統計学を学びはじめる #1
こんちは！
本日から、統計の学習を進めていきましょう。！
本日は第1回なので、
⑴宣伝
⑵目標
⑶統計学習の進め方
⑷学ぶべき理論と実装（Python、R）の手順
を主に説明するって感じで進めていこうかと。
因みに筆者のスペックはリンクを参照。
あい、⑴終わり。次いきまっしょう！
⑵
まず統計の学習するにあたってなんですが、
目標設定として前半は、統計検定2級程度（大学課程1、2年程度）を目指していこうかと思います。
後半は、いざ、実践を通してKaggleやっていきましょう。たまに集計を簡単にする意味でExcel使います。
この程度の知識があれば、データ分析職についた時の最初の2週間程度はお話についていけるからです。
えっ？たった2週間だって。そうなんです。たった2週間分しかついていけないそうなんです（データサイエンティスト友人5名談）
理由としては、業務内容にもよりますが、ほとんどの分析計の業務は
”未知のデータに対しての解析や、解析した結果の実装、果てには論文の実装”
までこなすことがたいていの業務で行っているからなんだって。
つまり、大学生の学ぶ統計なんてのはマジで一歩目に過ぎないのですね。
いやーなんともお金稼ぐのは大変だこと。
というわけで、そのぐらいのことだと思ってサクッと気合入れて頑張っていきましょう。
⑶進め方なんですが、以下の4冊使って進めます。
[大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる]
これは、導入にはぴったり。1～2週間毎日1時間読めば2周はできます。ここで貯金を作りましょう。
スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!
大学生の間では有名ですが、なぜか持っていると後ろ指をさされます笑
簡単な教科書に逃げようとなんだろうと、最後は知識を得たものが勝者です。
恐れず取り組み毎日90分1か月程度で終えましょう。
特にF分布と呼ばれる推定の分野は説明が簡潔になっているので、あまり突っ込まず、数式に慣れることベースで進みます。
最後は体系的に演習を通して学びます。
説明がざっぱな点もあるので、そこをこの記事で補ってきます。
以上の流れより、基本的には
用語、考えになれる⇒数式になれる⇒理論・使い方になれる
の方針で行きます。
やはり、最後は問題演習のアウトプットが必要ですよね！
⑷実装
⑵の後半にも書きましたが、具体的な実装はKaggleのデータを使って行ってきます。
使い方や進め方なんかは、後々書いてきます。興味ある方はどんどん進めていきましょう。
本日はこんなとこで。
Go beyond the limits!