試験概要

問題数・形式科目A（基礎）＋科目B（実践）の2科目構成を想定

試験時間未公表（2026年秋のシラバス公開時に確定見込み）

合格ライン未公表（応用情報技術者と同等の60%前後と推定）

実施頻度2027年度開始予定（CBT方式見込み）

受験料未公表

推奨学習期間: 4〜6ヶ月（応用情報レベル、1日60分）

合格までの学習ループ

「入門学習で用語を押さえる → 模試で実力を測る → 過去問で本番力を鍛える → 弱点を学習ユニットで復習する」の4ステップを繰り返すことで、確実に合格点まで到達します。最初は Step 1 から順番に、2周目以降は弱点分野を重点的に回してください。

1
データ・AI領域の3ロールを理解する
2〜3週間
DSSv2.0で再定義された「データサイエンス」「AIエンジニアリング」「ビジネスアーキテクト（データ/AI文脈）」の3ロールを学びます。各ロールが担うスキル範囲を把握することで、試験の全体像が見えてきます。
▶ 3ロールの解説記事を読む AI実装・運用スキルを読む
2
入門学習でPDD試験範囲を体系的に学ぶ
8〜12週間
データマネジメント・データ活用・データエンジニアリング・データ処理とアルゴリズムの4領域を入門学習で押さえます。SQL・統計・機械学習・生成AI・データパイプラインなど幅広いトピックをカバー。
▶ PDD入門学習を始める出題範囲の詳細を確認
3
想定問題で実力を測る
2〜4週間
PDDを想定した練習問題で、科目A（基礎）・科目B（実践）の形式に慣れます。まだ暫定版ですが、出題予想を反映した良問で弱点を洗い出せます。
▶ PDD想定問題に挑戦
4
応用情報・高度区分との関係を把握
継続的に
PDDは応用情報・高度試験（データベーススペシャリスト等）とスキル領域が重なります。すでに取得済みの資格があれば学習範囲を調整可能。移行期の受験戦略も記事で解説しています。
▶ 応用情報との比較記事を読む全体像の再確認

上記の4ステップを、時間軸に沿って具体的な学習タスクに落としたプランです。自分の学習可能時間に合わせてペースを調整してください。

Month 1：試験制度の全体像を掴む

目標: PDD試験がどんな試験か、誰向けか、何が問われるかを理解

Month 2-3：基礎知識の構築

目標: データマネジメント・SQL・統計の基礎を身につける

Month 4-5：実践領域の学習

目標: データエンジニアリング・機械学習・生成AIを理解

Month 6：想定問題と仕上げ

目標: 試験形式に慣れ、弱点を潰す

ループを回し続けることが合格への最短ルート

「学習 → 演習 → 復習」のサイクルを2〜3周すれば、苦手分野が自然と浮き彫りになり、合格点到達が見えてきます。まずは Step 1 の入門学習から始めましょう。