新資格「データサイエンス数学ストラテジスト」　オンライン(IBT)形式の資格試験を9/21から開始　データサイエンスの基盤となる数学スキルを認定する資格試験の特設サイトを9/3にオープン

・行列の演算(和とスカラー倍、積)、行列式
・固有値と固有ベクトル
■微分積分系分野
・指数関数、対数関数、三角関数、2次・多項式関数、写像
・数列、関数と極限、微分・積分
・偏微分、重積分、微分方程式の基礎 など

領域3
＜機械学習 基礎＞
データサイエンス戦略・施策に必要な機械学習の基礎
・基礎的な理論(活性化関数、距離による類似度、最小二乗法)
・教師あり学習(回帰(回帰直線)、分類(線形識別・混同行列))
・教師なし学習(クラスタリング、次元削減)
・関連研究分野(自然言語処理、データマイニング) など

領域4
＜深層学習 基礎＞
データサイエンス戦略・施策に必要な深層学習の基礎
・ニューラルネットワークの原理、勾配降下法
・ディープニューラルネットワーク(DNN)
・畳み込みニューラルネットワーク(CNN) など

領域5
＜アルゴリズム・プログラミング的思考＞
データサイエンス戦略・施策に必要なアルゴリズム、プログラミング的思考
・アルゴリズム(探索・ソート・暗号)、計算量理論
・特定のプログラミング言語に依存しない手続き型思考、情報理論 など

領域6
＜数学的 課題解決＞
論理的思考と数学的発想を用いて課題を解決に導く
・課題から解答まで矛盾なく導く論理性、一貫性
・課題を読み取り、規則性・法則性を発見

領域7
＜コンサルティング＞
ビジネスシーンでのデータサイエンス戦略・施策の実現方法の検討、提案
・顧客、ステークホルダーの要望・意見を聞くコミュニケーション力
・戦略・施策の実現方法を検討し、提案するプレゼンテーション力

■サンプル問題(問題例)