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データ分析や機械学習をやってみたくて、統計検定２級を受けることにしました。大学１，２年で統計学は必修だったもののすっかり忘れてしまったし、当時もよくわかっていなかったので一から学習することにしました。
統計検定２級は大学基礎科目レベルの統計学への理解を問う試験で、データ分析職の採用要件や入試の提出書類として定めている大学院もあります。
AIの登場で多くの人が職を失うと言われている今、AIを使う側に回らなければととりあえず統計学から始めてみることにしました。
ちなみに統計検定２級取得後、「スッキリわかる機械学習入門」に進みましたが、統計の知識はあって当たり前という感じで講義が進められていました。細かい計算はできなくてもいいけど出てくる数値の意味がわからないと、一体なんのためにモデル作ってるかわかんないでしょってことなんでしょうね…
なので、機械学習に興味がある人は統計検定２級くらいの勉強はしておきましょう！
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休みの日は５時間くらい、平日も１，２時間勉強してだいたい３ヶ月くらいかかりました。関数電卓を買いたくなかったので、途中RやPythonと格闘したのでその分余計に時間がかかってしまったのかもしれません。
おそらく勉強時間は１００時間ていど。100点満点中60点以上で合格のところ、結果は７０点。結構勉強した割に低い。
まず最初に、「完全独習統計学入門」を使いました。１週間ていどで読了。わかりやすくて初心者におすすめ。知らぬ間に何度も買っていたようで、調べたら本棚に３冊くらい入っていました。買いすぎ！
ちなみに、よくオススメにあがる「統計WEB」はとっつきやすそうですが、簡素な説明でぐいぐい進むので意外とすぐ置いて行かれます。初心者はまず「完全独習統計学入門」で足がかりを作ってからネットを利用しましょう！
次に「はじめての統計学」を１ヶ月。初心者向けだけど「完全独習統計学入門」より演習が多くて良。相関係数の計算が手計算がめんどくさすぎてRとたわむれてしまい、大幅に時間ロス。結局RがPythonに比べてかわいくなかったので、Rのことも好きになれず。
次に、高校レベルの確率を忘れていたため、よく人が紹介しているので「大学入試攻略 統計的な推測」に着手。だいたい３日で完了。
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このへんで過去問に取り組み始めました。たとえば歪度や尖度など自分が取り組んだ教科書に出てこないものが出題されましたが、YouTubeの「統計チャンネル」を見て補いながら進めていきました。
ちなみにAmazonレビューに「過去問はCBTがはじまる2018年以前のものがおすすめ」と書いている人が何人かいたので、2013〜2015、2016〜2018の２冊計４年分の演習をおこないました。
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それから、よくおすすめに挙がる東京大学出版の「統計学入門」も一応買いました。でも演習には取り組みにくいしレイアウトも古風なので私は読む気になれませんでした。
統計学入門 （基礎統計学） [ 東京大学 ]
「統計学入門」の練習問題って、たとえば上のスクショのように「明治以降の日本の人口を自分で取ってきてその推移を調べよ」といった内容なんですよね。これが自力で出来るようになれば力はつくだろうけど、私はさくっと試験を受けて統計学に親しみたかっただけなのでミスマッチでした。
一方、同じく大学の先生が書いている「はじめての統計学」は紙面は古めですが、練習問題に生徒への優しさがあふれています。
はじめての統計学
何にもわからない状態の人を、少しずつ導いていってくれる鳥居先生の包容力！ 学問は崖から這い上がってきた者だけに与えられるものではないのです。
関数電卓は買いたくなかったし、かと言ってiPadの関数電卓は統計学の計算に対応しきれなかったので、途中RやPythonもいじりました。取り組んだのは下記の本。下記２冊とも説明がよくて、複雑な計算やグラフを描いたり出来るようになりました。
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統計学２級に取り組んでみて、かえって実体のあるサービスを作ってみたくなりました。データ分析は結局、成果を測定したり次の策を練るときの指標を求めるための学問。価値ある商品やサービスがあってこその技術なのです。そう思ったら、Webサービスやコンテンツ制作に取り組みたくなってしまいました。
というわけで現在はPHPやJavaScriptでWebサービスについて学んでいます。いずれ何らかの形でローンチ出来たら、改めてSEOやマーケティングなどデータ分析に取り組みたいと思いました。
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私は月に5冊は本を買うので、Amazonの定額制サービスに入っています。人気の本が定期的に入れ替わるし、技術書をよく買う人はめちゃくちゃお得。
