データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)
データサイエンティストに求められる見習い(リテラシー)レベルの実務能力と知識を認定する協会検定。数理・データサイエンス・AIの基礎素養の証明として活用される。
資格情報
基本情報
| 資格区分 | 民間資格 （データサイエンティスト協会認定の民間検定） |
|---|---|
| 分野（大分類） | IT・情報処理 |
| カテゴリ | AI・データ活用 |
| 実施団体 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 |
| 公式サイト | 公式サイト |
| ハローワークコード |
試験・学習
| 受験資格 | 受験資格の制限なし(初学者・学生・ビジネスパーソンを想定) |
|---|---|
| 試験形式 | CBT方式・選択式・100問・100分 |
| 受験料 | 一般10,000円／学生5,000円／大学会員4,000円（税抜） |
| 合格率 | 約66%(過去回・参考) 暫定 （暫定・非公式の参考値。出典: 第三者集計（資格情報サイト複数一致の参考値）。公式の一次情報で確認でき次第、正式値に差し替えます） |
| 実施頻度 | 年2〜3回(例年3月・6月・11月等) |
| 受験者数 | 約7,750人（2024年度） 暫定 （暫定・非公式の参考値。出典: 第三者集計（資格情報サイト複数一致の参考値）。公式の一次情報で確認でき次第、正式値に差し替えます） |
| 総合難易度（目安） | 掲載資格中 上位84% / IT・情報処理分野内 上位55% 信頼度: 中（単一指標ベースの参考値）／スコア算出927件中776位相当。学習時間・受験資格の要件から算出した編集部の総合スコアで、難易度の絶対指標ではありません。 |
| 試験科目・出題範囲 | データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力に加え、数理・データサイエンス・AIリテラシーレベルの内容。協会スキルチェックリスト＋モデルカリキュラムに準拠。 |
| 学習時間の目安 | 約30〜50時間 （編集部調べの目安。個人差があり、公式の数値ではありません） |
活かし方
参考・出典
| 最終確認日 | 2026年7月5日 |
|---|---|
| 情報源 | 公式サイト（一般社団法人データサイエンティスト協会） |
| 最新情報の確認 | 公式サイトで最新情報を確認 ↗ |
| データの注記 | 受験料・受験資格・試験形式・合格率・実施団体は公式の一次情報に基づきます。学習時間・難易度・総合スコアは編集部による目安で、公式の数値ではありません。制度・金額・日程は改定されることがあるため、出願前に必ず公式サイトでご確認ください。 |
データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)の受験・活用ガイド
データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)はこんな人に向いている
データサイエンスの基礎を、ビジネス・分析・エンジニアリングの3つの視点から幅広く身につけたい人に向いています。これからデータ活用に関わりたい人に適しています。
特定の技術に偏らず、データサイエンティストに求められる基礎リテラシーを一通り押さえたい人に向いた検定です。
難易度と学習のリアル
リテラシーレベルは、データサイエンティストに求められる力のうち、入門的な範囲を問います。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領域から幅広く出題されます。
難しさは高すぎませんが、統計・分析の基礎、データの扱い、ビジネスでの活用という異なる領域をバランスよく押さえられるかがポイントになります。
学習の進め方・勉強法
統計や分析の基礎（データサイエンス力）、データの収集・加工などの扱い（データエンジニアリング力）、課題設定や活用（ビジネス力）を、公式のスキルチェックリストに沿って押さえます。
3領域を偏りなく学ぶことが重要です。統計の基礎知識が土台になるため、あわせて学ぶと理解が深まります。問題演習で出題範囲に慣れます。
学習ステップの目安
- 3領域（DS力・DE力・ビジネス力）の全体像を把握する
- 統計・分析の基礎（データサイエンス力）を押さえる
- データの収集・加工（データエンジニアリング力）を学ぶ
- 課題設定と活用（ビジネス力）を理解する
- スキルチェックリストに沿って偏りなく固める
- 問題演習で出題範囲に慣れる
つまずきやすいポイント
分析の技術に関心が偏り、ビジネス力（課題設定や活用）の領域が手薄になるのが典型的な失敗です。用語を覚えるだけで、データ活用の流れとして理解できていないケースもあります。
統計の基礎があいまいなまま応用に進む点にも注意が必要です。
取得後の活かし方・キャリア
データを扱う部門や、データ活用を進める企画・分析の現場で、基礎リテラシーの証明として活かせます。データサイエンティストを目指す第一歩になります。
統計検定やPython、AI系の資格と組み合わせると、データ活用の実力を段階的に高められます。
※学習の進め方や向き・不向きは一般的な傾向の解説です。最新の制度・出題内容は公式サイトでご確認ください。