文系エンジニアがデータサイエンスをやるために入社一か月目で学んだこと
初心に返って諸々勉強しました。本当に初心に返って……
前提
- 数学IAまでしかやってない
- 治験の統計解析はプログラムをしてたけれど、データの解釈などはわからない。言葉は知ってるけど意味は知らない感じ
- プログラムは好き。数学はニガテ
- Udemyは会社の補助があるので最大限使った。
直面した課題
Pythonとかも業務で使ったことなかったけれど、100本ノックやったらなんとなくわかるようになったし、普通に就業していれば困ることはなかった。でも以下の二点だけはどうにも困った。
- 数学の言葉がわからない
- 自分が作ったものさえ、何を聞かれているのかがわからないから答えられない。これが本当にしんどい。
- 数式が読めないと学習効率が落ちる（資料の意味を解釈するのに時間がかかる）
- 「〇〇について、傾向を分析しといて」という課題に全く歯が立たない
- 傾向もクソもわからないし、検証すべき課題の仮説すら立てられない
（「Aを正としてモデルを作り、特徴量重要度を出して」という指示ならわかる）
プログラミング
| 科目 | 記事リンク | 取り組み |
|---|---|---|
| Python基礎 | データサイエンス100本ノック | |
| 機械学習入門 | Titanicコンペで機械学習入門 | Kaggle:タイタニック |
数学・統計
| 科目 | おススメ教材・資料 |
|---|---|
| 数学基礎 | 対数って？なる人向けの記事（たぶん中三～くらいの数学知識） |
| ベクトル 行列 線形代数 |
【ゆっくり解説】数学の見え方が変わる 「抽象と具体のベクトル数学 (線形代数)」 ・線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 |
| 積分 | 【ゆっくり解説】世界を解析する数学「微分積分学」～積分編～ |
| 微分 | - |
| 確率 | Excel(エクセル)による確率分布基礎講座【確率思考を身につけよう】 |
| 統計入門 | 完全独習 統計学入門（書籍） |
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学習した内容をまとめた記事がこちら：数学基礎
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参考にしたUdemy
資料作成
モチベ維持や便利ツール
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非理系出身エンジニアが、数式への抵抗を減らすのに役立ったこと
└この記事に出会ってなかったらかなりしんどかった。 -
Qiitaの数式チートシート
└数学を学ぶのと記事にするのをセットにしていたので、記事を書くとき重宝した -
GeoGebra
└グラフを書くのに超絶便利
所感
数学の苦手意識が軽減した。とりあえずまだクビにはなってないので、来月も頑張りたい