統計学を学びたいけど苦手意識が強すぎて手が出せない・・・
こんな風に思っている方は多いはず。難しそうな用語も多くてイマイチ何をやっているのか想像できないという人もいますよね。そんな方にオススメの動画を発見しました。
Udemyでデータミックスの「統計学入門講座」が学習できます。Udemyは動画学習サービスですね。当サイトではデータミックスはスクールとしても人気です。ちなみに、動画ではタイトルが「統計学入門講座」となっていますが、Udemyサイト上でのタイトルは「【ゼロからおさらい】統計学の基礎」と表記されています。ちょっとややこしいですね。^^;
この動画は、統計学を学んでみたい方にはもちろん、データミックスってどんな感じなのかな？とデータミックス自体を知りたい人にもこの動画はオススメです。公式サイトではサンプルも視聴できるので、気になる方はチェックしてみてください。
この「統計学入門講座」は2.5時間の動画です。長すぎず、ちょうど良い長さですね。1日あれば学習できます。忙しい社会人でも学習可能なボリュームです。統計についてアレルギーを持っているかたも、この動画なら最後まで学習できるはずです。統計のイメージが持てますよ。
気になったので私も実際に購入して学習してみました。以下ではざっくりですが動画の感想（レビュー）を書いてみますね。購入の参考になれば幸いです。
この記事の内容は？
Udemy「統計学入門講座」の感想
この動画で出来るようになることは、
統計学の考え方をもとに正しいアプローチでデータを分析し、意思決定に寄与できるようになります
です。
受講者の評価も高いです。以下のページでレビューをチェックできます。
↑良い評価が多いです。
Udemy「統計学入門講座」の対象者は？
動画の中でも言及されていますが対象は社会人のようです。
統計学の基礎を学んで、
- データを入手したときに、どのような集計・分析を行うべきかを検討できる
- 伝えるべき数値が何であるかを理解でき、コミュニケーションできる
- データを用いて意思決定を支援できる
を目指します。ちょっと統計を知っていると、データとの向き合い方も楽しくなるかも。
「統計学入門講座」良かったところ
「統計学入門講座」を学習してみて良かったところを挙げてみます。
- 概念の理解に徹底している。なので最後まで完走できる。おそらく途中で挫折する人はいないはず。
- シンプルにまとめられている。小難しい解説はないのでスッと理解できるはずです。
- 簡単なところから解説がスタートする。平均や中央値、ヒストグラムなどかなり初歩的なところから始まります。すでに知っている人も多いでしょうが、押さえておきましょう。
- Excelを使って実際に計算してみせてくれる。現実でありそうなケースを例にしてExcelで計算します。計算と言っても便利な関数を使用するので難しくないです。統計の利用シーンがイメージできます。
- 統計に対する苦手意識が減り、次への学習の意欲が湧きます。
こんな感じでしょうか。とにかく統計についてイメージが持てるのがこのUdemy「統計学入門講座」（【ゼロからおさらい】統計学の基礎）の魅力でしょう。
Udemy「統計学入門講座」の流れと登場するキーワード
「統計学入門講座」（【ゼロからおさらい】統計学の基礎）は全部で3章構成です。それぞれの目標は以下の通り。用語の詳しい掘り下げは行わず、概念の理解がメインになります。この動画を統計学学習のファーストステップにするという位置づけが良いでしょう。この動画を見終わると、次のステップに進みやすくなると思います。
- 第一章：データの性質や捉え方を知ろう
- 第二章：サンプルの理解から母集団を理解しよう
- 第三章：統計的分析をしてみよう
キーワード的なところで言うと、第一章では基本統計量、第二章では確率分布、第三章では仮説検定について学んでいきます。
もう少し詳しくキーワードを紹介すると、
第一章でキーワード
第一章で学べるキーワードです。第一章は基本統計量について。初心者向けの統計書籍などでも必ず載っている項目です。この「統計学入門講座」動画だと20分くらいで紹介されています。
- ヒストグラム
- 基本統計量
- 平均
- 中央値
- 分散
- 標準偏差
「分散って何？」とか「標準偏差って何？」と聞かれて答えられますか？即答できない方はまずは押さえておきましょう。
第二章のキーワード
第二章は確率分布についてです。この章は全部で60分です。第一章と比べると、用語がわんさかで出来ますが、一つ一つはそんなに難しくないので確実に理解しておきましょう。
- 確率
- 確率変数
- 確率分布
- 離散的確率
- 連続的確率
- 確率質量関数（PMF）
- 確率密度関数（PDF）
- 累積分布関数（CDF）
まずは基本的なところから。それぞれの名称を覚える必要はなく、どういうものなのか理解しておけばOKです。
代表的な確率分布の解説になります。3つ出てきます。
- 正規分布
- 二項分布
- ポアソン分布
