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データサイエンス(OCDSP)

Data Science(OCDSP)
資格概要

OMG認定Data Science Professional(OCDSP)は、データサイエンスの手法を活用したデータ分析・予測モデリング・ビジネス洞察の導出における専門知識と実践スキルを証明する認定資格です。統計学・機械学習・データ可視化からビジネス戦略への活用まで、データドリブンな意思決定を推進し組織の競争優位を創出できる専門家としての能力を認定します。

メリット

1大量データから有意義なビジネス洞察を抽出し、戦略的意思決定を支援する分析能力の習得

2統計モデリングと機械学習による予測精度向上と業務最適化を実現する技術力の証明

3データ可視化とストーリーテリングによる分析結果の効果的な伝達スキルの獲得

4急成長するデータ分析市場での高い専門性と企業内データサイエンティストとしての価値向上

出題範囲と求められるスキル
  • 記述統計と推測統計の理論と応用
  • 確率分布と仮説検定手法
  • 相関分析と回帰分析の実践
  • A/Bテストと実験計画法
  • データクリーニングと品質管理
  • 欠損値処理と外れ値検出
  • データ変換と正規化技術
  • 特徴量エンジニアリングと選択
  • 教師あり学習アルゴリズムの選択と調整
  • クラスタリングと次元削減手法
  • 時系列分析と予測モデル構築
  • モデル評価と交差検証技術
  • 効果的なデータ可視化デザイン
  • ダッシュボード設計とBIツール活用
  • ビジネス指標とKPI設計
  • データストーリーテリングと報告書作成
実務応用例
01
マーケティング分析最適化

顧客セグメンテーション・購買予測・キャンペーン効果測定による精密なマーケティング戦略立案と ROI最大化

02
売上予測とサプライチェーン

需要予測・在庫最適化・価格設定モデルの構築による売上向上とコスト削減の同時実現

03
人事データ分析

従業員満足度分析・離職予測・採用スクリーニングによる人材戦略の最適化と組織パフォーマンス向上

04
金融リスク分析

信用リスク評価・ポートフォリオ最適化・市場動向分析による投資判断支援と損失リスク軽減

選べる 3つの認定取得方法

OMGの認定資格は、国際標準に基づくモデリング技術とデジタル変革の専門性を証明する権威あるクレデンシャルです。個人のキャリア発展や組織のDX推進に不可欠な専門性を、ご自身の状況やニーズに合わせた最適な方法で取得いただけます。以下の3つの取得方法からお選びください。

資格認定試験のみ


直接受験で専門性を証明できます。 既に十分な知識と経験をお持ちの方向けで、実力を証明し、国際水準の認定資格を最短ルートで取得できます。



AIオンライン教育

資格試験
自分のペースで柔軟に学習できます。 提携企業のAIオンライン学習プラットフォームで時間や場所を選ばず学習。AIアダプティブラーニングで、理解度に合わせた教材と練習問題で資格試験に備えられます。
政府・企業・学校向け
カスタマイズプログラム
組織に最適化された一括研修を提供します。 10名以上のグループ向け特別プログラムで、組織課題やニーズに合わせたカスタマイズ研修により、組織全体のスキル標準化と認定資格取得を効率的に進められます。

認定書取得までの4ステップ
STEP 1: 事前準備と学習

データサイエンスの基礎概念から応用まで、体系的な知識を習得する段階です。公式教材、オンライン学習、または研修参加を通じて、統計学理論・プログラミング技術・分析手法について理解を深めます。自己評価テストで学習進度を確認しながら、効率的な準備を進めましょう。

STEP 2: 受験申し込み

オンライン申込フォームから必要情報を入力し、受験料を納付します。試験方式はオンラインです。希望の日時と会場/受験環境を予約。申込完了後は受験票が発行され、試験当日の詳細情報が提供されます。

STEP 3: 試験受験

オンライン形式試験で、データサイエンスに関する理解度と応用力が評価されます。多肢選択問題とデータ分析問題を通じて、実践的な知識を証明します。試験終了後、その場で合否結果が表示されるため、すぐに次のステップへ進むことができます。

STEP 4: 認定取得と活用

合格者には公式認定証が発行され、Data Science Professional(OCDSP)として国際的に認証されます。認定ディレクトリへの掲載や専門家コミュニティへの参加が可能となり、3年間有効の認定資格を活かして、キャリア発展やプロジェクト価値向上に貢献できます。

よく寄せられる
ご質問

特定の資格要件はありませんが、統計学・数学の基礎知識、プログラミング経験(Python・R推奨)、ビジネス分析の実務経験があると理解が進みやすいでしょう。

データ操作・統計計算・可視化ライブラリ(pandas、NumPy、matplotlib等)の基本的な使用方法を理解していることが望ましいです。高度なソフトウェア開発スキルは必要ありません。

日本語で提供されております。統計学用語や分析手法に関する専門的な理解が求められるため、技術用語の読解力も重要です。