統計検定 データサイエンスエキスパート おすすめ勉強法
※追記：2025.11.09に待望の公式対策本が発売されました！
統計検定 データサイエンスエキスパートに合格した際、私が参考にした書籍について解説していきます。
統計検定 データサイエンスエキスパートとは？
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムのスキル・モデルカリキュラムに準拠し、日本統計学会が公認している資格です。
データサイエンス・AI関連の資格ですと、データサイエンティスト協会の「データサイエンティスト検定™リテラシーレベル」や日本ディープラーニング協会の「G検定」「E資格」がありますが、それらより圧倒的に難易度の高い資格だと思います。
統計検定の中では比較的準一級に近いですが、それよりは難しく、1級との比較では出題範囲の得意不得意により意見が分かれると思います。
出題範囲は意味がわからないほど広いです。（確率、統計、線形代数、微積分、最適化、データベース、プログラミング、機械学習、時系列解析、テキスト分析、因果推論、深層学習、運用など、詳細は公式ページ参照）
まあ、データサイエンティストとして生きていくためには、深層学習しかできませんでは通用しないことも多いので、幅広く知見を問う意味では良いのでしょう。
おすすめ参考書
1. 日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
まずはやはりこれ。出題範囲の中で、"統計基礎"の部分はだいたいこれでいけます。回帰分析、判別分析、主成分分析、クラスター分析、時系列解析などの項目の勉強にもなります。
2. 妥協しないデータ分析のための 微積分+線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！
最近の本ですが、線形代数や微分積分はこちらがおすすめ。大学の時にやったことをデータ分析の文脈で勉強し直すと新たな発見もあって楽しいと思います。
3. これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで
「固有値問題と2次形式」、「主軸変換」の話が大好きです。読んでて「そういう意味だったのか！」という風に納得がいき、勉強が楽しくなります。
4. これなら分かる最適化数学: 基礎原理から計算手法まで
最適化はこちら。標準形や極値の話から線形計画法まで色々載っています。初学者がとっつきやすい本です。
5. しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで
最適化でもう一冊。こちらは組合せ最適化、ナップサック問題、巡回セールスマン問題など応用事例が多彩です。最適化の深みにはまってしまう一冊で、応用への世界が広がります。
6. 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造
アルゴリズムやデータ構造が不安な人はさらっとやっておきましょう。各キーワードの概念を抑えておくだけで問題ないです。
7. テキストマイニング入門: ExcelとKH Coderでわかるデータ分析
テキスト分析の対策。前半だけさらっと読んで形態素解析、ステミングなどのキーワードを抑えておきましょう。
8. 因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ
因果推論はこちら。図がわかりやすい。有名人さんがブログで紹介していたので買ってみたが、興味があれば応用事例も面白いのでおすすめ。
https://tjo.hatenablog.com/entry/2024/04/22/180000
9. ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
深層学習対策はこれだけでいいでしょう。畳み込みとか全結合、誤差逆伝搬など基本的なところを抑えていきましょう。
おまけ
書籍以外でお世話になったwebページのリンクがいくつか残っていたので置いときます。練習問題や暗記用に使ってください。
スペクトル分解：https://risalc.info/src/spectral-decomposition-matrix.html
二次形式と(半)正定値行列：https://www.momoyama-usagi.com/entry/math-linear-algebra20
特異値分解：https://nisshingeppo.com/ai/singular-value-decomposition/
シュミットの直交化：https://manabitimes.jp/math/1149 またはhttps://mathlandscape.com/gram-schmidt/
LU 分解：https://risalc.info/src/LU-decomposition.html
QR 分解：https://www.headboost.jp/docs/linear-algebra-for-programmers/factorization/qr/
テイラー展開：https://mathlandscape.com/taylor-expansion/
二分法：https://risalc.info/src/bisection-method.html
ニュートン法：https://risalc.info/src/newton-method-example-square-root.html
ヘッセ行列：https://manabitimes.jp/math/1163
連鎖律(多変数関数の合成関数の微分)：https://manabitimes.jp/math/1303
ガウス積分：https://manabitimes.jp/math/754
極座標変換：https://www.momoyama-usagi.com/entry/math-analysis25
ラグランジュ乗数法：https://manabitimes.jp/math/879