こんにちは、ふぁいちです。
本業の方でデータ分析を行なっており、
「統計学難しすぎね？」
と感じたので、なんで難しいのかを考えてみました。
これからデータサイエンティストになりたい方や、目下苦しみ中の方に向けて何か参考になる部分があれば幸いです。
数学的な基礎が必要
統計学は、数学を基礎とした学問分野であり、数学的な知識が必要不可欠です。
例えば、微積分や線形代数などの高度な数学的概念を理解していなければ、統計学を理解することが難しくなります。
数学的な基礎が必要とされることから、統計学は高度な数学的スキルを必要とする学問分野であることが分かります。数学に苦手意識を持っている人にとっては、統計学を学ぶことが困難になる場合があります。
とはいえ、苦手を克服すればいいだけではあるので、本記事の最後におすすめ教材をまとめた記事のリンクを用意しておりますので、ご参考までに！
大量のデータを扱う必要がある
統計学では多くの場合、大量のデータを扱う必要があります。
例えば、経済指標やマーケティングデータなどの膨大な量のデータを解析することが必要になる場合があります。
そのため、専門的なツールやソフトウェアが必要であり、その使い方を熟知している必要があります。
また、データの解析や処理には、多くの場合、膨大な時間がかかることがあります。
そのため、統計学を学ぶ上では、プログラミングなどのデータ処理についてのスキルを身につけることも重要になります。
確率や推論を理解する必要がある
統計学では、確率論や推論の概念を理解する必要があります。
例えば、確率分布や統計的推測などの概念を理解していなければ、データの解析や処理に失敗する可能性があります。
確率論や推論の概念は、抽象的な概念であり、理解することが容易ではありません。そのため、統計学を学ぶ上で、継続的な学習や理解に努めることが重要になります。
精度や信頼性に関する課題がある
統計学は、データの解析や処理において、精度や信頼性に関する課題ぎあります。
例えば、サンプリング誤差や標本の偏りなどがあります。
これらの問題を解決するためには、見極めるための専門的な知識やスキルが必要であり、それを身につけることが大切です。（それが難しいって話ですが）
論文やレポートの作成には、高度な技能が必要
統計学を学ぶ上で、論文やレポートの作成が必要になる場合があります。
これらの文書には、専門的な用語や概念が多く含まれており、適切な文書構成や論理的な説明力が求められます。また、適切な文献の引用や参照も必要になります。
これらのスキルは、統計学だけでなく、他の学問分野でも必要なスキルですが、統計学においては、特に高度なスキルが求められます。論文やレポートの作成にあたっては、学術誌の論文形式やプレゼンテーションのスキルも必要になります。
実践的な応用が必要
統計学を学ぶだけでなく、実際に応用することが重要です。
例えば、ビジネスや経済分野において、マーケティング調査や投資分析、web広告配信などの分野で応用されます。そのため、統計学を学ぶ上では、実践的な応用力を身につけることが必要です。
実践的な応用にあたっては、統計的手法を適用するだけでなく、問題の定義やデータの収集、解釈や提案までを行うことが求められます。統計学を学ぶ上で、実践的なプロジェクトやインターンシップなどの機会を活用することが大切です。
まとめ
統計学を学ぶには、高度な数学的スキルや抽象的な概念を理解することが必要です。
また、実践的な応用力も必要となります。これらの課題を克服するためには、継続的な学習や実践的な経験を積むことが不可欠です。
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それではまた別の記事でお会いしましょう！