試される大地から

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統計検定1級合格のための個人的まとめ

前の記事で、統計検定を受験することに決めたことを書いた。

www.geektrainee.com

やはりデータサイエンティストを目指すのであれば、機械学習の専門知識のみならず、統計学の知識は必須であるからだ。2〜4級はCBT方式で通年受験が可能なので、まずは2級の合格を目指したい。

2級対策

以下のテキストをAmazonで買ったので、これらをやりこんで今から3週間〜1ヶ月程度での2級合格を目指す。少し問題を見てみたが、難しいことはなさそうなので、多分1回の受験で合格できると思う。

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2014〜2016年]

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2015〜2017年]

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2015〜2017年]

「統計Web」というWebページも2級の範囲を網羅しており、対策に利用できそうだ。

bellcurve.jp

1級・準1級対策

1級・準1級を受ける上で問題となるのが、それぞれ年1回しか開催されないことだ。準1級の試験は6月、1級の試験は11月実施となるため学習の開始は待ったなしということになる。

やはり、統計検定1級・準1級ともなると、統計学の網羅的な理解が求められるため東大の統計学シリーズを読み込むのが良いということである。これらはすでに電子データ化が完了しているので、タブレットに入れて学習開始する予定である。

統計学入門 (基礎統計学?)

統計学入門 (基礎統計学?)

自然科学の統計学 (基礎統計学)

自然科学の統計学 (基礎統計学)

準1級に関しては、途中から実施されるようになったため、あまり過去問がなく、過去問中心の勉強法をとれないことがネックとなりそうだ。

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年]

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年]

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2016〜2017年]

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2016〜2017年]

もうひとつ気になる情報として、準1級の傾向が大きく変わっており、機械学習に関する設問が出るようになってきているとのことである。必然的に機械学習もカバーせざるを得ない。

カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

1級レベルであれば、数理統計学への習熟が必要となる。ゴリゴリの数式になれていかなければならない。これから11月の受験に向けて使おうと思っているのが以下の教科書。

現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

基礎系 数学 確率・統計II (東京大学工学教程)

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  • 作者: 青木敏,竹村彰通,東京大学工学教程編纂委員会
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統計のための行列代数 上

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  • 作者: D. A.ハーヴィル
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1級合格にむけて

正直、やること多くて厳しいなという印象。でもデータサイエンティスト目指すならこれくらいのことはやって、統計に関することはある程度自身を持って話ができるようにしておきたいのも確かだ。

統計検定についての参考資料

datascientist.hatenadiary.com

id.fnshr.info

su-butsu-kikaigakusyuu.hatenablog.com

qiita.com