今回からもっともボリュームの多い「テクノロジ系」を見てみよう。
| 大分類 | 中分類 | 項目 | TACテキスト |
|---|---|---|---|
| 7：基礎理論 | 13. 基礎理論 | 33. 離散数学 34. 応用数学 35. 情報に関する理論 | 5-1. 数の表現 5-2. 集合と論理演算 5-3. 統計とグラフ理論 |
| 14. アルゴリズムとプログラミング | 36. データ構造 37. アルゴリズムとプログラミング 38. プログラム言語 39. その他の言語 | 5-4. アルゴリズムとデータ構造 5-5. プログラム言語 | |
| 8：コンピュータシステム | 15. コンピュータ構成要素 | 40. プロセッサ 41. メモリ 42. 入出力デバイス | 6-1. コンピュータの種類 6-2. コンピュータの構成 6-3. プロセッサ 6-4. メモリ 6-5. 補助記憶装置 6-6. 入力装置 6-7. 出力装置 6-8. 入出力デバイス |
| 16.システム構成要素 | 43. システムの構成 44. システムの評価指標 | 6-9. システム構成の種類 6-10. システムの性能 6-11. システムの信頼性 | |
| 17. ソフトウェア 18. ハードウェア | 45. オペレーティングシステム 46. ファイルシステム 47. オフィスツール 48. オープンソフトウェア 49. ハードウェア | 7-1. ソフトウェアの分類 7-2. OSの機能 7-3. ファイル管理 7-4. 文字コードとフォント 7-5. ソフトウェアパッケージ | |
| ９：技術要素 | 19. 情報デザイン | 50. 情報デザイン 51. インターフェイス設計 | 8-1. インタフェース設計と情報デザイン |
| 20. 情報メディア | 52. マルチメディア技術 53. マルチメディア応用 | 8-2. 情報メディア | |
| 21. データベース | 54. データベース方式 55. データベース設計 56. データ操作 57. トランザクション処理 | 8-3. データベースの基礎 8-4.関係データベース 8-5. データベース管理システム 8-6. データベース操作 | |
| 22. ネットワーク | 58. ネットワーク方式 59. 通信プロトコル 60. ネットワーク応用 | 9-1. ネットワークの基礎 9-2.LAN 9-3. TCP/IP 9-4. WWW 9-5. 電子メール 9-6.WANと通院サービス | |
| 23. セキュリティ | 61. 情報セキュリティ 62. 情報セキュリティ管理 63. 情報セキュリティ対策・情報セキュリティ実装技術 | 10-1. 情報セキュリティマネジメント 10-2. 暗号化技術 10-3.認証技術 10-4. コンピュターウィルスと不正行為 10-5. ネットワークセキュリティ 10-6. その他のセキュリティ知識 |
13. 基礎理論
キーワードをピックアップしてみた。赤字のキーワードは、シラバスVer6.0から新たに追加されたキーワードだ。
| No | キーワード | 意味 | ウェブ解析士 |
| 1 | AND | 論理演算子で、二つの条件が両方とも真の場合に真となる | |
| 2 | OR | 論理演算子で、二つの条件のいずれかが真の場合に真となる | |
| 3 | NOT | 論理演算子で、条件を反転させる | |
| 4 | XOR | 論理演算子で、二つの条件のいずれか一方が真である場合に真となる（排他的論理和） | |
| 5 | 条件検索 | 指定された条件に基づいてデータを検索する | |
| 6 | 平均値 | データの総和をデータの個数で割った値 | ◯ |
| 7 | 中央値 | データを小さい順に並べた場合に、中央に位置する値 | ◯ |
| 8 | 最頻値 | データの中で最も頻度が高い値 | ◯ |
| 9 | 標準偏差 | データのばらつき具合を示す指標 | ◯ |
| 10 | 偏差値 | データの平均値からの偏差を標準偏差で表した値 | |
| 11 | 分散 | データのばらつき具合を示す指標（標準偏差の二乗） | ◯ |
| 12 | 相関係数 | 二つの変数間の関連性の強さを表す指標 | ◯ |
| 13 | 説明変数 | 他の変数の値を説明するために使用される変数 | |
| 14 | 目的変数 | 説明変数によって予測・解明される変数 | |
| 15 | 推定 | サンプルデータから母集団の特性を推測する | ◯ |
| 16 | 仮説検定 | サンプルデータから仮説の真偽を統計的に検証する | ◯ |
| 17 | 回帰分析 | 一つ以上の説明変数を使って目的変数を予測する分析 | |
| 18 | 相関分析 | 二つ以上の変数の間の相関関係を調べる分析 | ◯ |
| 19 | データの集計 | データを集めて要約すること | ◯ |
| 20 | データの並べ替え | データを特定の順序に従って整理すること | |
| 21 | ランキング | データを大小順に並べて順位を付けること | ◯ |
| 22 | 線形代数 | ベクトルや行列を扱う数学の分野 | |
| 23 | ベクトル | 多次元空間上の量を表現するための数学的な概念 | |
