データ分析に必要な数学を、ざっくり効率よく学ぶ方法！

ばってんです♨️

大量のデータ（ビッグデータ）から価値を見出していく、「データ分析・データサイエンス」という分野は、いろんな業種で切っては切り離せないものになってきていますね。それに伴い、書店にはいろんなハウツー本が並んでいますが、しっかりと理論的な背景を学ぶ機会は意外と少ないかもしれません。

そこで気合を入れて、理論的な本を手に取ると、数式がよくわからず諦めムードになります。ただ、基礎から積み上げることが大事だとわかっても、そんな時間はない...。そういう方も多いのではないでしょうか。

実は、高校数学で学ぶ内容には、データ分析・データサイエンスの基礎になっているものが少なくありません。そこでこの記事では、その中でも特に役に立つ単元について、ざっくりと効率よく学べる動画を紹介します！時間のない社会人の方々にもとてもオススメです。

ガッツリとは触れませんが、大学での学習分野の一端を知ることもできるので、その後の学習にもスムーズにつながります！

データの分析（高校数学I）

高校1年生の範囲で、データの見方や簡単な統計量を学習します。数式的な難しさはありませんが、標準偏差や相関係数といった、とても大事な概念が早速登場します。基礎をサクッと確認したい方には、下の動画がオススメです！

教科書まるごと1時間講義

「なぜこんなものを考えるのか」というストーリーを重視しているので、ただ暗記するよりも記憶が定着しやすいです。発展的な余談もたくさんあります！

前半：ヒストグラム、基本統計量(平均値・中央値・最頻値)、箱ひげ図など

後半：分散、標準偏差、共分散、散布図、相関など

確率統計・機械学習（大学教養レベル）

上の「データの分析」分野から一歩進んで、推定や仮説検定、さらには機械学習へと発展していきます。現実社会でも、とても応用可能性のあるテーマです。ストーリーで効率よく理解したい方には、ヨビノリさんのシリーズ動画がオススメです！全てこちらから動画を見ることができます！


動画の内容は以下のように多岐に渡ります。

確率統計

推定や仮説検定についての内容で、大学では統計学の授業として、大学1年時に学ぶことが多いです。背景を含めて、ストーリーで解説されているので、頭に残りやすく、学習もはかどります。数式も登場しますが、理解を重視されていて、とてもオススメです！

• 標本からの推定
  • 母集団と標本
  • 点推定の基礎
  • 区間推定の基礎
  • 区間推定（分散が未知）
  • 区間推定（分布が未知）
  • 母比率の推定
  • 母分散の推定
• 仮説検定
  • 母平均の検定
  • ウェルチの検定

機械学習

興味はあるけど、なかなか学ぶ機会のない機械学習。こちらも、難しい数式というよりは、イメージでの理解を重視されていて、挫折することなく、興味を持って学び続けることができます！

• 最小2乗法(回帰分析)
• 中心極限定理
• ベイズの定理
• ベイジアンネットワーク
• ポアソン分布
• 指数分布
• 教師あり学習と教師なし学習
• ディープラーニング
• 疑似相関

まずはこれらの動画で基礎をざっくり効率よく理解して、差別化できるレベルまでスムーズに進んでいきましょう！

読んでいただき、ありがとうございました〜。