社会が大量のデータを生み出し、価値を創出する「データ時代」となり、データサイエンスの重要性が広く認識されるようになりました。文部科学省も数理・データサイエンスをすべての大学生が学ぶべき分野と位置づけ、この分野の教育強化を進めています。特に「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」において大学における標準的なカリキュラム及びスキルセットが整備されています。
「データサイエンス基礎」を踏まえて、「データサイエンス発展」では大学教養レベルの一般的な内容について、さらに「データサイエンスエキスパート」では大学専門レベルの内容について、CBT方式で評価・認証します。試験内容は、上記の数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセットに準拠します。これによりデータサイエンスのスキルレベルを客観的に評価します。
具体的な試験内容や範囲については、コンソーシアムのスキルセット公表後に確定し発表しますが、概要としては以下を予定しています。
| データサイエンス発展 | 数理、計算、統計、倫理に関する大学教養レベルの内容 | データサイエンスエキスパート | 計算、統計、モデリング、領域知識に関する大学専門レベルの内容 |
|---|
| 試験形式 | コンピュータ上で多肢選択や数値・文字入力で問題に答えるCBT（Computer Based Testing）形式 | 問題数 | データサイエンス発展：30問程度 データサイエンスエキスパート：40問程度 |
|---|---|
| 試験時間 | データサイエンス発展：60分 データサイエンスエキスパート：90分 |
| 合否判定 | データサイエンス発展：100点満点で70点以上 データサイエンスエキスパート：100点満点で60点以上 |
| 出題範囲 | 統計検定データサイエンス発展出題範囲表 |
使用可の電卓
四則演算(＋－×÷)や百分率（％）、平方根（√）の計算ができる一般電卓又は事務用電卓を１台
使用不可の電卓
上記の電卓を超える計算機能を持つ関数電卓やプログラム電卓、電卓機能を持つ携帯端末（タブレットや携帯電話、スマートフォン）
※試験会場では電卓の貸出しは行っておりません
| 統計検定データサイエンス発展及びエキスパート | 未定 ※詳細が決まり次第お知らせいたします |
| 2020年5月 | データサイエンス発展出題範囲表公開 |
| 2020年7月 | データサイエンス発展サンプル問題公開 |
| 2020年10月 | データサイエンス発展ベータ試験開始（一部の会場） |
| 2021年2月 | データサイエンス発展試験開始 |
| 2021年5月 | データサイエンスエキスパート出題範囲表及び サンプル問題公開 |
| 2021年5月 | データサイエンスエキスパートベータ試験開始（一部の会場） |
| 2021年9月 | データサイエンスエキスパート試験開始 |
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