統計入門のつまづき
文系卒のエンジニアである筆者が統計と機械学習を学ぼうとしましたが、まずは数式で躓きました。このあたりの内容は「文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法」にも記載しています。
今まで、簿記やERP、Webなどいろいろなことを学んできましたが、ここまで内容が理解できずにもやもやしたのは初めてで、がっかりすると同時にワクワクする自分もいました。
2年ほど勉強をして、統計学にフォーカスしたおすすめ勉強方法を「文系卒社会人が統計入門する最短学習法」に書きました。
大雑把な流れ
つまづきとその克服の大雑把な流れです。
1. 仕事でデータサイエンス系のデモシナリオを検討
正直、たいしたデモシナリオを作れなかったです。それっぽくは仕上げましたが、私の理解度が足りないなので、自信を持って語れないし、応用も利きません・・・
業務分析にしろ、統計の業務への組込にしろ、今までやってきた仕事にないアプローチだったので大きな魅力と可能性を感じました。これを機にデータサイエンス系を学ぼうと決意しました。
2. 機械学習を学ぶ
機械学習の入門本を何点か読みましたが、理解できない点が多くモヤモヤ
手法やポイントはある程度おさえたつもりですが、より基礎的な内容を勉強しようと決意。
3. 統計入門を学ぶ
著名な通称「赤本」と呼ばれる統計学入門 (基礎統計学) を読みましたが、「入門」ですら理解度が低い・・・仕方なくさらに基礎から勉強をすることに決めました。
4. 高校数学を復習
高校数学をゼロから復習しました。復習は時間がかかる根気のいる学習でしたが、それなりの効果がありました(115時間かけました)。しかし、まだ統計入門への理解としては足りません。
復習内容は前記事「文系卒社会人が統計・機械学習を理解するための数学勉強方法」を参照ください。そして、長い高校数学復習を終えたときの気持ちは高校数学復習を終えると統計学の入門ができるのか？に書いています。
5. 大学基礎数学を学習
大学基礎数学として、主に微分・積分を中心に学習しました。偏微分など高校で回帰分析で必要な内容も学び、ようやく統計学を理解できたと感じました!
定着するほど勉強できていないのが現状ですが、χ二乗検定や正規分布の公式が理解できたときには、感動しました。
いずれ、この内容についてもう少し細かく書こうかと思います。
今後
今は、統計学入門で理解した内容を支えに、R言語の勉強をしています。まだ、あまり進められていませんが、同じく始めようとしている方は以下の記事を参考にしてください。
R言語インストール(2020年 Windows)
RStudioインストール(2020年 Windows)