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DS検定の出題範囲がver.6で4領域に再編されたとき、いちばん多くの人が戸惑ったのが「ビジネス力はどこへ行ったのか」だと思います。
協会の説明では「従来のビジネス力を問う問題の多くは基盤スキルの問題に移行します」となっています。でも、「多く」ってどのくらい？という肝心なところが分かりません。
そこで、データサイエンティスト協会が公開しているスキルチェックリストver.6の生データを直接確認しました。結論から言うと、答えははっきり数字で出ています。
この記事でわかること
基本情報技術者試験の科目Bは、20問中16問がアルゴリズムとプログラミング。ここで挫折する人がいちばん多い関門です。
しかも出題は擬似言語という、この試験独自の書き方で行われます。PythonでもJavaでもない、IPAが定めた記法です。
「コードは読めるのに、擬似言語になると急に分からなくなる」。そう感じている人は、たいてい読み方の手順を知らないだけです。この記事では、その手順を実例で説明します。
この記事でわかること
基本情報技術者試験は、IPA（情報処理推進機構）が実施する国家試験です。ITエンジニアの登竜門と呼ばれていて、就職・転職や社内評価で名前が挙がることも多い資格です。
2023年から通年でいつでも受けられるCBT方式になりました。年2回の一斉試験を待つ必要がなくなったのは大きな変化です。
ただ、「いつでも受けられる」というのは、裏を返すといつまでも受けないまま終わるということでもあります。この記事では、試験の中身と申込のルールを整理して、動き出せる状態まで持っていきます。
この記事でわかること
DS検定の勉強を始めようと出題範囲を調べると、「データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3領域」という説明によく出会います。
でも、これはすでに古い情報です。
2025年にスキルチェックリストがver.6へ改訂され、第13回（2026年6月実施）からは4領域に再編されました。ビジネス力を問う問題の多くは「基盤」へ移り、新たに「価値創造」が加わっています。
この記事では、最新のver.6にもとづいて出題範囲の全体像を整理します。分野ごとの解説記事へのリンクもまとめているので、学習の目次として使ってください。
この記事でわかること
資格の参考書代って、地味に痛くないですか？
DS検定なら公式リファレンスブックと問題集で5,000円超。基本情報も足そうとすると、あっという間に1万円を超えます。「勉強する前にお金がかかる」のは、なかなかしんどいものです。
そこで気になるのがKindle Unlimited。月額定額で読み放題のサービスですが、IT系資格の対策本はどこまでカバーされているのか。気になったので、2026年9月6日時点の対象タイトルを実際に全部調べてみました。
先に結論から
こんな人に読んでほしい記事です！
データサイエンティストのスキルを証明する「DS検定」。受験を考えているあなたも、すでに申し込みを決めているあなたも、まず気になるのが試験の日程ですよね。
「次はいつ申し込めるの？」「試験期間はいつからいつまで？」「合否結果っていつ頃出るんだろう…？」
2026年の次回試験は、第14回（2026年11月実施）です。個人申込の受付は2026年9月21日(月)10:00から始まります。この記事では、一般社団法人データサイエンティスト協会の公式発表をもとに、2026年の試験期間・申込期間・合否発表の目安を整理しました。受験料や試験形式などの基本情報、申込までにやっておきたいことまでまとめています。
こんな人に読んでほしい記事です！
データサイエンティスト検定（DS検定）のITセキュリティ分野で出題される「OAuth」。
「OAuthに対応したデータ提供サービスからREST APIを呼び出す」といわれてもピンとこない方もいるのでは？
そんなあなたの疑問を解消すべく、今回はOAuthの仕組みから実際のAPI呼び出しの流れまで、具体例を交えながら徹底的に解説していきます。
この記事を読めば、「OAuthって結局何？」「APIをどうやって安全に呼び出すの？」という疑問がクリアになり、DS検定対策だけでなく、実際のデータ連携にも役立つ知識が身につくはずです。
こんな人に読んでほしい記事です！
データサイエンスや機械学習の世界に足を踏み入れると、「ビッグデータ」という言葉をよく耳にしますよね。そのビッグデータを扱う上で、必ずと言っていいほど登場するのが「Hadoop（ハドゥープ）」と「Spark（スパーク）」という技術。
「名前は聞くけど、結局何が違うの？」「実際にどうやって動いているんだろう？」と、疑問に思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。特にDS検定のデータエンジニアリング分野でも、これらの知識はとても重要になってきます。
この記事では、そんなHadoopとSparkが一体どんな技術で、どう使い分けられているのかを、具体的な例を交えながら、分かりやすく解説していきますね。一緒に分散処理の仕組みを整理して、スッキリ理解しちゃいましょう！
こんな人に読んでほしい記事です！
