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【独学OK】統計学の勉強方法を3ステップで解説【文系でも安心】

統計学 勉強 独学
統計学を勉強したい人
統計学を勉強したい人
統計学の勉強がしたいんだけど、どうやって勉強すれば良いのかな…。

大学で習っていたわけじゃないし、勉強方法を分かりやすく教えて欲しい!

この記事では、上記のような悩みを解決していきます。

 

この記事の内容

  • 統計学の勉強方法
  • 独学のコツ : Pythonを使った統計学の勉強方法

 

この記事を書いている僕は、数学科出身のデータサイエンティスト。

大学を卒業した後も統計学を使って、日々を過ごしています。

※一応、統計検定2級も所持しています。

統計検定2級 勉強方法 2019年11月合格
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今回はそんな僕が『統計学の勉強方法3ステップ』を紹介していきます。

 

統計学は抽象的な概念が多いので、独学方法を知らないと、途中で挫折するハメになります。

でも、この記事を読めば、大学で数学を選考していた僕の体験談をベースに書いているので、挫折することなく統計学を学べるようになります。

 

「統計学をしっかり学んでいきたい!」と思ったら、ぜひ読み進めていきましょう。

 

【独学OK】統計学の勉強方法を3ステップで解説【文系でも安心】

統計学 勉強方法


先に結論。

統計学の勉強方法は、以下の3ステップです。

  • STEP① : 統計Webを使って無料で勉強する
  • STEP② : 参考書を使って体系的に学習する
  • STEP③ : 統計検定2級の問題集で理解度を確認する

順番に確認していきましょう。

 

STEP① : 統計Webを使って無料で勉強する

 

無料で統計学を学べるサイト『統計Web』で、基礎知識を固めていきましょう。

統計学に限らず、まずは無料で使える教材で、勉強を始めてみるのが鉄則。

車を買うときは試乗するし、家を借りるときは内見するのと同じ感じです。

 

統計Webは、『統計検定(=統計学の資格試験)』を受験する人が、統計学を勉強するときに使っていますが図解多めなので初心者でも安心して利用できます。

 

統計Webおすすめの使い方

以下の手順で学習するのがオススメ。

  • ①完璧を目指さず、とりあえず一回流し読み
  • ②もう一回読む。このとき、練習問題も解く。
  • ③分からなかった部分は、別で調べてみる

こんな感じで、要するに「繰り返し学習」が大切です。

ぶっちゃけ統計学は、抽象的な概念が多く難しい部分もあるので、完璧を目指す必要はないかなと。

 

そもそも、完璧に理解するなんて不可能です。

マークザッカーバーグも、”Done is better than perfect.(完璧よりまず終わらせろ)”と言っています。

 

STEP② : 参考書を使って知識を体系的に学習する

 

統計Webを使うと、ざっくりした統計学の知識が身に付くはず。

今度は参考書を使って、体系的に統計学を学んでいきます。

 

統計学でおすすめの本

上記を使いましょう。

数式を使った統計学の解説本で、一番分かりやすいと思います。

こちらの本も、統計検定の受験者によく使われる本で、、、その秘訣は分かりやすさですね。

 

あんまり新しい本を見つけようとすると、探す時間がもったいないのと、買ったときに難しすぎて絶望する確率大です。

まずは、有名で人気のある本で、統計学を学んでいきましょう。

 

ただし、こちらの書籍は『統計学でおすすめの本5冊』で4番目の難易度です。

もっと優しい本を使いたい方は、以下の記事をご覧ください。

統計学 本 入門書
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STEP③ : 統計検定2級の問題集で理解度を確認する

 

ひたすら参考書を読み進めるのも良いですが、ちゃんと理解するのは「アウトプット」が必須。

 

ここで役に立つのが、統計検定2級の問題集です。

  • 本やサイトを読んで理解できる
  • 実際に問題を解ける&アウトプットできる」

上記の2つでは、雲泥の差があります。

 

せっかく参考書を読んで理解しても、次の日に忘れていたのでは、せっかく頑張ったのが意味ナシです。

自分の努力を水の泡にしないためにも、問題を解いてアウトプットしましょう。

 

統計検定2級も問題が解けると、大学1〜2年生レベルの統計学が習得できている感じです。

ここまで理解できると「統計学の基礎はマスターできている」と言っても過言ではないですね。

 

ちなみに、「統計学の知識が身に付いているか」を確認することが目的なので、統計検定2級は受験しなくて大丈夫ですよ。

資格取得に興味があれば、「統計学の知見を持っていることの証明」になるので、取得して損はありません。

 