聞いたことはあるけれど、どんなものなのかはワカラナイ！という人は見ておきましょう。動画なのでイメージが付きやすいと思います。
ただ、分布自体についてはもう少し詳しく解説してくれても良いかも。でも、入門だからこれくらいで良いとも思ったり。まあ、二項分布とポアソン分布はそれぞれの分布を使ったExcelでの解説もありますし。
もちろん、これらの確率分布はどういう時に役立つのか？という解説もあります。まずはこっちを理解する方が大事ですね。ニュースアプリを例にして解説してくれます。具体的には1分間の同時起動数について統計的なアプローチをとっていきます。ポアソン分布を使います。身近な題材のためとっつきやすいのではないでしょうか。（教科書とかだと堅苦しい題材だったりしますよね。^^;）
ここで学べるキーワードは以下のようなものがあります。
- 母集団
- 分布の型
- 理論分布
- 理論分布のパラメーター
- 中心極限定理
- 標準正規分布
詳しくは掘り下げず、さらっと概念を理解する感じの内容でした。今後の学習をスムーズに進めるための第一ステップとしての動画として捉えれば良いでしょう。
第三章のキーワード
第三章のテーマは仮説検定。仮説検定とは「統計的に結論付けること」です。この章も第二章と同じく約60分の動画です。これまで学習したことを踏まえつつ、ビジネスの現場で使える話になります。仮説検定ってどう使うんだっけ？という状態の人も、なんとなくイメージが持てるようになります。まずは、細かいことは抜きにしてイメージを持つことが大事ですね。
動画の中で出て来るキーワードです。
- 仮説検定
- 帰無仮説
- 対立仮説
- 棄却
- P値（有意確率：Probability Value）
聞いたことがない人はアレルギーが出そうな雰囲気ですが、わかりやすく説明してくれます。一つ一つはそんなに難しくないです。落ち着いて理解していきましょう。
基本的な用語の解説の次はいくつかの具体例（スポーツドリンクの売上、チョコレートの売上）を用いて解説が進みます。
- P値の計算
- 中心極限定理（第二章で出たやつが再度登場）
- t分布
- 検定統計量
- 棄却域
- 有意
- 片側検定
- 両側検定
Excelで使用した関数
ちなみに、動画内でのExcelで使用した関数は以下です。参考に載せておきます。
- BINOM.DIST関数（単一項の二項分布確率を計算する）
- POISSON.DIST関数（ポアソン確率を計算する）
- STDEV.S関数（標本に基づいて母集団の標準偏差の推定値を計算する）
- SQRT関数（平方根を計算する）
- T.INV関数（t分布の左側逆関数の値を計算する）
おわりに
いかがでしたでしょうか。Udemyでデータミックスが公開している動画「統計学入門講座」（【ゼロからおさらい】統計学の基礎）の感想とレビューを紹介しました。概要なのでわかりやすさを重視した内容でした。最初はこれくらいの方が拒絶反応が出にくてGOODだと思います。2.5時間という長さはボリュームとしても丁度良かったです。
結構わかりやすく説明させていたので、統計学に興味が出てくる人も多そうです。この動画は社会人向けの設定のようですが、大学生にも良いと思います。私の場合ですが、大学の統計の授業ってすごくわかりにくかった記憶があります。先にこの「統計学入門講座」を見てから授業に臨むと理解度も変わってきたんだろうな〜という気がします。なので、大学生もオススメです。
私が学習した時でもすでに受講者が1368人ととても多かったです。評価も高いので参考になる人も多いと思います。
次はどうするか？
Udemy「統計学入門講座」の見終わった後は？
動画を見終わったらそれでおしまい、では寂しいですね。せっかく学習したのですからもったいないです。
ではどうするか？実際の業務に取り入れてみたり、あるいは、書籍を購入したりして統計の学習を進めてみたりするのも良いですね。体系的にがっつり学んでみたいという方は統計検定にチャレンジしてみるのも面白いかも。期限を決めて短期決戦で臨んでみてはいかがでしょうか。
中にはこの動画のファンになった方もいるかもしれません。何せわかりやすかったですから。もっと講義を受けたいという方は、動画公開元のデータミックスの講座に参加してみるのもアリでしょう。「データサイエンティスト育成コース」や「SQL・データ可視化コース」が受講できます。トレンドの勢いもあって人気のようです。
▶データミックス：https://datamix.co.jp/
おまけ：AIが学べるスクール
統計に興味がある方は、AI（人工知能）に興味がある場合も多いのかなと思っています。最近ではAIが学べるスクールも増えてきています。独学では学習の効率が悪いと感じる方、体系的に学んでみたい方はこのようなスクールを活用してみるのも良いでしょう。学習後のキャリアを支援（就職・転職など）してくれるスクールもあり、今後の人生の立ち振舞を考えている方は検討してみてください。下記の記事でまとめています。↓
