「データサイエンス 数学ストラテジスト 上級」はデータサイエンスの基盤である、確率・統計、線形代数、微積分、機械学習、プログラミングなどを取り扱う資格試験です。抑えておくと良いトピックが多いので、公式問題集の問題の解答例をなるべく理解しやすいように詳しく取りまとめました。
・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate
解答まとめ
AI・データサイエンスを支える計算能力と数学的理論の理解
・Q.$1 \,$ $2$次方程式
・Q.$2 \,$ 組み合わせと確率
・Q.$3 \,$ 対数関数のグラフ
・Q.$4 \,$ 三角関数と二次方程式
・Q.$5 \,$ 対数・指数を含む連立方程式
・Q.$6 \,$ 絶対値を含む関数の微分
・Q.$7 \,$ 積分を含む関数の極大値・極小値
・Q.$8 \,$ 二項分布の期待値と標準偏差①
・Q.$9 \,$ 確率と選択情報量
・Q.$10 \,$ ベクトルの平行と垂直
・Q.$11 \,$ 垂線のベクトル表示
・Q.$12 \,$ 対数関数と極限
・Q.$13 \,$ 置換積分・部分積分法を用いた面積の計算
・Q.$14 \,$ 積分を含んだ方程式
・Q.$15 \,$ 行列の和・差・積
・Q.$16 \,$ 複素数を含む行列の固有値
・Q.$17 \,$ 行列の積が交換可能である場合
・Q.$18 \,$ 三角関数の極限
・Q.$19 \,$ 二変数関数のマクローリン展開
・Q.$20 \,$ 部分積分法と漸化式
・Q.$21 \,$ 正弦定理と余弦定理
・Q.$22 \,$ 超幾何分布の確率関数
・Q.$23 \,$ 三角関数の加法定理
・Q.$24 \,$ 指数と対数を含む方程式
・Q.$25 \,$ 相加平均と等比数列
・Q.$26 \,$ 積分を用いた面積の計算
・Q.$27 \,$ 三次関数の微分と連立方程式
・Q.$28 \,$ 二項分布の期待値と標準偏差②
・Q.$29 \,$ 確率密度関数の積分と全確率の公式
・Q.$30 \,$ ベクトルの大きさの最小値の計算
・Q.$31 \,$ 四点が同一平面上にあるときの条件
・Q.$32 \,$ 対数関数と部分積分法
・Q.$33 \,$ 四次方程式の実数解の個数
・Q.$34 \,$ 積分を含んだ方程式
・Q.$35 \,$ 偏微分の計算
・Q.$36 \,$ 漸近展開を用いた極限値の計算
・Q.$37 \,$ マクローリン展開の係数
・Q.$38 \,$ 合成変換
・Q.$39 \,$ 行基本変形と逆行列
・Q.$40 \,$ 連立方程式が無限の解を持つ場合
機械学習・深層学習の数学的理論の理解
・Q.$41 \,$ ニューラルネットワークの順伝播の行列表記
・Q.$42 \,$ 平均二乗和誤差の式定義
・Q.$43 \,$ ロジスティック回帰とシグモイド関数
・Q.$44 \,$ 再現率・適合率・$F$値
・Q.$45 \,$ 階層クラスタリング
・Q.$46 \,$ 勾配ベクトルの計算
・Q.$47 \,$ 距離の定義
・Q.$48 \,$ 畳み込み処理
・Q.$49 \,$ アンサンブル学習
・Q.$50 \,$ TF-IDF
・Q.$51 \,$ ベイズの定理
・Q.$52 \,$ 識別関数
・Q.$53 \,$ 類似度の計算
・Q.$54 \,$ 活性化関数のグラフ
・Q.$55 \,$ 重回帰分析の精度
・Q.$56 \,$ 相関係数の計算
・Q.$57 \,$ RNNの計算例
・Q.$58 \,$ 過学習とグラフ
・Q.$59 \,$ 連鎖率と誤差逆伝播
・Q.$60 \,$ マーケットバスケット分析
アルゴリズムプログラミングに必要な数学リテラシー
・Q.$61 \,$ ナップサック問題の最適化
・Q.$62 \,$ 処理手順のプログラム化
・Q.$63 \,$ $n$進数
・Q.$64 \,$ アルゴリズムと計算量
・Q.$65 \,$ パリティチェック
・Q.$66 \,$ 最後に残るカードの取得
・Q.$67 \,$ 逆ポーランド記法
・Q.$68 \,$ 桁落ち
・Q.$69 \,$ アダムズ方式
・Q.$70 \,$ ハミング符号
ビジネスにおいて数学技能を活用する能力
・Q.$71 \,$ 有効求人倍率の計算
・Q.$72 \,$ 組み合わせ最適化
・Q.$73 \,$ 安全在庫の計算
・Q.$74 \,$ 需要曲線のグラフ
・Q.$75 \,$ 現在価値(PV; Present Value)の計算
・Q.$76 \,$ 組み合わせとパスワードの種類
・Q.$77 \,$ 製造コストの計算
・Q.$78 \,$ 需要の価格弾性率の計算
・Q.$79 \,$ 最大利益の計算
・Q.$80 \,$ 効用関数の微分