目次
はじめに
データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）を勉強していると、
- 線形代数の用語がなんとなく分かった気がする
- でも「本当に理解できているか」は不安
- 計算問題より、意味を問われると詰まる
という状態になりやすいです。
線形代数は、
分かったつもりになりやすく、間違いにも気づきにくい分野です。
そこでこの記事では、
線形代数基礎の理解度をその場で確認できる練習問題アプリ
を用意しました。
この練習問題アプリでできること
このページに設置しているアプリでは、次のことができます。
- データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）相当の問題に挑戦
- 計算なし・意味理解重視の4択問題
- 採点後に
- 各設問の正誤
- 正しい考え方の解説
をすぐに確認
- 理解度に応じて
- 解説記事
- 次の単元（微分・積分）
へ進める導線付き
「解いて終わり」ではなく、
理解 → 補強 → 次へ進む
という学習の流れを意識しています。
対象としている範囲（線形代数基礎）
この練習問題では、以下の内容を扱っています。
- ベクトルの意味
- 次元と特徴量の考え方
- 行列が何を表しているか
- 内積と「データの類似度」
- 主成分分析（PCA）における固有ベクトルの役割
いずれも、
データサイエンティスト検定で「計算なしで意味を問われやすいポイント」
です。
練習問題アプリはこちら
以下が、線形代数基礎の練習問題です。
まずは何も見ずに解いてみてください。
線形代数基礎｜データサイエンティスト検定 練習問題
Q1. データサイエンスにおいて「ベクトル」とは何を表すものですか？
Q2. 「3次元ベクトル」が意味するものとして正しいものはどれですか？
Q3. 行列をデータサイエンスの文脈で正しく説明しているものはどれですか？
Q4. ベクトルの内積が大きい場合、一般的に何を意味しますか？
Q5. 主成分分析（PCA）における固有ベクトルの役割として最も適切なものはどれですか？
採点後の見方・使い方
「採点する」を押すと、次の情報が表示されます。
- 各問題について
- 正解／不正解
- 正しい選択肢
- なぜそれが正しいのか
- 全体のスコア
- 理解度に応じた次のアクション
もしスコアが伸びなかった場合
理解があいまいな場合は、
線形代数の基礎を一度まとめて整理するのがおすすめです。
こちらの記事で、
- ベクトル
- 行列
- 内積
- PCA
を、数式なしで解説しています。
▶︎ 線形代数基礎の解説記事
https://statistical.jp/線形代数基礎データサイエンス検定データサイエ/
もしスコアが高かった場合
理解がしっかりしている状態です。
次は、データサイエンス検定で次に重要になる
微分・積分基礎に進むと、学習効率が一気に上がります。
線形代数 → 微分・積分
という流れは、
機械学習の理解にもそのままつながります。
なぜ「問題＋解説＋分岐」をセットにしているのか
資格学習でよくある失敗は、
- 問題だけ解いて終わる
- 解説を読んだ気になって進む
- 本当に理解できているか分からない
という状態です。
このアプリでは、
- 問題を解く
- 自分の理解不足に気づく
- 解説で補強する
- もう一度挑戦する
- 次の単元へ進む
という流れを、1ページで完結させています。
データサイエンティスト検定対策としての位置づけ
この練習問題は、
- 教材の代わり
- 模試
ではありません。
役割は、
「理解できているつもり」を見える化すること
です。
参考書や講義で学んだ内容が、
本当に自分の言葉として使えるか
を確認するために使ってください。
まとめ
- 線形代数は意味理解が重要
- 問題を解かないと理解度は分からない
- この練習問題アプリは
- 即チェック
- 即解説
- 次への導線
まで用意しています
データサイエンティスト検定を目指している方は、
まずはこの線形代数基礎を固めてから
次の単元へ進むのがおすすめです。
