出題範囲が広く、合格ラインの高いDS検定リテラシーレベル。特に統計・数学（仮説検定・推定・確率分布・線形代数）でつまずく方へ、公式の丸暗記ではなく「なぜそうなるのか」から、プロ講師がマンツーマンで解説します。文系・初学者でも、いまの理解度から逆算した専用プランで合格を目指せます。
現在の数学・統計の理解度と受験時期をお聞きし、学習プランの当たりをつけます。しつこい勧誘は一切ありません。
帰無仮説・対立仮説、P値と有意水準、第1種・第2種の過誤。用語が多く、何をしているのか腑に落ちない。
点推定・区間推定、不偏分散、正規分布・t分布。式は追えても「なぜそうするのか」が説明できない。
相関係数・共分散、因果推論。文系出身で、数式記号を見ると手が止まってしまう。
用語は読めても、式や考え方の中身までは追えないまま進む、という回答です。
一人だと学習が途切れやすく、伴走してくれる相手が欲しいという回答です。
出題範囲が広く、どの分野をどの順で学ぶかを決められない状態です。
和からの個別指導 無料相談・体験授業でいただいたご相談より（資格・検定取得目的の回答91名・複数回答）
用語は追えても、中身で止まるのは自然なことです。
DS検定は範囲が広く合格ラインも高め。付け焼き刃の暗記では、少しひねられた設問で崩れてしまいます。ですが数学・統計の核心（仮説検定・推定・確率・線形代数の基礎）は、押さえるべき考え方が決まっています。
和からは大人専門の数学・統計教室として、「なぜその手法・その式なのか」の理解とセットで合格まで積み上げます。必要なら高校数学の確率・関数まで遡って補強。合格証と、データを読める力の両方を目指します。
最初に数学のいまの実力と目標・受験時期を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや過去問集も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から試験直前の短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。次回の試験期間から逆算し、短期集中から数か月の伴走まで設計できます。
いまの数学・統計の理解度に合わせて、無理のないところから始められます。
数学に不安がある方はここから。確率・場合の数、関数、線形代数（ベクトル・行列）の基礎を、DS検定で必要な範囲にしぼって固めます。
正規分布・t分布、点推定・区間推定、仮説検定とP値。DS検定の最難所を、手順ではなく考え方から理解します。
公式リファレンス・スキルチェックリストの数理範囲に沿って、相関と因果・確率分布など弱点をつぶし、得点を安定させます（最新の出題範囲は公式でご確認ください）。
出発点はさまざまでも、つまずく場所は似ています。無料相談・体験授業でいただいたご相談から、3件をご紹介します。
コンピューター系の仕事をしている方。社内でディープラーニングを扱う部署へ異動したいと考えており、E資格の取得を1年後の目標にしていました。もともと文系で数学は苦手なため独学が難しく、確率は仕事でも使うので追えるものの、微積分や行列が出ると手が止まるとのことです。無料相談では、1年後に受験できる状態を目標に置きました。
制御の仕事を続けてきた方が、AIや機械学習に関わる仕事に移るため学習を始めていました。工学系の出身で線形代数や微積分は問題なくできる一方、統計学は学んだことがなく、独学できずに困っているとのことです。G検定の勉強も並行しているそうです。無料相談では、統計をどこから学ぶかを整理しました。
不動産の会社で事務を担当している方。業務のデジタル化が進んでいない現状をチームとして変えたいとセミナーに参加し、そこでG検定を知って勉強を始めたものの、数学的なところが分からないとのことでした。Pythonにも取り組んでみたいそうです。体験授業では、業務改善ツールの要件定義を扱いました。
※実際にいただいたご相談を、個人が特定されないよう要約しています。
DS検定はスキルチェックリストver.6（2025年版）等に基づく4カテゴリから出題されます。数学・統計はとくに「データサイエンス」領域の核心です。
| カテゴリ | 主な内容 | 数学・統計の関わり |
|---|---|---|
| 基盤 | 数理・データサイエンス・AIの基礎リテラシー | 線形代数・微積・確率の基礎（核心） |
| データサイエンス | データから価値を引き出す分析・モデリング | 仮説検定・推定・確率分布・回帰 |
| データエンジニアリング | データの収集・加工・管理・環境 | 論理・集合・計算の基礎 |
| 価値創造 | 課題設定・データ活用・ビジネス・倫理 | 数字の読み取り・指標の理解 |
※従来の3スキル領域（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）の考え方も背景として押さえます。数学・統計を軸にしつつ、データエンジニアリングやビジネス活用の用語も公式範囲に沿って横断的に確認します。出題範囲・区分は改訂されるため、最新は公式（データサイエンティスト協会）をご確認ください。
授業で扱う内容の、ほんの入り口です。公式を覚える前に、まず「意味」から始めます。
xを1つ決めると、それに対応するyがただ1つに決まる。これが関数です。当たり前に思えますが、DS検定で扱う確率分布も「値ごとの起こりやすさ」を返す関数として捉えると、線形代数や確率と地続きの話として理解しやすくなります。
P値は、「本当は差がない」という仮定のもとで、手元のデータと同じかそれ以上に極端な結果が出る確率です。小さいほど「その仮定のもとでは珍しいことが起きた」ことになり、仮定を疑う根拠になります。P値そのものが「差がある確率」ではない、という点がよく混同されるポイントです。
サイコロの目のように、とりうる値それぞれに起こりやすさが対応しているとき、その対応を確率分布と呼びます。正規分布やt分布は、この対応のしかた（形）が違うだけで、考え方の骨組みは同じです。総仕上げでは、この共通の骨組みに立ち返って弱点を洗い出します。
目標と締切に合わせて、短期集中から半年の伴走まで選べます。
1か月・月4回（週1目安）の短期集中
試験直前にピンポイント。出やすい範囲と弱点にしぼって、短期で仕上げる。次回の試験期間から逆算して設計します。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。基礎から総仕上げまで、合格まで進めたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
「同じ内容を、職場でまとめて学べないか」というご相談もいただきます。和からは法人研修・企業研修も行っており、対象者・人数・日数に合わせてカリキュラムを設計します。オンライン・全国出張に対応します。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
綱島 佑介 先生
Tsunashima Yusuke
『ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全』著者。文系出身ならではの目線で、生成AI・統計・データ分析を「現場で使える形」に翻訳する和から副社長。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
統計の学び直し全般は統計教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
本講座は合格を保証するものではありません。「DS検定®★」「データサイエンティスト検定™」は一般社団法人データサイエンティスト協会の検定です。最新の試験範囲・日程は同協会の公式情報をご確認ください。本講座は同協会が主催・認定するものではありません。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
