データサイエンス数学ストラテジスト[上級] 

最強の合格問題集

データサイエンティストが有する

高度な数学力を習得




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コース説明

「データサイエンス数学ストラテジスト」[上級]は、データサイエンスを活用できる高度人材(データエンジニア、データ分析官など)が有すべき数学(統計学含む)の理解、及びそれを実世界の問題に応用する技能や習熟度を認定する資格試験です。

2021年9月から公益財団法人日本数学検定協会により実施が開始された「データサイエンス数学ストラテジスト」には[中級]と[上級]があります。[中級]と[上級]は共に以下の4つの学習分野から構成されます。

●AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解

●機械学習・深層学習の数学的理論の理解

●アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー

●ビジネスにおいて数学技能を活用する能力

参考:https://www.mathdatascience.jp/personal/


しかし、[中級]と[上級]では難易度が全く異なります。[中級]は中学や高校1年目までの数学が出題されるのに対し、[上級]は大学1〜2年度の数学、数学検定の2級、準1級のレベルに相当するレベルです。

具体的に、[上級]では、データサイエンスの基盤となる数学(確率統計・微分、積分、線形代数・三角関数、図形問題など)、さらに実践的な数学(様々な機械学習の手法・アルゴリズムとロジック、プログラミング、数学のビジネスへの応答など)が出題されます。


上級は想定以上に範囲が広いだけではなく、1つ1つの問題の計算量が多く、全体的に難易度が高く、難しい大学入試問題のイメージです。[上級]を目指す方のうち、大学で理系を専攻された方でさえ、独学で合格にたどり着くのが困難であることが事実です。

数学がやや苦手という方はまずは[中級]に合格していただいた後に、[上級]にステップアップするとよいです。一方で、高校1年目までの数学は概ね出来ている方で、本格的にデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひ[上級]に挑戦してください。

[中級]はこちら

Picture academyから提供する「データサイエンス数学ストラテジスト[上級] 最強の合格問題集」は、公式問題集の問題数を遥かに上回る200問以上の良問を収録しており、豊富な演習と親切丁寧な解説で、確実に本資格を取得したい方々をサポートいたします。

数学の試験は用語の暗記は必要なく、演習問題をひたすら解くことが最も効率的な勉強法です。本問題集を1冊通して勉強していただくことによって、[上級]の試験の合格の取得はもちろん、データサイエンスに必要な数学を網羅的・段階的に学ぶことができます。

皆さまの「最強の合格問題集」のご利用をお待ちしております!





本教材の特徴

◆公式問題集の問題数を遥かに上回る200問以上の良問を収録

◆高次方程式、微分積分、線形代数、図形、実践分野など資格試験の各分野を網羅的にカバー

各出題分野について、習熟度を高めるのに十分な量の問題を提供

問題の難易度を段階的に設計

親切丁寧な解説冊子には、手順を飛ばさずに、計算の手順や小さな工夫まで示されている

こんな方におすすめ


◆高校・大学の数学を網羅的に学び直して、業務に応用していきたい方

◆データサイエンス業界に特化した、機械学習やアルゴリズムに必要な数学を身につけたい方

◆データサイエンスに必要な数学を網羅的・段階的に学ぶ機会が欲しい方

◆データサイエンス数学ストラテジスト[上級]の試験以外に、統計検定準1級、データサイエンティスト検定などを目指す方にも役立つ!




データサイエンティストに必要な

数学の基礎問題


右図:対数関数n乗の積分の例

親切丁寧な解説冊子


右図:3次方程式の実数解の数を調べる問題

計算の各ステップまで記載。

目次



§1 AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解(微積分・方程式)

§1.1 2次方程式を解く

§1.2 3次方程式、4次方程式の実数解と変曲点を求める

§1.3 指数と対数の方程式を解く

§1.4 関数、対数関数、三角関数の極限

§1.5 偏微分の計算

§1.6 対数関数を含む積分

§1.7 微積分の応用問題

§1.8 マクローリン展開

§1.9 積分によって求めるグラフで囲まれた面積


§2 AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解(線形代数、図形、確率、確率分布

§2.1 交換可能な行列

§2.2 行列の基本計算

§2.3 行列式と逆行列の計算

§2.4 行列の固有値と固有ベクトル

§2.5 ベクトルの計算

§2.6 確率、条件付き確率

§2. 7 確率分布、期待値、標準偏差


§3 機械学習・深層学習の数学的理論の理解

§3.1 機械学習における平均二乗誤差

§3.2 モデルの最適化に用いる勾配降下法、重みの更新

§3.3 過学習

§3.4 ニューラルネットワーク(行列、畳み込みフィルター、活性化関数)

§3.5 色々な距離の算出法

§3.6 メールの自動振り分けとベイズの定理

§3.7 類似度ベクトルの計算


§4 アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー

§4.1 アルゴリズムの計算量と処理時間の最適化

§4.2 2進数、16進数

§4.3 桁落ちが発生するデータ

§4.4 パリティチェックで通信データの誤りを検出

§4.5ハミング符号を用いた通信データの修正

 


§5 ビジネスにおいて数学技能を活用する能力

§5.1 製品の製造コスト

§5.2 最大利益を出す方法

§5.3 需要曲線

§5.4最適化問題(人材配置、在庫、有効求人倍率)

§5.5 投資の重要指標



教材

問題冊子、解説冊子


料金