データ分析実務スキル検定とは?難易度や試験内容と実際に受けた感想

data-analyst-test データアナリストへの道

データ分析は、近年ますます注目を集めているスキルです。ビジネスの意思決定やマーケティング、研究開発など、さまざまな場面で活用されています。

そんな中、データ分析のスキルを客観的に証明できる資格として、2020年に「データ分析実務スキル検定(CBAS)」が誕生しました。

CBAS データ分析実務スキル検定

本記事では、筆者が実際にこの資格を受験した経験をもとに、その概要や難易度・感想をお伝えします。

まだ新しい資格であるため調べても情報があまり出てこないと思うので、記事を書こうと思いました。

本記事は、資格自体の説明ですが各項目ごとの難易度などの詳細は別の記事で解説しています!

データ分析実務スキル検定の難易度は? 何を勉強したらいいの?項目別に詳細に解説!

データ分析実務スキル検定とは?

データ分析実務スキル検定(CBAS)は、ビジネスパーソンが最低限身につけておくべきデータサイエンスに関する知識・スキルを証明する試験です。

試験は、ビジネス側の人材が身につけておくべきデータサイエンススキル、IT知識、データ分析の実務経験を可視化・評価する目的で実施されています。

試験は、大きく分けて「プロジェクトマネージャー級(PM級)」と「シチズン・データサイエンティスト級(Citizen級)」の2つの級に分かれています。

PM級は、データ分析のプロジェクトをマネジメントするスキルを問う試験です。

Citizen級は、データ分析の実務経験や知識を問う試験です。

本記事ではPM級の紹介をしていきます。

データ分析実務スキル検定(PM級)の概要

問題数60問
試験方法CBT
時間90分
合格ライン64/97

試験問題は、マークシート方式で会場のPCを用いて解答します。また、この試験にはExcelを用いて解答する問題があります。Excelを使う問題のページに遷移すると、その都度必要なExcelシートのウィンドウが表示されるようになっていました。

データ分析実務スキル検定試験内容

試験は、データ分析のプロセスに沿って以下のような項目で構成されていました。

  1. ビジネス課題とKPIツリー
  2. データ分析の活用とプロジェクト
  3. データの準備
  4. リサーチとレポーティング
  5. 予測モデルを使ったデータ分析
  6. データ可視化の基本
  7. 統計学の基本
  8. 統計手法の基本
  9. 機械学習の基本
  10. Excelで出来るデータ分析
  11. SQLの基本
  12. Pythonの基本
  13. Rの基本

以上の中でも7以降の点数配分が大きいです。

データ分析実務スキル検定の難易度

データ分析実務スキル検定の難易度は、無茶苦茶簡単なことはありませんが勉強すれば合格することが誰でも可能なレベルだと思います。

PM級は、データ分析のプロジェクトをマネジメントするスキルを問う試験であるため、データ分析の知識やスキルに加えて、プロジェクトマネジメントの知識やスキルも必要です。

全く手が出せないような問題が多数出題されることはないと思います。しかし、複数回答方式の問が多く、曖昧な知識だと複数回答方式の問題を正解することが難しいと感じました。

参考書と問題集

結論、参考書は公式に発売されています。(https://amzn.asia/d/etEMFhT

しかし、問題集はあまり出回っていません。参考書の末尾に1回分の模試が収録されていますが解答のみで解説はありません。

また、別途公式サイト(https://cbas-exam.jp/)においてサンプル問題の配布を行ってくれていますがこちらも解答のみで解説は無いです。問題数も1/4程度となっています。

参考書で勉強しつつ、定着確認でいざという時に模試を受けてみるという形になるのではないかと思います。

受験した感想・まとめ

結論:受けて良かった!!

データ分析実務スキル検定の勉強を通じて、データ分析プロジェクトの全体像がより鮮明になったと感じました。それだけでなく、Python・SQL・Rでのデータ分析を行うハードルが下がるなど良いことずくしでした。本検定の公式参考書はビジネスで活用することを前提として本の執筆を行ってくれておりとてもイメージしやすかったです。本検定の勉強で学んだことを本業にも活かそうと感じられました。

データ分析の全体像を把握したい方やデータ分析について学んできたが断片的な知識であることに悩んでいる人などは受けてみてはいかがでしょうか?

リクエストがもしあればですが、どのような問題が出題されたかなどもう少し具体的な試験内容についての記事も執筆したいと考えています。

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