| 24 | 行列 | 数値を格子状に配列したもので、行と列からなるデータ構造 | |
| 25 | 1変数関数の微分 | 関数の傾きを求めるための操作 | |
| 26 | 1変数関数の積分 | 関数の面積を求めるための操作 | |
| 27 | 尺度 | データの測定レベルを分類するための尺度。名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度などがある。 | ◯ |
| 28 | 誤差 | 予測値と実測値の差を表す指標 | |
| 29 | 頂点（ノード） | グラフ理論において、グラフの中で繋がりのある要素を表す | ◯ |
| 30 | 辺（エッジ） | グラフ理論において、グラフの要素同士を結ぶ線を表す | |
| 31 | 有向グラフ | グラフ理論において、辺に向きがあるグラフ | |
| 32 | 無向グラフ | グラフ理論において、辺に向きがないグラフ | |
| 33 | ルールベース | 判断や推論を行うためにルールで構成されるシステム | |
| 34 | 特徴量 | 機械学習やデータ分析において、データの属性や特徴を表す | |
| 35 | 機械学習（教師あり学習、教師なし学習、強化学習） | データからパターンや規則性を学習し、予測や意思決定を行う手法 | ◯ |
| 36 | ニューラルネットワーク | 神経細胞の仕組みに着想を得た機械学習の手法 | |
| 37 | バックプロパゲーション | ニューラルネットワークにおいて、誤差を逆伝播させて重みを調整する手法 | |
| 38 | 活性化関数 | ニューラルネットワークにおいて、入力を出力に変換する関数 | |
| 39 | ディープラーニング | 多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法 | |
| 40 | 式 | 値や演算子を組み合わせた式言語の要素 | |
| 41 | 条件式 | 条件を評価して真偽値を返す式 | |
| 42 | 演算子 | 演算を行うための記号やキーワード | ◯ |
| 43 | 代入 | 変数に値を格納する操作 | |
| 44 | 注釈 | コード中に追加される説明やコメント | ◯ |
| 45 | 入出力 | データの入力や出力操作 | |
| 46 | 手続 | 手順や手法に基づいた処理 | |
| 47 | 関数 | 名前付きの処理やサブルーチン | |
| 48 | 引数 | 関数に渡される値や変数 | |
| 49 | 戻り値 | 関数が実行後に返す値 | |
| 50 | データ型 | 変数や値の種類や形式。整数型、実数型、論理型、文字型など | |
| 51 | 探索のアルゴリズム | データの中から目的のデータを探す手法 | ◯ |
| 52 | 整列のアルゴリズム | データを特定の順序に並べ替える手法 | |
| 53 | C | 汎用的なプログラミング言語 | |
| 54 | Fortran | 数値計算に特化したプログラミング言語 | |
| 55 | Java | オブジェクト指向プログラミング言語 | ◯ |
| 56 | C++ | 拡張されたC言語でのプログラミング言語 | |
| 57 | Python | シンプルで扱いやすいプログラミング言語 | |
| 58 | JavaScript | ウェブページやアプリケーションのための言語 | ◯ |
| 59 | R | データ解析や統計処理のための言語 | |
| 60 | 字下げ | コードブロック内で行われるインデントの操作 | |
| 61 | ネストの深さ | ネストされた構造の階層の深さ | |
| 62 | 命名規則 | 識別子の命名における規則やルール | |
| 63 | モジュール分割 | プログラムを複数のモジュールに分割すること | |
| 64 | メインルーチン | プログラムの実行が開始される部分 | |
| 65 | サブルーチン | メインルーチンから呼び出される部分 | |
| 66 | ライブラリ | 再利用可能な関数や処理の集合 | ◯ |
| 67 | API | アプリケーションプログラミングインターフェース | ◯ |
| 68 | WebAPI | ウェブ上で利用できるAPI | ◯ |
| 69 | ローコード | プログラミングの知識が少なくてもアプリを作成できる手法 | |
| 70 | ノーコード | プログラミングを行わずにアプリを作成できる手法 | |
| 71 | JSON | JavaScript Object Notationの略称 |
基礎理論ではキーワード71個中、「ウェブ解析士」のテキストに登場したキーワードは22個だった。22/71=31.0%。約31%にキーワードの重複が見られた。
- アクセスログのデータなどの分析に関することはウェブ解析士も知っておかないといけない。ということで、30%もの重複になったのであろう。
- アルゴリズムやプログラムでは、あまり重複は見られなかったが、APIなどは「ウェブサービス」の利用に関わるキーワードなので重複していた。
次回へと続く
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参考