これまで別記事文系ビジネスパーソンこそ統計学を学ぶべき理由において、経営や事業について知見のある文系ビジネスパーソンが「統計学」や「プログラミング」を学ぶことで、データサイエンティストとして即戦力になることをお話しました。

データサイエンティストに求められる3つの能力「ビジネス力（BUSINESS PROBLEM SOLVING）」「データサイエンス力（DATA SCIENCE）」「データエンジニアリング力（DATA ENGINEERING）」のうち、「データエンジニアリング」の学習におすすめの教材は、別記事文系ビジネスパーソンにおすすめの学習教材「データエンジニアリング」でお伝えしています。

今回はデータサイエンティストに求められる「データサイエンス力」について、統計学と数学のうち「統計学」の勉強におすすめの学習教材をご紹介します。

データサイエンスの勉強は「統計学」から着手すべし

文系ビジネスパーソンにおすすめの学習教材「データサイエンス（統計学）」の画像です

別記事データサイエンス初学者が、データエンジニアリングから学ぶべき理由の中で、私はデータサイエンスよりもデータエンジニアリングから先に勉強を始める方が無難だと述べました。統計学は文系の人にとってハードルが高いため、プログラミング言語を通じて統計学の基礎を習得していくほうがモチベーションも維持しやすいからです。

これはデータサイエンス力を構成する「統計学」と「数学」についても同様で、これまで数学になじみのなかった文系ビジネスパーソンがいきなり数学の勉強から入ってしまうと「受験勉強でもないのに、何のためにこれをやっているのだろう」と目的が分かりにくくモチベーションを保ちづらくなってしまうため、統計学から着手することをおすすめします。

とはいえ、統計学の勉強を進めていくうちに「数学をやらなきゃな」と思う時が必ず来ます。その時点になって初めて数学に着手すれば充分です。

統計検定の試験対策をしながら勉強を進める

文系ビジネスパーソンにおすすめの学習教材「データサイエンス（統計学）」の写真です

統計の場合は「統計検定」という試験があるので、この試験を利用しながら勉強をするのが効率的です。統計学には大まかに3つのレベルがあり、それぞれが統計検定のレベルに対応しています

入門レベル（高校生レベル）：統計検定3級
初級レベル（大学1・2年生レベル）：統計検定2級
中級レベル〜（多変量解析、数理統計学、時系列分析、ベイズ統計学）：統計検定準1級、1級

試験に向けて勉強する対策のいいところは、それ専用の対策本があるので学習効率が高いという点です。マイナーな資格ではこのメリットは享受できませんが、統計検定クラスになると、2級の受験対策にはこれ、というあらかじめ内容がまとまった教材があるので、学習を進めやすいのです。範囲が無限で勉強するよりは、範囲が決まっているなかから勉強をしたほうがやりやすいです。いずれはその範囲を広げる必要はありますが、初学者がいきなり無限の範囲から勉強しろと言われても何から手をつけていいのか迷ってしまい、現実的ではありません。それぞれのレベルを目指しながら試験対策するほうが、勉強しやすいと思います。

またモチベーション維持という意味でも検定の受験はおすすめです。合格が目的というよりは、疲れや中だるみを防ぐことが目的です。データサイエンスの勉強は長期戦のため、途中途中でマイルストーンを設定したほうがやる気につながります。

統計検定2級合格に必要な教材については別記事でご紹介していますので、こちらも併せてご覧ください。

統計検定2級合格に必要な教材はズバリこの一冊

より上級の統計検定を目指す理由

統計検定に関して、そこまで高いレベルの級は必要ないと思う方もいるでしょう。実際に、企業のデータサイエンス部門の募集要項などで求められているのは統計検定2級であることが多いです。

しかし、統計検定2級で何をやっているのかを本当に理解するためには、さらに1つ上のレベルに行く必要があります。もう一段階上のレベルで俯瞰して見ないとその本質は分からないのです。そういう意味で、準1級や1級の勉強をするのはアリだと思います。それにより、本当の意味で統計検定2級で何をやっているのかが分かります。

これは簿記なども同様だと思います。簿記も2級を取得したからといってきちんと全てを理解しているかというと恐らくそうではなくて、ちょっと上の級の勉強をすると2級の内容が腹落ちするようになります。そういう意味で上の級を目指してみるというのはオーバースペックではないと思います。

統計検定3級に関しても同様で、この級は分野的にはとても奥が深いのですが、表面的なことしか聞かれません。そのため、1級や2級の勉強をすると「この問題ってもっと他に本質があったんだ」というのが見えてくるのです。また、会社で雇われるのではなくデータサイエンスを自分で仕事にするのであれば、必然的に準1級や1級レベルの統計学の知識が必要になりますがあります。

動画、書籍、学校を組み合わせて勉強を進めよう

データサイエンスの学習教材は基本的にデータエンジニアリングを勉強する場合と同じですので、文系ビジネスパーソンにおすすめの学習教材「データエンジニアリング」でご紹介した下記の動画学習サービスが活用できます。ただし、データエンジニアリングに比べて講座数は少ないかもしれません。

・gacco
・Schoo
・Udemy
・ストアカ

書籍に関しては、今では高校の教科書でも統計学がカリキュラムに入っているので、高校生レベルの統計学の本を試しに読んでみて、分からなければそこから始めたほうが良いと思います。高校の教科書を買うのかというと、そういう訳にはなかなかいかないと思いますので、大人の数学学び直しのようなテキストの中で、統計学に関連するようなところだけ学び直すことをおすすめします。

あとは、「初級統計学」などの書籍をやってもらえばいいです。これは統計だけに特化した本で、データエンジニアリングでやった統計よりも、もう少し深い内容になっています。データエンジニアリングで統計学の入門を学んでいるとしたら、高校生レベルの統計学は理解できるようになっていると思いますので、その続きで大学1年生でやるような統計学の内容をするイメージです。

学校についても文系ビジネスパーソンにおすすめの学習教材「データエンジニアリング」でご紹介した下記のスクールがあります。