学習と統計学に関するYUKI14のブックマーク (2)
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今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる﹁落下傘方式﹂が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月31この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば﹁データサイエンティスト︵死語︶になるにはどうしたら良いか﹂にもつながる話なんですが、ここではもっと広く﹁統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか﹂という話にしておこうと思い
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マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている︵MicrosoftJobsBlog︶。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ︵NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics︶。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また﹁マンガでわかる統計学﹂のよ
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