2020年1月 受検申込開始

2020年1月
受検申込開始

データ分析実務スキル検定(CBAS)の設立背景

第 4 次産業革命下で求められる人材とは・・・
(平成 29 年度基礎的 IT リテラシーの 習得カリキュラムに関する調査研究 報告書より抜粋)

IoTやAI等の技術がビジネスで活用されていることや、その具体的な活用場面の概況を知っており、
それらの活用が自分たちの業務上の課題を解決する可能性のあるものであることを理解している人材

IoTやAI 等の技術が自分の身の回りの業務や、発見した業務課題にどのように活かせるかの接続点が具体的にイメージでき、
中核的 IT人材等の指揮命令や支援を受けながら実際に業務場面で活用し、その生産性向上に繋げることのできる人材

CBASの特徴

1

ビジネスパーソンに最低限知っておいて欲しいデータサイエンスの知識を問う試験
第4次人材産業革命下で求められる人材にとって最低限知っておいてほしい知識をまとめました。

2

実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って出題
実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って、必要な知識を整理して作問しました。

2

実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って出題
実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って、必要な知識を整理して作問しました。

3

企業でデータ分析に携わる実務家11名でシラバス作成と問題監修
実際に企業でデータ分析業務に携わっている実務家で問題検討委員会を構成し、シラバスの作成と問題監修を行いました。

問題検討委員メンバー紹介

プロジェクトマネージャー級

ペルソナ

受検者像

ビジネスに関する基礎的な知識や分析的思考をもち、データ分析に携わる業務に就くか、担当業務を遂行するに際してデータ分析を活用していこうとする者

証明

データ分析プロジェクトでデータサイエンティストやエンジニアとコミュニケーションするうえでの基礎知識を有していることを証明

合格者の業務と役割

データ分析プロジェクトにおいてビジネス側の担当者としてプロジェクトに貢献することが期待される。 また、経験者の支援があれば、ビジネス側とデータサイエンティスト・データエンジニア側との「橋渡し」を行う人材(翻訳家人材)としてプロジェクトに貢献することも期待される。

合格者に期待される技術水準

データ分析プロジェクトの進め方を理解し、プロジェクトの円滑な進行に貢献できる。 必要に応じてデータベースからデータを抽出・加工・集計できる。 統計手法、機械学習アルゴリズムの知識をもとにビジネスでの活用を議論できる。 主張するメッセージに合わせたデータ可視化手法を選択でき、グラフからビジネス上の示唆を出すことができる。

受検者像

ビジネスに関する基礎的な知識や分析的思考をもち、データ分析に携わる業務に就くか、担当業務を遂行するに際してデータ分析を活用していこうとする者

証明

データ分析プロジェクトでデータサイエンティストやエンジニアとコミュニケーションするうえでの基礎知識を有していることを証明

合格者の業務と役割

データ分析プロジェクトにおいてビジネス側の担当者としてプロジェクトに貢献することが期待される。 また、経験者の支援があれば、ビジネス側とデータサイエンティスト・データエンジニア側との「橋渡し」を行う人材(翻訳家人材)としてプロジェクトに貢献することも期待される。

合格者に期待される技術水準

データ分析プロジェクトの進め方を理解し、プロジェクトの円滑な進行に貢献できる。 必要に応じてデータベースからデータを抽出・加工・集計できる。 統計手法、機械学習アルゴリズムの知識をもとにビジネスでの活用を議論できる。 主張するメッセージに合わせたデータ可視化手法を選択でき、グラフからビジネス上の示唆を出すことができる。

シラバス

知識として問うのが難しいため本試験では問わない
  • 業務目的に応じて適切なKPIツリーを作成することができる
  • データの取扱いに関する利用規約、法令やガイドラインを理解している
  • 分析に必要な前処理を理解している
  • SQLの基礎的なスキルを獲得している
  • 基本的なデータ可視化手法を理解している
  • 基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる
  • 業務目的に応じて適切なコーディング(R/Python)ができているかをおおよそ確認できる
  • 基本的な統計手法を理解している
  • 主要な機械学習の概要と使い分けを理解している
  • 予測モデルの評価観点とモデル改善のための対応手法を理解している
  • 施策の評価と効果検証ができる
  • 知識として問うのが難しいため本試験では問わない
    知識として問うのが難しいため本試験では問わない
  • 業務目的に応じて適切なKPIツリーを作成することができる
  • データの取扱いに関する利用規約、法令やガイドラインを理解している
  • 分析に必要な前処理を理解している
  • SQLの基礎的なスキルを獲得している
  • 基本的なデータ可視化手法を理解している
  • 基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる
  • 業務目的に応じて適切なコーディング(R/Python)ができているかをおおよそ確認できる
  • 基本的な統計手法を理解している
  • 主要な機械学習の概要と使い分けを理解している
  • 予測モデルの評価観点とモデル改善のための対応手法を理解している
  • 施策の評価と効果検証ができる
  • 知識として問うのが難しいため本試験では問わない

    詳細

    受検資格:特になし
    問題数:60問(多肢選択式)

    時間:90分
    合格ライン:70%(予定)
    受検料金:1万円 (外税)
    申込期間:2020年1月より開始予定
    受検日:2020年2月より開始予定
    出題範囲:シラバスより出題
    *シラバス詳細はサンプル問題につけています。

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    知識として問うのが難しいため本試験では問わない

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