データサイエンス入門④【統計学編】
どうもこんにちは！こーしです（@mimikousi）
本noteでは、ブログ（雷電風雨のエンジニア）には書いていない勉強の軌跡（というより試行錯誤）を残していきたいと思います。
今回は、統計学の学習の進め方について書いていきたいと思います。
統計学を身につけるために、統計検定を2級→準1級→1級と順番に取得することを考えています。
ちなみに、2020年10月に約1ヶ月勉強して、統計検定2級（CBT）に見事合格しました。
統計検定2級の合格体験談はこちら
統計学を習得する上で大事なことは、「体系的に学ぶ」ことだと思っています。
プログラミングや他の学問（化学工学などの実学）については、「何がしたいのか」にフォーカスして、やりたいことを実現するためにその都度必要な知識を吸収していくやり方が良いと思います。
【参考記事】データサイエンスの勉強方法
しかし、「統計学」については、生半可な理解で実務に使用してしまうと、間違った結論を出す恐れがあり、体系的に本質を理解する必要があると感じています。
そこで、統計検定を順番に取得していく方法を考えました。
今、考えている勉強のロードマップは下記の通りです。
【統計学の学習の進め方】
1．基礎を固める
①マンガ本で統計学の概要をつかむ
②初心者向けの統計学の教科書を1冊読む
「基本統計学ー第3版ー」など
ーーー統計検定2級取得ーーー
③「心理統計学の基礎」を読む
④東京大学出版会の「赤本」、「青本」、「緑本」を読む
2．多変量解析を身につける
⑤「多変量解析がわかる」を読む
⑥「多変量解析法入門」を読む
⑦「多変量解析入門」を読む
ーーー統計検定準1級取得ーーー
3．時系列分析を身につける
⑧「入門はじめての時系列分析」を読む
⑨「時系列データ分析」を読む
⑩「計量時系列分析」を読む
4．統計数理を身につける
⑪「現代数理統計学の基礎」を読む
ーーー統計検定1級取得ーーー
あとは、やりたいことに合わせて勉強を進めていく。
という感じです。
次回からは、統計学やPython、制御工学の勉強記録を残していければと思います。