独学のコツ : Pythonで「統計学を使う」のが最強の勉強です

統計学 勉強方法

ここまで統計学の勉強方法を紹介してきましたが、、、ぶっちゃけ実際に使っていかないと知識は定着しません。

というわけで、Pythonを使って統計学に触れていきましょう。手順は以下です。

  • STEP① : Pythonの勉強をする
  • STEP② : 動画でデータサイエンスを学ぶ
  • STEP③ : 本を使ってデータサイエンスを体系的に学ぶ

 

STEP① : Pythonの勉強をする

 

統計学を使うために、Pythonを学習していきましょう。

なお『プログラミングで統計学を扱う』なら、PythonではなくR(アール)も有名です。

数学科でシミュレーションする人は、Rを使う人が多いですね。

 

ですが、僕はRではなくPythonの習得をオススメします。理由は以下です。

  • RよりPythonの方が、企業で採用されている
  • Pythonを学ぶと、できることが多い
  • Jupyter notebookが便利すぎる

 

『Jupyter notebookが便利すぎる』だけ意味不明かもしれません。

Jupyter Notebookは、以下のように少しずつプログラムを実行できる便利なツールです。

jupyter notebook

上の画像のように、1行ずつ実行できるので、作図や統計量を表示しやすいです。

 

さらに、Jupyter notebookはHTMLに変換できるので、そのまま報告資料にも使えます。

実際、データサイエンスの現場では、このJupyter notebookでサクッと報告資料を作ることが多いですね。

 

なので、RではなくPythonを勉強して、統計学を実際に使っていきましょう。

なお、Pythonの勉強方法については、下記の記事で詳しくまとめていますよ。

Python 独学
【独学初心者向け】Pythonの学習ロードマップ【現役AIエンジニアが解説】『Pythonって独学で習得できるのかな...。Pythonの独学方法を具体的に知りたいな...。』このような悩みを解決できる記事になっています。Pythonを独学していきたい方は必見です。...

僕がプログラミング未経験の状態からPythonを習得した方法なので、かなり参考になるはずです。

 

STEP② : 動画でデータサイエンスを学ぶ

 

Pythonの基礎学習が終わったら、いよいよ統計学を使っていきましょう。

なお『Python × 統計学 ≒ データサイエンス』という理解で問題ないです。

 

おすすめの動画教材

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

Pythonを使って統計学を体験するなら、Udemyの『【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門』がおすすめ。

 

データの取り扱いから、機械学習を使った予測・分類までを学習できて、実際に統計学がどう使われているのか分かるようになります。

この動画を学習していると、途中で「あ、これ統計学の本で学習したやつだ!」と気付けて楽しいです。

 

データサイエンスは需要の高いスキルだし、統計学を実際に活かしている学問なので、学んでおいて損はないですね。

 

STEP③ : 本を使ってデータサイエンスを体系的に学ぶ

 

動画で「データサイエンスの流れ」を学んだので、次は本で「体系的に学んでいく」のがおすすめです。

 

データサイエンスのおすすめ本

「統計学→データサイエンス」の順で勉強するなら、この本が一番適しているかなと。

 

データサイエンスを学べる本はたくさんありますが、この本はデータサイエンスの基礎的なところから網羅的に書かれています。

そもそもデータサイエンスとは、といった概念の説明も書かれているので、Pythonと統計学を学んだなら持っておいて損がない本です。

 

本のタイトルに「東京大学」とあるので少しビビりますが、内容は分かりやすく書かれているので安心して頂けたらと。

データサイエンスの良書をもっと知りたいと思ったら、以下の記事が参考になりますよ。

データサイエンス 本 おすすめ
【2020年最新】データサイエンスでおすすめの本10冊【現役が紹介】 【2020年最新】データサイエンスでおすすめの本10冊【現役が紹介】 2020年最新版にて、データサイエン...

 

まとめ : 統計学の勉強は、理論だけではなく実践もしよう

 

というわけで、統計学の具体的な勉強方法について書いてきました。

 

僕の経験上、ずっと座学で本を読み続けるよりも、ある程度の基礎知識を身に付けたら実践に移った方が勉強になると感じています。

 

そもそも統計学を勉強する理由って、以下のいずれかですよね。

  • データサイエンティストになりたい
  • 企業内のデータを活用できるようになりたい

そして、これらの最終的な目標は、結局のところ「実践」です。

それなら最初から、Pythonを使って実践的な内容を学んでいくのが良いのかなと思います。

 

しかも、統計学は奥が深すぎるので、すべてを網羅するのは無理ゲーです。

この記事で紹介している統計学は、わりと初歩的な内容で、本当は「測度論的確率論」という、数学科でも挫折するような領域が待っています。

 

なので、さっさと実践に移ってしまって、「目標を達成できるような学習方法」に早い段階で切り替えていきましょう。

 

統計学もプログラミングも初めてだと、少しハードかもしれません。

でも、身に付けたら重宝するスキルなので、自分の市場価値を上げるためにも頑張っていきましょう(`・ω・´)!

 

それでは、この辺で。

 

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