こーし⚡️ケミカルエンジニア
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化学工学×データサイエンス｜【取得資格】化学工学技士、エネ管（熱）、高圧ガス（甲化）、公害防止（大気、水質、DXN）、危険物（甲） 、TOEIC 880 、統計検定2級→準1級→1級合格｜ 統計検定2級試験対策アプリ制作｜pythonと数理統計学を勉強中！
技術ブログやってます↓「雷電風雨のエンジニア」
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✅2024年の目標（仮）
今年の目標はこれでいこう！
方針：化学・化学工学×データサイエンスで社会貢献
テーマ：統計学、キャリア（専門性）、DX、LLM、化学業界、ソフトセンサー、異常検知、制御
【積み上げ目標】
①ブログ100記事到達（+29記事）
②note +20記事
③X +300ポスト
④読書 30冊
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これから統計学を勉強しようと考えている方は
①統計学のマンガ
②初学者向けの教科書（２級向け）
③伝統的な統計学の教科書（準１級向け）
の３ステップで勉強することをオススメします！
おそらく、最初に③から始めると挫折します。。
統計学に限らず、この３ステップを意識すれば挫折しにくいかと
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日本企業が陥りやすい「技術志向」
DXも同じ傾向があると気づいた。
例えば「画像認識が使えそう」とか「生成系AIが使えそう」など、技術ありきで「やれそうな課題」に取り組むと失敗しやすい。
やはり、「あるべき姿」や「現場の課題」からスタートすべきであり、技術者としては反省しかないな。。
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✅統計検定1級
過去問を解いてみたけど、数学力でつまずくことが多い。
ただ、良質な解説を載せてるブログが多くてとても助かる。
・あつまれ統計の森
・SATOLOG
・有意に無意味な話
・DataArts
・脳内ライブラリアン
など
公式問題集の解説が難しくて理解できなかったら、すぐネットで検索すべきだな
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統計検定２級の最頻出問題でもある「仮説検定」では、下図のような整理がとても重要。
全体像を掴むことで、自信をもって検定手法を選択できる。
もちろん実務でも、z検定かt検定のどちらを使うべきかの判断に使える。
#統計検定2級
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管理職になるとマネジメント業務ばかりとなり、エンジニアとしての技術力が低下する。
段々と最新技術に疎くなり、部下が持ってきた案件に対してリスクとって決断できなくなる。
必要以上の懸念事項を挙げて部下に検討させ、時間を浪費し、部下のモチベーションが低下。
これが企業衰退のメカニズム
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✅Pythonによる異常検知
何かと万能と言われる機械学習や深層学習でも、非定常性の時系列データにはそのままでは使えない。
機械学習や深層学習が使えないというイメージがあったのは、扱ってるデータが時系列データだったからか。
写真は、予測結果が右にズレており「見せかけの回帰」となっている例
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データサイエンスで仕事をしたいのなら、統計検定を２⇒準１⇒１級と取得し、基礎学力をつけた方がよいかも（一部の優秀な人は除く）
興味ある分野ばかりだと視野が狭くなるし、特に数理統計学は避けてしまいがち
統計検定を取得しつつ、業務に関連する分野を深掘りするのは遠回りのようで近道なのかも
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線形代数も確率も苦手でボロボロのスタートでしたが、初心者用テキストから始めて統計検定１級まで取得できました！（1,000時間以上は勉強しました。。）
今では、業務でもpythonを駆使しながらゴリゴリデータ解析しています。
明らかに業務のレベルが上がりました。
毎日コツコツ継続努力の賜物です！
ゴリゴリ統計使ってて、統計検定2級の学習アプリもリリースされている
@mimikousi
さん。
まさかのスタートライン。意外すぎる笑
>大学院試験の線形代数は白紙で提出（ヤバい。。）
>確率は、大学受験以来ほぼ使っていない。
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ついに！！
「統計検定2級問題集アプリ」をリリースしました！
まずは、8月限定で700円にします！
さらに20問くらい追加した後、値上げする予定です（安すぎるので）。
これを機に統計検定に挑戦するのはいかがでしょうか！？
#統計検定2級
#問題集アプリ
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ブログをリライトしました！
統計学の初心者から統計検定１級取得までの実体験をもとに、統計学に必要な数学の参考書をまとめています。
統計学を勉強したいけれど、どのくらいの数学力が必要なのか不安な方はぜひ参考にしてみてください！
無料で学ぶ方法もまとめています。
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統計解析と機械学習の境界はかなり曖昧。
「説明性」と「予測精度」のどちらを重視するかの違い。
あと、用語も異なる。
