SKILL EVALUATION SUPPORT

スキル評価支援

データサイエンス数学ストラテジスト試験で可視化しにくいデータ分析スキルを客観的に評価し、社員のスキルアップのモチベーションを効果的に向上させることができます。

Service features 特徴

日常的に使う
データ分析スキルの測定

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データサイエンス数学ストラテジスト試験はデータサイエンティスト向けの専門的な試験ではありません。中学レベルの数学からも出題の対象とし、誰もが日常的に使うデータ分析スキルを評価します。

オンライン試験で
時間と場所を問わず実施可能

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データサイエンス数学ストラテジスト試験はオンライン試験で実施します。そのため、試験会場の準備や試験監督など、担当者に負担をかけずに実施することが可能です。申し込みから結果の確認まですべてオンラインで完結します。

合格範囲内で
さらに3段階のレベル評価

open badge

各階級の総合得点だけではなく、「データサイエンス(DS)数学基礎力」と「データサイエンス数学(DS)コンサルティング力」のバランスに応じて、中級・上級それぞれで「☆☆☆(トリプルスター認定)」「☆☆(ダブルスター認定)」「☆(シングルスター認定)」のいずれかのオープンバッジを発行いたします。

こんな方に適したソリューションです

Problems 人事考課に
データ分析スキルの
観点を取り入れたい

データサイエンス数学ストラテジスト試験はビジネスを進めるうえで誰もが必要とされる、日常的に取り扱うデータ分析スキルを対象とした資格試験ですので、人事考課に広く活用することができます。

Problems 資格試験を
実施したいが
手間がかかるのは…

データサイエンス数学ストラテジスト試験はオンラインで実施する試験なので、試験会場の準備や試験監督などの負担はかかりません。また、申し込みから結果の確認まですべてオンライン上で完結します。

Problems スキル評価とともに
継続的な学習を
支援したい

データサイエンス数学ストラテジスト試験の合格者には、オープンバッジによってスキル認定を行います。オープンバッジは学習のモチベーションアップに効果があることが実証されています。

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お役立ち資料のダウンロードデータサイエンス数学ストラテジストの試験概要 などの資料をご用意しました。 こちらから無料ダウンロードしてご活用ください。  READ MORE

USAGE EXAMPLE 活用例

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採用試験や昇格試験での活用

データサイエンス数学ストラテジスト試験は専門的なデータサイエンティストのための試験ではなく、自分の仕事を進めるうえで、データを活用するスキルを持っているのかを測定する資格試験なので、これからのビジネスを担うのにふさわしい人材を客観的に評価・選抜することが可能です。

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テレワーク勤務者のスキル評価の
活用

データサイエンス数学ストラテジスト試験は申し込み〜受験〜結果の確認まですべてオンラインで完結するため、受験するために会場に集まる必要はありません。また、インターネットにつながる環境があればいつでもどこでも受験できるため、テレワーク勤務者に受験させることも可能です。

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データ分析スキル習得のモチベーション
アップ

「テストで良い結果を残して褒められる」という体験による自己肯定感は、大人になると得られる機会が少なくなります。資格試験に挑戦して合格したことを評価することで、社員1人ひとりに自信を与え、さらなる活躍につながります。また、評価にオープンバッジを活用することでさらなる学習意欲の向上につなげることが可能です。

WHY DO YOU NEED TO DEVELOP A DATA ANALYST? なぜ社内でデータ分析人材を育成する必要があるのか

人材が不足しているので
労働市場に求められる人材が出てこない

数理・データサイエンス・AI分野はここ数年で急速に注目度が高まった分野なので、そもそもの問題としてこの分野に精通した人材の数が少ないのです。DXは全産業で進展しているため、人材の獲得競争は熾烈を極め、ある企業が新卒に年俸1,500万円の求人を出したというニュースを覚えている方も多いかと思います。このような背景から数理・データサイエンス・AI関連の人材は社内で育成した方が、コストパフォーマンスが良いという判断を下す企業が多いのです。また、社員が自らの成長機会を求める傾向も強くなっているため、企業側が人材育成に力を入れる姿勢を見せることは、人材のつなぎ止めにも大きな効果を発揮します。

外部プログラムとOJTの両輪

前項でも紹介したとおり、数理・データサイエンス・AI人材の育成を社内で行う必要がありますが、社外にある一般的なデジタル関連の講座を受講しただけでは、実践的で有効なスキルの獲得は難しいです。ここで重要なのは、外部の学習プログラムの活用とビジネスの変革を同時に進めることです。データ分析の基本スキルはデータサイエンス数学ストラテジストの各種コンテンツ群で身につけることができます。データサイエンス数学ストラテジストの各種コンテンツ内でも具体的な実践例の紹介を行なっていますが、自社の自分のビジネスにどのよう落とし込むのかは現場でのOJTが欠かせません。数理・データサイエンス・AI人材の育成は社外の教育プログラムとOJTの両輪で進めるのが効果的です。

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VOICE 導入サポート担当の声

企業経営として数理・データサイエンス・AIの意識が高まると同時に、数字を扱う人材を評価する動きが出てきました。管理職研修や管理職登用試験に、数字やデータを扱う能力を図る資格試験を活用する企業が増えてきているのです。
数字を扱う人材の特長は、「数字を根拠にした視点でものごとを見ていこうとする姿勢」です。数字とはまったく無関係に思えるような仕事でも、「お金」や「時間」といった「数字で表されるもの」が必ず関係しているはずです。つまり「数字」はどのような仕事にも必ず関係してくるので、数字を根拠に話をすることができるかどうかが、ビジネスのいちばんの基本になります。
数字を根拠にした道具をたくさん持っていれば、それだけ対処できる幅が広がりますし、数字を根拠に動くことでビジネスの成功確率を上げることができます。そういった数字の引き出しを増やすことを、ぜひ仕事のベースとなる考えのなかに取り入れてビジネスで活躍していただきたいと考えています。