DS検定トップ＞数理・アルゴリズム・データ活用基礎（オプション）【DS検定対応】

4. 数理・アルゴリズム・データ活用基礎（オプション）

（数理・データサイエンス・AI リテラシーレベルモデルカリキュラム対応）

まず結論

この章は、

データ・AI利活用を支える「土台の技術」を理解する分野です。

DS検定の出題範囲からは外れていますが、

数学の基礎
アルゴリズムの考え方
データ処理の流れ

を理解していることが重要です。

直感的な説明

ここは、

AIを“使う側”から“理解できる側”へ一段上がる分野です。

なぜ機械学習が動くのか
なぜ時系列は難しいのか
なぜデータ前処理が重要なのか

を支える基礎部分です。

定義・仕組み（スキルセット完全整理）

学修目標

データ・AI利活用に必要な道具としての数学および統計を学ぶ
アルゴリズム基礎、データ構造とプログラミング基礎を学ぶ
時系列データがもつトレンド、周期性、ノイズについて理解する
文章（テキスト）や画像がデータとして処理できることを理解する
SQLやPython等を使って大規模データを集計・加工できる
データ利活用のための簡単な前処理（結合、クレンジング、名寄せ）を理解する
教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する
データ・AI活用のプロセス全体を理解する
課題設定や分析手法選択に唯一の正解はないことを理解する

4-1. 統計および数理基礎

確率、順列、組み合わせ
線形代数（ベクトル、行列、内積、ノルム）
1変数関数の微分・積分
指数関数、対数関数
集合、ベン図

数学基礎および統計基礎を学ぶ。

4-2. アルゴリズム基礎

アルゴリズムの表現（フローチャート、アクティビティ図）
並び替え（ソート）
探索（サーチ）

アルゴリズム基礎を学ぶ。

4-3. データ構造とプログラミング基礎

数と表現、計算誤差
データ量の単位
文字コード
配列
変数、代入、繰り返し、条件分岐

データ構造とプログラミング基礎を学ぶ。

4-4. 時系列データ解析

トレンド
周期
ノイズ
季節調整
移動平均

時系列データ解析の概要を理解する。

4-5. テキスト解析

形態素解析
単語分割
ユーザー定義辞書
n-gram
文章間類似度
かな漢字変換の概要

自然言語処理の概要を理解する。

4-6. 画像解析

画像データの処理
画像認識
画像分類
物体検出

画像解析の概要を理解する。

4-7. データハンドリング

リレーショナルデータベース
SQL
Python、R
外れ値・異常値・欠損値処理
データ抽出
データ結合
名寄せ

大規模データをハンドリングする力を養う。

4-8. データ活用実践（教師あり学習）

売上予測
離反予測
データ収集
データ加工
単回帰分析
重回帰分析
ロジスティック回帰
モデル評価
結果共有・提案

教師あり学習による予測プロセスを理解する。

4-9. データ活用実践（教師なし学習）

顧客セグメンテーション
店舗クラスタリング
データ収集
データ加工
階層クラスタリング
非階層クラスタリング
結果共有・提案

教師なし学習によるグルーピングを理解する。

どんな場面で問われる？

DS検定では、

確率の基礎問題
時系列の特徴
教師あり/なしの違い
SQLの役割
クラスタリングの目的

などが出題されます。

よくある誤解

❌ 数学ができないとAIは理解できない
→ 概念理解が重要

❌ アルゴリズムはプログラマだけの知識
→ 思考手順の理解が重要

❌ 前処理は地味で重要でない
→ 実務では最重要

❌ クラスタリングは分類と同じ
→ 教師なし学習である点が違う

まとめ（試験直前用）

この章のポイント：

数学は道具
アルゴリズムは手順
データ処理は実務の中心
教師あり/なしを区別する

DS検定では、

「技術の基礎を理解しているか」

が問われます。

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