はじめに
■第1章 DS検定とは
データサイエンティスト検定TMリテラシーレベルとは
データサイエンティスト協会とデータサイエンティストスキルチェックリストとは
データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル試験概要
出題範囲① スキルチェックリスト
出題範囲② 数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
本検定と、全てのビジネスパーソンが持つべきデジタル時代の共通リテラシー「Di-Lite」
DX推進を目指す人材であることを示す「DX推進パスポート」
本書の構成
■第2章 データサイエンス力
DS1 ベクトルの内積に関する計算方法を理解し、線形式をベクトルの内積で表現できる
DS2 行列同士、および行列とベクトルの計算方法を正しく理解し、複数の線形式を行列の積で表現できる
DS3 逆行列の定義、および逆行列を求めることにより行列表記された連立方程式が解けることを理解している
DS4 固有ベクトルおよび固有値の意味を理解している
DS5 微分により計算する導関数が傾きを求めるための式であることを理解している
DS6 2変数以上の関数における偏微分の計算方法を理解しており、勾配を求めることができる
DS7 積分と面積の関係を理解し、確率密度関数を定積分することで確率が得られることを説明できる
DS8 和集合、積集合、差集合、対称差集合、補集合についてベン図を用いて説明できる
DS9 論理演算と集合演算の対応を理解している（ANDが積集合に対応するなど）
DS10 順列や組合せの式 nPr, nCr を理解し、適切に使い分けることができる
DS11 確率に関する基本的な概念の意味を説明できる（確率、条件付き確率、期待値、独立など）
DS12 平均、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる
DS13 与えられたデータにおける分散、標準偏差、四分位、パーセンタイルを理解し、目的に応じて適切に使い分けることができる
DS14 母（集団）平均と標本平均、不偏分散と標本分散がそれぞれ異なることを説明できる
DS15 標準正規分布の平均と分散の値を知っている
DS16 相関関係と因果関係の違いを説明できる
DS17 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いを説明できる
DS18 ピアソンの相関係数の分母と分子を説明できる
DS19 ５つ以上の代表的な確率分布を説明できる
DS20 二項分布は試行回数が増えていくとどのような分布に近似されるかを知っている
DS21 変数が量的、質的どちらの場合でも関係の強さを算出できる
DS22 指数関数とlog関数の関係を理解し、片対数グラフ、両対数グラフ、対数化されて
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