はじめに
統計学はデータを理解し、分析するための強力なツールです。ビジネス、科学研究、マーケティングなど、多くの分野で統計学の知識が求められています。私は10年近くAIや統計の学習をしてきましたが、独学で勉強することも多かったため、その中で役だった統計学勉強法をを以下に紹介します。
まずは統計学の学習目的を明確にする
まずは統計学を学ぶ目的を明確にしましょう。例えば、「データ分析のスキルを身に付けてキャリアアップを目指す」「研究プロジェクトで統計手法を活用する」「日常の業務でデータを扱う際に統計の知識を活用する」など、具体的な目的があると学習のモチベーションが維持しやすくなります。
実際、統計学はそこまで簡単ではないため、目的がはっきりしない場合は途中で挫折するかもしれません。「仕事で活用する」「転職する」など、はっきりした目的を持つことをおススメします。
おススメの統計学の独学勉強法
統計学の独学勉強法１：書籍で学習する
統計学を独学で学ぶための第一歩として、良質な書籍を選ぶことは非常に重要となります。書籍は体系的に知識を提供し、基礎から応用まで幅広くカバーしています。また、自分のペースで学習を進めることができ、理解を深めるための演習問題や事例も豊富に含まれています。ここでは、初心者から上級者までのレベルに応じたおすすめの統計学書籍を紹介し、その効果的な活用法についても解説します。
初心者向け：データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門
こちらの書籍は初心者におススメです。平均や中央値といった基本的な部分から統計的検定に至るまで実践的な部分まで学ぶことができます。図なども多く、非常に読みやすいため一度購入してみることをおススメします。
初心者向け：分析者のためのデータ解釈学入門
こちらの書籍はデータ分析に対する心構えから、実際の統計学に関する単語や手法を学ぶことができます。例などが多く挙げられているため、割とすらすらと、知識を蓄えることができるでしょう。
中級者向け：統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
こちらは長く人気がある書籍である程度数式ベースな部分まで理解する際におススメの書籍です。ただ、数式が増えてくるため、上記にあるような初心者用書籍を読んでからこの書籍を読むことをおススメします。
中級者向け：多変量解析法入門
こちらはその名の通り、「多変量解析」を学ぶにはおススメの本になります。実際ビジネスを実施する際は、ほとんどが多変量解析に関連した事項を実施することになります。その際の基礎知識を学ぶにはうってつけです。また非常に分かりやすいです。
中級者向け：効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
こちらは効果検証やABテストを実施することに興味がある方にはおススメの本となります。具体例も多くあるため、非常に分かりやすいです。
上級者向け：統計的学習の基礎
こちらの書籍は文量が多いですが、網羅的に統計用語が解説されており、上級者におススメの一冊となります。非常に人気がある書籍となります。新しく学ぶというよりは辞書的に活用して、足りない知識を埋めていくような使い方になります。
統計学の独学勉強法２：オンラインコースで学習する
オンラインコースは、統計学を独学で学ぶ際に非常に有効なツールです。その中でもUdemyがおススメです。
Udemyは自分に合った商品を買って学習ができる動画プラットフォームとなります。専門家によるビデオ講義やインタラクティブな演習を通じて、実践的なスキルを習得できます。ここでは、初心者におススメのオンラインコースを紹介します。
統計学の独学勉強法３：資格学習を通して学習する
資格取得を目指して統計学を学ぶことは、目標を持って効率的に知識を深める優れた方法です。資格試験のための学習は、体系的で実践的な内容が含まれており、専門的なスキルを証明することができます。
その中でもオススメは「統計検定」となります。統計検定は統計学の資格の中でも有名であり、2級以上となるとかなり実践的な知識が求められるため、勉強の過程で統計学を身につけることができるでしょう。
統計学の独学勉強法４：統計プロジェクトに取り組む
統計プロジェクトに取り組むことは、学んだ知識を実践に活かす絶好の機会です。実際のデータを使って分析を行うことで、理論の理解が深まり、実践的なスキルが身につきます。また、プロジェクトの成果はポートフォリオとしても活用でき、キャリアアップにも役立ちます。
実際、業務ではプロジェクトに入ること自体が難しい場合があります。その場合おススメは下記になります。
- Kaggle：Kaggleは言わずと知れた世界的機械学習コンペティションのサイトとなります。機械学習や統計モデルを駆使して世界中のデータサイエンティストと精度を競います。メダルやランクを取ることで転職の際にアピールできます。
- SIGNATE：こちらは日本の機械学習コンペティションサイトとなります。Kaggleと似たようなサイトですが、日本語でありかつ日本人が参加するためハードルはKaggleより低めです。
- マナビDXクエスト：こちらは期間が限られますが、国が提供するデータサイエンス学習のプロジェクトとなります。私も参加したことがありますが、初学者から中級者が集まり、Slackなどを通して様々な知識共有をしながらいくつかのプロジェクトを実際に実施します。
まとめ
独学で統計学を習得するためには、明確な目的を持ち、良い書籍やオンラインコースを活用し、実際にデータを分析する経験を積むことが重要です。また、コミュニティに参加して他の学習者や専門家と交流し、継続的な学習を続けることで、統計学のスキルを効果的に習得することができます。自分のペースで学び続けることで、統計学の世界を楽しみながら深く理解していきましょう。
また、独学とは違いますが、データサイエンスにおススメのスクールなどに通うことで、現役のデータサイエンティストが実際に教えてくれるため、モチベーションを保つことができます。こちらも国の補助などがあり、安くなっているため、検討するのも良いでしょう。
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