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2022/1/14更新
『統計の勉強を始めたんだけど、そもそも数学が難しい。。』
『データサイエンティストを目指して統計学について勉強しています。社会に出てからも利用できる良書を知りたいです。』
『市場価値を高めるために統計学と共に学んでおくべきことは?』
こんなお悩みを解決します。
☆本記事の信頼性
東大や京大で、統計学について勉強している情報・数学系や、経済学研究科の友人(9人)の話をもとにこの記事を書きました。また、ITメガベンチャーのデータサイエンティスト・マーケターの友人(5人)のオススメ参考書についても紹介しています。
本記事で紹介する参考書で勉強すれば、大学で学ぶ統計学については一通り理解できます。また、社会に出てからも役に立つ知識を身につけることができると思います。
統計学のおすすめ参考書
完全独習 統計学入門
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統計学を初めて学ぶ人にオススメの参考書です。
標準偏差の概念を重要視している参考書で練習問題も充実しているため、初学者の理解につながります。
初学者にオススメしたい参考書です。
入門 統計解析法
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高校レベルの数学を学んだ人はこの本で学び始めるといいでしょう。
統計解析全体を基礎から学びたい人の入門書です。
解説が丁寧で理解しやすく、演習問題も充実しているため、基礎の定着が図れます。
統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
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統計学をしっかりと学びたい人にオススメの参考書です。
基礎として、重要な項目が網羅されています。
1次元、2次元のデータから確率変数や標本分布、仮説検定、回帰分析などの基礎概念の理解に最適な参考書です。
演習問題も充実しているため、しっかりと基礎定着を図れます。
入門書として最もオススメできる参考書の一つです。
完全独習 ベイズ統計学入門
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ベイズを学び始めるのにオススメの参考書です。
初学者でも理解できる様に、説明がかなり丁寧に書かれている印象です。
ビジネスパーソンにもおすすめできる一冊です!
道具としてのベイズ統計
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上記、ベイズ統計学の基礎が身に付いている人にオススメの参考書です。
基本的な数学の知識がある人は、いきなり本書で勉強しても問題ありません。
ベイズの基礎をしっかりと身につけたい人に最もオススメする導入本です。
データ解析のための統計モデリング入門
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導入本の次は本書一択です。
演習問題が充実しており、数学的なモデルを徹底的に理解することができます。
ベイズ統計に関するデータ解析について、実用面でも活きる本物の知識が身につきます。
統計学が最強の学問である
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心理統計学や、社会調査法、データマイニングなどを幅広く理解できるシリーズです。
マーケターやデータサイエンティストの方なら一度は読んでおきたい良書です。
統計学がわかる (ファーストブック)
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ハンバーガー屋を題材にして統計学について非常にわかりやすく解説されています。
学問としての統計学というよりも、実用性を重視した参考書になっています。
特に社会人にオススメの参考書です。
統計学のおすすめ問題集
統計学的な考えを、使えるかたちで身につけるためには、様々なケースを繰り返し解くしかありません。
故に、参考書だけでは無く、問題集を解くことが必須です。
ここでは、代表的な問題集を2つご紹介します。
弱点克服 大学生の確率・統計
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確率・統計については、これ一冊で基礎から応用まで対応可能です。
院試対策も本書だけで十分対応可能です。
演習大学院入試問題[数学]II 第3版
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上記問題集だけでは心配という人には本書をオススメします。
難易度の高い問題が充実しており、本書をやり込めば、院試対策は完璧だと思います。
統計学と共に学ぶべきこと【市場価値を上げる!】
あなたの市場価値を高めるために、統計学と共に学ぶといい事をご紹介します。
統計検定
統計学を学んで「就活・転職に活かしたい」や「統計学の知識をアピールポイントにしたい」と考えている人、
また、単価の高い副業を始めたいと言う人は、統計検定の受験がオススメです。
なぜなら、統計学に関する資格試験は統計検定しか存在しないため、『統計検定を持っている=統計学の知識を持っている』と言う証明になります。
データ分析などの副業案件(時給3000〜6000円程度)の必要条件に「統計検定2級レベルの知識」などと書いてあるものを頻繁に目にします。
統計学に限らず、資格は能力を客観的に評価するための指標ですから、統計学の知識をアピールしたい人は取得しておきたい資格です。
本業、副業の幅を広げるために取得して損は無い資格だと思います!
Pythonなどのプログラミング言語
統計学を学ぶなら、Pythonもセットで学びましょう。
データサイエンティストや機械学習エンジニアとして就職できる様になります。
これらの職種は市場価値がすごく高いです。
AIに関わる職業は、需要に対して供給が追いついていないのが現状です。故に高給です。
2030年には、AIやデータサイエンスができる人材が、約38万人不足すると言われています。
今から統計学とPythonを学んでおけば、後のチャンスを掴みやすいですね。
機械学習やデータサイエンス関連の職につきたい人は「キカガク」の無料面談をオススメします!
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- 年収や将来的な安定性は?
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☆数学が苦手な人はこちらの記事をご参考に