統計学の基礎から学んできた身としては、統計解析の用語を使いたいところだけど、機械学習の用語の方がしっくりくるな（モデル以外）
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✅統計学のオススメ教科書
読者に愛されてる教科書がオススメ。
例えば、
•統計学入門（赤本）
•現代数理統計学の基礎（久保川本）
など
演習問題の解答を優秀な読者がブログに上げてくれてる。
読者にとって、これだけの熱量と労力をかける価値のある教科書ということ。
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各専門家が「武器の一つとしてデータサイエンスを身につける」ことを身をもって実験中。
統計検定２級までなら万人にオススメしたいが、準１級以上になると学習量が膨大なので覚悟がいる。
準１級＋１級ともなると、知識量は駆け出しのデータサイエンティストに匹敵しそう。
あとはPython等の実装力か
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「統計検定2級問題集アプリ」は6月頃からコツコツと作っていまして、こんな感じにできてます！
自分で使っても復習になりそう！
一人で作っている訳ではないので、さすがに有料ですが、1000円未満の手頃価格にしようと思っています。
お盆休み前にリリースできると良いな！
#統計検定2級
#問題集アプリ
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統計学専用の本棚を購入しました！
計120冊くらいありましたね。。
まだ読んでない本がたくさんあるので、ワクワクします！
空きスペースがあるので、また本買っちゃいそう笑
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データサイエンティストじゃなくても、統計学は十分活用できる。
例えば、化学メーカーではこんな感じ。
・品質管理（3σ法）
・品質分析（定量下限、対数正規分布）
・品質予測（重回帰分析）
・実験結果解析（平均・分散の検定、分散分析）
・実験計画
などなど
勉強すればするほど活用範囲が広がる！
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✅統計学のための数学入門３０講
統計学でよく使う線形代数の基礎がまとまっている。
数式展開していて、混乱することがあるので、怪しいなと思ったら参照するようにしている。
コラムもあるので、とても勉強になる。
ただし、一から解説するタイプの教科書じゃないので初心者にはやや難しい。
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統計検定準１級の合格証が届きました。
なんと最優秀成績賞でした！
半年程みっちり勉強した甲斐がありました。
驕ることなく、今週も「線形代数の基礎」を復習していきたいと思います！
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✅確率統計キャンパス・ゼミ
約20時間かけてやっと読了！
単位取得ではなく「統計検定」という視点で見ると、2級〜1級のあらゆる難易度の内容を含んでいるな。
特に、4,5章は鬼畜だった。
ただ、式展開がめっちゃ丁寧なので、つまずきにくいとは思うが初学者は飛ばしても良い��思う。
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家にある統計学の基礎教科書（kindle含む）を比較してみようかな。
統計検定1級まで理解できるようになったし（たぶん）、昔より視野が広がっているはず
①統計学入門（小島著）
②基本統計学（東洋経済新報社）
③統計学基礎（2級公式）
④入門統計解析
⑤基本統計学（有斐閣）
⑥統計学入門（赤本）
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データ解析でおなじみの「主成分分析」の可視化アプリを作りました！
��線形の可視化手法「t-SNE」も追加してます。
Streamlit Shareではt-SNEはやや重たいようです。。
多変数データセットでもこんな感じで可視化することで、異常値などの特徴が見えてくることがありますね！
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✅データサイエンスの勉強順序（仮）
生成AIの出現でpythonの比重が下がり、理論の理解により注力できるようになったのは間違いない。
①統計基礎（統計検定２級、準１級）
②線形代数
③python基礎
④データ解析のためのpython
⑤機械学習
⑥深層学習
（統計検定１級、E資格、Git、Kaggleなど）
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最近、いい歳して「特異値分解」を勉強した。
この内容は、学生時代に勉強した覚えがない。
コンピュータサイエンス全盛の時代に、「線形代数」の勉強を怠ってきたのは本当に痛い。
学生時代はただの行列だと舐めていた。
化学工学ではあまり使われないけど、こんなに実社会で使われているとはな。。
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数年前までは、統計学を勉強してもプログラミングができないと高度なデータ解析はできなかった。
しかし、今は生成AIに「何がしたいか」を指示すれば、"ほぼ"正確にプログラムを書いてくれる。
よって今は「統計学を使って何ができるのか」を学ぶ好機であり「統計検定」の重要性も増してきていると思う
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DXセミナー等で情報を集め、化学メーカーが使う統計解析ツールをまとめてみた。
三菱ケミカル：Rapid Miner
