データサイエンス数学ストラテジストは、その名前の通り数学を中心に勉強することが求められる試験です。

そのため、数学が苦手な方や数学を久しぶりに勉強する方にとっては、どこから勉強に手を付けていいか迷ってしまう試験でもあります。

今回はそんな方に向けて、データサイエンス数学ストラテジスト試験に合格するための効率的な勉強方法について紹介します。

これを参考に、ぜひデータサイエンス数学ストラテジストを目指してみてください！

データサイエンス数学ストラテジスト試験の勉強の基本

数学検定協会が公式テキストを販売しているので、まずは公式テキスト（中級・上級）を購入しましょう。

データサイエンス数学ストラテジストの試験対策本は、ほぼ公式テキスト一択といって良いでしょう。

ただし、公式テキストは数学の知識がある程度備わっていることが前提のテキストとなっています。

数学に不安のある方は、数検対策や高校・大学入試の参考書等で数学の復習を行いましょう。

独学が不安という方は、e-learningの活用もおススメです。

アガルートアカデミーの「データサイエンティスト数学ストラテジスト資格試験対策講座」では、数学の分野に沿って公式テキストの問題順を再編し、数学の基本的な知識を復習しながらデータサイエンスのトピックスも学習できる内容となっています。

中級講座では、数学の基礎知識から復習できる講座なので、数学が苦手な方や、忘れてしまったという方でも、無理なくデータサイエンスの基礎を学ぶことができます。

上級講座は、大学範囲の数学はやったことがない、試験合格だけでなく周辺知識も一緒にカバーしたい、といった方におススメの講座です。

【関連コラム】
データサイエンス数学ストラテジストとは？基本情報、難易度、メリット、試験内容まで解説！

勉強の進め方

1　公式テキストの問題を解いてみる

まずは公式テキストを眺めてみて、解けそうな問題を解いてみましょう。

その際に、自分の中で

• 「解ける問題」
• 「数学知識がなくて解けない問題」
• 「知らない言葉が出てきて解けない場合」

に、分類しながら問題を見るようにしましょう。

一見難しそうに見えても、難しい言葉が使われているだけで、実は簡単な問題も多くありますので、チャレンジしてみましょう。

2　知らない単語を調べる

データサイエンス数学ストラテジストの試験は、単純な数学の問題だけでなく、マーケティングやデータ分析など、様々な分野を題材とした問題が出題されます。

稀にですが、「この言葉の意味を知らないと解けない」というような問題も出てきます。

試験に出やすい単語が決まっているわけではないので、普段からそういった分野に興味を持ち、情報を収集しておく必要があります。

その初めの一歩として、公式テキストに出てきた単語は意味が分かるようにしておきましょう。

できれば、周辺知識まで含めてカバーできるとより良いです。

3　数学の復習をする

数学知識がなくて解けない問題がある場合は、数学知識の確認をする必要があります。

とはいえ、「どこを復習したらいいかわからない」という方も多いと思いますので、以下のレベルを目安にしてください。

• 中級→小学校～高校1年生（数検準2級レベル）
• 上級→高校～大学1年生（数検準1級～1級レベル）

数検対策や高校・大学受験用の参考書等を使って、ポイントを絞って復習をするのがおススメです。

4　公式テキストを繰り返し解く

上記の2-3がある程度できたら、あとは公式テキストを繰り返し解きましょう。

2～3周は公式テキストを復習し、全くわからない問題はないようにしましょう。

学習分野（科目）ごとの勉強法

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の勉強法

数学の基本問題が多く出題される分野です。

個々の問題の難易度は高くはありませんが、出題範囲が広く、配点も全体の50％と多いので、数学が苦手な方はこの分野を重点的に勉強しましょう。

他の3分野と比較すると、時間のかかる問題が出題されやすいので、勉強するときも時間を決めて解く等して解くスピードを上げることを意識しましょう。

2　機械学習・深層学習の数学的理論の理解の勉強法

機械学習や深層学習の専門用語が問題文に多く登場する分野です。

基本的には問題文の中で用語の説明がされているので、知識が無くても問題を解くことは出来ますが、知識があれば問題を読む時間を短縮できます。

データサイエンス数学ストラテジストは問題数に対して試験時間が短い試験なので、勉強する際は、知らない単語が出てきたら周辺知識まで含めて確認するようにしましょう。

同じ内容が出題されるとは限らないので、専門用語を暗記する必要はありませんが、問題文を読めばすぐに言葉の意味がわかる状態にはしておきましょう。

3　アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシーの勉強法

パズル的な問題が多く出題される分野です。

知識より思考力が問われる分野なので、公式テキストの問題を繰り返し解いて、解けるようにしましょう。

知識がないと解けない問題も少しあるので、 「機械学習・深層学習の数学的理論の理解の勉強」と同様に知らない知識に出会ったらその都度確認をしていただきたいですが、題材の範囲が広いのであまり知識を深追いしすぎないように注意しましょう。

4　ビジネスにおいて数学技能を活用する能力の勉強法

ビジネスにおける具体的な事例を題材に、割合やグラフの読み取り問題などが出題される分野です。

難しい数学知識を必要としない問題が多く、対策に時間がかからない分野です。

解く時間も短くて済む問題が多いので、まずはこの分野を得意分野にしましょう。

最上位の「トリプルスター」目指そう！

データサイエンス数学ストラテジスト資格試験は、ただ合格点をとればよいという試験ではなく、自分がデータサイエンスやAIを活用できる人材になるための試験です。

データサイエンス数学ストラテジストの合格には、成績によって「シングルスター」「ダブルスター」「トリプルスター」の3段階がありますが、できる限り最上位の「トリプルスター」目指して頑張りましょう。

「トリプルスター」を獲得するには、8割以上の正答率が必要です。

「トリプルスター」を目指したい場合、公式テキストの問題はすべて解けるようにしておくことが必要です。

また、問題数に対して試験時間が短い試験なので、練習の段階から時間を意識して解くようにしましょう。

1問あたり2～3分程度が目安です。

この記事の著者　中村 大地 講師

中村 大地 講師　（講師紹介はこちら）

千葉大学理学部数学・情報数理学科卒業。中学校教諭一種免許状（数学）取得、高等学校教諭一種免許状（数学）取得。大学時代は「解析学」を専攻。

大学在学中から学習指導塾において、小学1年生～高校3年生までの理数系科目全般の指導を担当。

卒業後は大学受験をメインとし、早稲田大学や慶応大学などの難関私立受験コースの責任者を務める。

講座を見る