統計検定データサイエンス基礎(DS基礎)とは？試験概要や出題傾向や合格率を解説

データサイエンスで利用する統計学に関連する基本的な知識について問われる「統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）」。

データサイエンティストを目指す方や、仕事でデータを取り扱う方の中には受験を検討している方も多いのではないでしょうか？

本記事では、統計検定データサイエンス基礎とは何か、試験概要、出題傾向と項目、難易度、合格率などを解説しつつ、試験対策やよくある質問についても触れていきます。

データサイエンスに興味のある方は、ぜひ最後までご覧ください。

統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）とは？

統計検定データサイエンス基礎とは、データサイエンスに必要な統計学に関連する基本的な知識全般を問われる2021年スタートの新しい資格です。

試験合格を目指す中で、ExcelやPythonなど、データサイエンスに必要な知識やスキルの基礎を身につけられるというメリットがあります。

統計検定データサイエンス基礎の試験概要

統計検定データサイエンス基礎の試験概要を以下にまとめています。受験を検討する際、参考にしてください。

試験名(略称)	統計検定データサイエンス基礎(DS基礎)
試験内容	・データマネジメント（層別・水準化・変数変換） ・データセットマネジメント（欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出） ・質的データの分析 ・量的データの分析 ・記述統計的手法 ・推測統計的手法 ・クロス集計分析 ・相関・回帰分析等
出題形式	Excelを用いたデータ処理に基づく選択問題や文字入力での回答
問題数	大問8題、小問45問程度
試験時間	90分
合格水準	60点／100点
電卓の持ち込み	不可
受験料	一般：7,000円 学生：5,000円
主催	一般財団法人 統計質保証推進協会

統計検定データサイエンス基礎の出題傾向と項目

統計検定データサイエンス基礎の出題項目は以下の通りです。

大項目	小項目	ねらい
データベース・データマネジメント	データベースマネジメント	分析目的に応じた構造化データの構築やデータ形式の変換、データ抽出等のデータ整理、整形をする
	データベースマネジメント	データの種類や尺度を理解したうえで、層別、基準化、変数変換などのデータ処理をする
データの可視化	データの可視化	データを目的に応じて可視化するために、統計グラフを作成し解釈する
質的データの分析	1変量の質的データの分析	質的データによる問題の可視化や現状分析のためにABC分析をする
	2変量の質的データの分析	2つ以上の質的データによる連関分析や、要因探索のためにクロス集計表の分析をする
量的データの分析	1変量の量的データの分析	量的データによる問題の可視化や、現状を分析するためのデータの分布構造を分析する
	2変量以上の質的データの分析	2つ以上の質的データや量的データから、要因探索のための分布比較、相関分析、単（重）回帰分析による予測モデルを構築する
確率による意思決定	確率と確率分布	確率と確率分布による推測や考え方を理解し、シミュレーションを実行する
	推定	標本変動と誤差について理解し、母集団特性値を推定する
	検定	仮説検定の考え方を理解し、文脈に応じた検定を行い、結果の適切に解釈する
時系列データの分析	時系列データの分析	時系列データの構造を理解し、特徴を分析する
テキストマイニング	テキストマイニング	テキストマイニングの意味を理解し、単語や品詞の出現頻度を分析する

参照：統計検定 CBT「データサイエンス基礎」 出題範囲表

統計検定データサイエンス基礎の難易度

統計検定データサイエンス基礎の難易度は、統計やデータ処理をしたことがある方にとっては比較的易しい試験と言えるでしょう。一方、統計やデータ処理に慣れていない方にとっては難易度は高くなります。

また、この検定では、大学入試レベル程度の数学知識とExcelでのデータ処理スキルが必要です。

統計検定データサイエンス基礎の合格率

2021年から2023年の合格率は以下の通りです。

試験実施年	合格率
2021年	42.8％
2022年	34.0％
2023年	62.3％

統計検定データサイエンス基礎は、まだ新しい試験のため、一概に合格率について断言はできないものの、今後も合格率は50〜60％あたりを推移するのではないかと考えられます。

