出すには SELECT のあとに列名をカンマ区切りで書き、FROM のあとに取得元テーブルを書く。よって SELECT name, age FROM users; が正しい。
覚え方：「何を(SELECT)・どこから(FROM)」の順で読む。
テーブル定義とサンプルデータを見ながらSQLを読み解く問題に対応。「わからない」も記録できます。
データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域を可視化。学習日数や連続記録も確認できます。
100問を毎回ランダム生成。合格圏（総合77%目安）に届いているかを3領域別スコアつきで判定します。
用語カード227枚・比較カード40枚。紛らわしい概念を1枚ずつ整理できます。
統計・確率・仮説検定から機械学習・評価指標・データ可視化まで。
SQL・データベース・DWH・ETL・データ品質・セキュリティ。
課題設定・KPI設計・プロジェクト推進・データ倫理・ビジネスケース。
求めるもの: Precision（適合率）。条件: Precision = TP / (TP + FP)。陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合を表す。式に代入すると Precision = 40 / (40 + 10) = 40 / 50 = 0.80。したがって正解は 0.80 である。
覚え方：Precision の分母は FP（偽陽性）であり、FN（偽陰性）を使う Recall と混同しやすい。
分析は手段であって目的ではない。何のために分析するのか（解決したいビジネス課題と意思決定）を先に定義することで、必要なデータ・手法・評価指標が定まり、分析が成果に結びつく。目的が曖昧なまま手を動かすと「分析のための分析」に陥る。
覚え方：分析は『目的→課題→指標→手法→データ』の順で考える。
アプリにはさらに多くの分野・問題を収録。「わからない」ボタンで理解できていない問題だけ優先復習できます。
DS検定 リテラシーレベル 専用の一問一答・100問本番形式模試。登録不要・オフライン対応。基本無料で、続けたくなったら買い切り（自動更新なし）。
基本無料／一部機能は買い切り・自動更新なし本サイト・アプリは各試験の実施団体（一般社団法人日本ディープラーニング協会JDLA、一般社団法人生成AI活用普及協会GUGA、一般社団法人データサイエンティスト協会 等）とは一切関係のない非公式の学習サービスです。掲載の問題は各試験の出題範囲・公表シラバスに基づくオリジナル教材であり過去問の転載ではありません。試験制度・受験資格・日程・シラバス・合格率等は必ず公式情報をご確認ください。合格を保証するものではありません。アプリ内課金あり。