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勉強と本と数学に関するrichard_rawのブックマーク (4)

  • 文系社会人が統計のために1から高校数学をやりなおしました|hanaori

    こういう人間です ・ 文系(英文学科) ・ Webエンジニア ・ 統計を勉強中モチベーションここ2年ほど統計を勉強しているのですが、そこで毎回立ちふさがるのが数学の壁でした。わたしは文系ということもあって数ⅡB(しかも途中まで)しか履修していなかったため、微分積分や線形代数などが出てくると理解することが難しく時間がかかってしまいます。 でももっと統計を知りたいし理解したい 😭 という気持ちをずっと感じていて今回数学をやり直すことにしました。 高校3年分と考えるとなかなか決心するのに時間がかかりましたが、やってよかったと思います。スケジュール感や実際使ったなどを共有することで同じような方の参考になればよいなあ、と思います。 実際使用した ・ 講座■ よくわかる数学シリーズ 主にMY BESTシリーズを使用しました。カラーで説明もわかりやすく、目にも心にもやさしい仕上がりになっております

    文系社会人が統計のために1から高校数学をやりなおしました|hanaori
    richard_raw
    richard_raw 2020/04/01
    数学のセンスが錆び付いているので私も復習したいところ。数学公式の事典はよさそうですね。
  • 1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py

    前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かったの紹介、そして読んだの簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitter相談したら、こちらのを数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ

    1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
    richard_raw
    richard_raw 2017/05/15
    「完全独習」と「マンガでわかる統計学」は積読してた……。東大の赤本はこれらを読んでからですね。
  • VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本

    2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやったは僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師。MITで長年教科書として使われてきたです。今はPythonなので違う筈。今やっ

    richard_raw
    richard_raw 2011/11/09
    GEBって技術書だったんですな。数学的基礎は固めたい。
  • 統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ~おとうさんの解析日記~

    googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています(同記事)。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系のは最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べるはまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =

    統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ~おとうさんの解析日記~
    richard_raw
    richard_raw 2011/07/11
    理論より解析。学生時代は意味も分からずに解いていたので身についてません。
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