統計検定データサイエンス基礎の試験対策方法とは？

統計検定データサイエンス基礎を受験するなら、以下のような試験対策をおこないましょう。

• 講座やセミナーを受講する
• 専門書を使って勉強する
• 公式のサンプル問題を使って勉強する

それぞれ詳しく解説します。

講座やセミナーを受講する

統計検定データサイエンス基礎の専門講座やセミナー、統計に関する講座等を受け、効率的に学習するのもおすすめの勉強方法です。

試験対策に特化した内容を学び、より実践的なアドバイスや問題解決のポイントについて学べます。

講師から直接指導を受けられるため、疑問や質問を解決しやすいのも大きなメリットです。

専門書を使う

統計検定データサイエンス基礎の専門書を購入し、基礎からしっかり知識とスキルを身につけるのも良い勉強方法です。

学習し問題を解くだけではなく、試験に関する理論や実践問題に触れることもできるため、統計学の分野について理解を深めることもできるでしょう。

データアナリティクス基礎、Excelでのデータ分析、統計入門などの基本書を使うのがおすすめです。

サンプル問題を解く

統計検定データサイエンス基礎の公式サイトには、試験のサンプル問題が掲載されています。

実際の試験に近い問題を解くことができるため、試験前の模擬試験のように使ったり、学習の方向性を知ったりするのに役立てられます。

公式サイトで公開されているサンプル問題は、試験の前に必ず一度は触れておくことをおすすめします。

統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）にまつわるQ&A

Q.統計検定データサイエンス基礎の試験日は？

A.統計検定データサイエンス基礎の試験日は、試験会場によって異なります。試験会場が対応している日時であれば、通年受験が可能です。

また、オンラインでの試験も実施しているため、自宅からの受験もできます。

試験会場を探すには「試験会場を探す | Odyssey CBT | オデッセイ コミュニケーションズ」をご確認ください。

Q.統計検定データサイエンス基礎の合格に必要な勉強時間は？

A.統計検定データサイエンス基礎に合格するなら、最大60時間程度の勉強時間が必要と考えられます。

例えば、統計検定2級以上を保有している方なら20時間程度の勉強時間を確保できれば合格できる可能性が高いですが、未経験者であれば40〜60時間程度の勉強時間を確保できないと合格は難しいでしょう。

Q.統計検定データサイエンス基礎はどんな人向け？

A.統計検定データサイエンス基礎は、データサイエンスや統計学について基礎的な知識とスキルを身につけたい方に向いている資格です。

特に、データ分析や統計的手法を仕事で使う方であれば、取得して損はない資格でしょう。

また、基礎的な範囲を問われる試験であるため、データサイエンスや統計学に対して経験のない方にもおすすめです。

データサイエンスを基礎から学ぶには、開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）

開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）は、2026年4月開設予定の通信教育課程の学部です。一度も通学することなく大学を卒業することができ、「学士（情報学）」が取得可能です。

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学びを進めていくと、IT系の資格取得を目指せるレベルになります。統計検定データサイエンス基礎はIT系の試験の中でも比較的合格しやすい試験とはいえ、独学で勉強すると、専門用語などの修得が難しく、合格までの道のりが長くなってしまう可能性もあります。

ですが、情報系の大学で学ぶことにより、順を追って知識がつき、用語の理解が深まります。

統計検定データサイエンス基礎をはじめとしたIT系の資格を取得したいけれど、独学では合格できるか不安な方や、せっかく勉強するなら同時に情報学の学士も取得したい方は、ぜひ開志創造大学 情報デザイン学部（仮称・設置構想中）のWebサイトをチェックしてみてください！

まとめ

統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）とは、2021年から実施されている比較的新しいデータサイエンスの試験です。

試験では、データサイエンスに必要な統計学に関連する基本的な知識全般を問われます。Excelを用いたデータ分析を前提として選択問題や記述問題が出題され、100点満点中60点以上を獲得できれば合格です。

2021〜2023年の合格率はバラついているものの、今後は50〜60％程度を推移することが予想されます。

統計やデータサイエンスの経験者にとっては難易度の高い試験ではないものの、初心者や学生にとっては難易度は高く感じるかもしれません。

講座やセミナーを受講したり、専門書を使って勉強したり、公式のサンプル問題を使って勉強したりして、データサインエスに関する基礎を体系的に勉強してから試験に臨みましょう。