はじめに
統計を学び始めた理由は、正直かなりふわっとしていました。
「統計ができる人=すごいビジネスマン」というイメージがあり、
また機械学習やデータ分析と深く関係していると聞いたことがきっかけです。
ただ、独学で最後までやり切れる自信は、正直ありませんでした。
この記事では、統計ほぼ未経験の状態から
統計検定2級に合格するまでの学習過程と、
その中で感じた変化を振り返ります。
なぜ独学ではなくコーチングを選んだのか
独学ではなく、コーチングという形を選んだ理由はいくつかあります。
- 確率・統計分野に対する強い苦手意識があったこと
- あえてお金を払うことで、逃げ道をなくしたかったこと
- 学習のスケジュール管理や理解度チェックを、第三者に任せたかったこと
特に「確率・統計が苦手」という思い込みが強かったからこそ、
一人で抱え込まず、第三者に伴走してもらう形を選びました。
学習開始時点のレベル
学習を始めた時点での統計の理解度は、正直かなり心もとない状態でした。
- 平均・分散・標準偏差は「言葉として知っている」程度
- 平均以外はほぼ忘れていた
- 大学(理系)で学んだはずですが、記憶はほとんど残っていませんでした
- 数式に対する強い拒否感はなかった
- ただし、実際に触れるのはかなり久しぶりでした
無料カウンセリング〜学習初期の状況
学習を始めるにあたって、まずは無料カウンセリングを受けました。
- 9/15 にカウンセリング開始
- 過去問を試しに解いた結果
- 統計検定3級:正答率 47%
- 統計検定2級:正答率 6%
- 図がある問題については、なんとなく分かる感触はありました
特に2級の正答率があまりにも低く、
「今から2級は無理かもしれない」と正直思いました。
合格までのスケジュール
合格までのおおまかなスケジュールは、以下の通りです。
- 9/15:カウンセリングを経てコーチング開始
- 10/3:統計検定3級 合格
- 12/11:統計検定2級 合格
短期間ではありましたが、
毎日の積み重ねと振り返りを特に重視して学習を進めました。
コーチングで特に助けられた点
コーチングを受ける中で、特に助けられたと感じた点はいくつかあります。
- 学習スケジュールを明確にしてもらえたこと
- どこを、どのペースで進めればよいかが分かり、迷わず学習できました
- 毎日の日報に対するフィードバック
- 自分では気づきにくい理解の浅さを指摘してもらえました
- 週1回のコーチング
- 理解の深掘り
- 2級で重要な考え方の整理
- 実務ではどのように使われるか、という視点の共有
統計を学んで感じた一番の変化
統計を学んで感じた一番の変化は、
「数字を見るときの視点」が明らかに変わったことです。
以前は、分布や数値を見ても
「なんとなくそうなんだな」と受け取るだけでしたが、
今は分布を見て「ここから何が言えそうか」を
自然と考えるようになりました。
また、広告や健康番組などの情報を、
そのまま信じなくなったのも大きな変化です。
そのデータは観察研究なのか、実験研究なのか、
一度立ち止まって考えるようになりました。
天気予報など、身近なところで統計が使われていることも実感でき、
統計が特別なものではなく、
日常の中にある道具だと感じるようになりました。
印象に残っているエピソード
統計を学んでいて、特に印象に残っているエピソードがあります。
大学受験のとき、英語の偏差値が
「測定不能(25以下)」と表示されたことがありました。
当時は「低いな」くらいの認識で、
その数値の意味を深く考えることはありませんでした。
しかし、偏差値の仕組みを理解してから振り返ると、
偏差値が下位1%未満だったという事実が、
想像以上に深刻な状態だったのだと、
初めて腹落ちしました。
統計を学んだことで、
過去の出来事や数値の見え方が変わった瞬間だったと感じています。
次のステップとしてKaggleへ
統計検定2級に合格した後、次に何をするかについてコーチと相談しました。
その中で、統計の知識をインプットで終わらせるのではなく、
実際のデータを使って試してみたいと感じるようになりました。
そこで、統計と機械学習を実データで扱える
Kaggleのチュートリアル課題である
「Titanic」へ挑戦することにしました。
→ 次回:Kaggle Titanic
今回の学習では、統計コーチングに大変お世話になりました。
これはあくまで個人の体験としての振り返りですが、
自分一人では最後までやり切れなかったと思います。
ご参考までに、私が利用したサービスの公式サイトを
下記に掲載しておきます。
・統計コーチング
https://toukei-coaching.com/
※ 本記事は個人の学習体験の振り返りであり、
特定のサービスを推奨するものではありません。