住友化学：tableau
三井化学：SPSS
旭化成：JMP
さらに、どの会社もPythonの環境提供や教育も実施している。
見える化するだけなら有償ツールを使った方が速いなど、Pythonとの使い分けが鍵。
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スモールデータ解析と機械学習を読了！
統計検定準1級くらいの難易度で、Pythonコード付きなので、かなり実践的な技術が身につくと思う。
ただし、初版なので誤植が結構多い。
・主成分分析、PLS
・入力変数選択（Lasso、VIP法、NCSC-VS）
・分類（RUSBoost）
・異常検知（MSPC、オートエンコーダ）
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✅スモールデータ解析と機械学習
近年ビッグデータに注目が集まり、古典的な統計学が影を潜めている。
製造現場で扱うのはスモールデータが多く、気になっていた内容ズバリで驚いた。引き続き読み進めたい。
・次元削減（ＰＣＡ）
・線形回帰モデル（ＰＬＳ）
・特徴量選択
・不均衡データ
・異常検知
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統計検定準1級に合格しました❗
6月中旬から勉強を始めて、勉強時間は300時間を超えました。
しかし、まだまだ理解不足なので、引き続き勉強していきます。
次は、11月の統計検定1級ですね。
6月頃までは、実務に特化した勉強をコツコツやっていきます❗
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4年連続でDX銘柄に選定された旭化成
DX教育を下記3段階で行っている。
①統計解析
②見える化ツール
③デジタル化（ペーパーレスなど）
一見、データ利活用の進捗と逆のように見えるが、これが上手くいっているらしい。
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最近、技術強めの方々に誘っていただき「統計検定2級問題集アプリ」を制作しています！
スキマ時間にサクッと勉強できるアプリを目指してます！
解説のわかりやすさと、スマホ画面での見やすさを意識していますが、バランスが難しいですね。。
完成までもう少し頑張ろう💪
#統計検定2級
#問題集アプリ
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「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読了！
まさにテクニック集といった感じ。
各テーマの深掘りは他書で補う必要がありそう。
参考文献にはよく目にする書籍が多く列挙されていて、手元に11冊中６冊もあった笑
それにしても分厚すぎる。。果たして読み切れるのか？
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ブログ更新しました！
統計検定1級の勉強方法について、合格体験談を交えて解説してみました。
私は、統計学初心者から、統計検定2級、準1級、1級と一歩一歩確実にスキルアップしてきました。
よって、これから統計学の勉強を始める方にも参考になると思います！
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✅外れ値除去法
①３σ法
②四分位偏差法
③Hampelフィルタ(Idemtifier)
３σ法が一番有名ですが、外れ値の影響を受けやすく実務で使えないことが多々あるため、基本Hampelフィルタを使うようにしています。
Hampelフィルタについては、ブログ記事にまとめています。
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✅統計学の教科書に要した時間
1位 統計学実践ワークブック 150h以上
2位 多変量解析法入門 53h
3位 心理統計学の基礎 40ｈ
4位 統計学入門（赤本） 30ｈ
5位 データ解析のための統計モデリング入門（緑本） 20h
ダントツでワークブックに時間費やしてる笑
なお、Studyplusで記録してます。
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本日も夜活やっていきます！
「Pythonではじめる時系列分析入門」は動機づけもうまいし、理論と実践（Python）のバランスも良い！
見せかけの回帰とDurbin-Watson比は知っていたけれど、Pythonで実装してみてやっと腹落ちできたかも。
実務でやった時系列回帰分析の結果（残差）を再確認しないとな。
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次の本に行こうかと何回も思ってるけど、結局下記4冊を繰り返し読んでる
化学系でデータ解析するなら下記4冊はマジでオススメです！
①化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門
②スモールデータ解析と機械学習
③Pythonで学ぶ実験計画法入門
④化学・化学工学のための実践データサイエンス
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ブログ更新しました！
統計検定1級対策で「現代数理統計学（竹村著）」と「現代数理統計学の基礎（久保川著）」を両方読みました。
そこで、どちらが統計検定1級向けか検証してみました。
これから統計検定1級に挑戦してみようと考えている方はぜひ参考にしてみてください！
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データを取り扱う技術者には「統計学」を学んで欲しいけど、学習コストが高すぎる。
気軽に勉強しろとは言いにくい。。
自分も2年以上勉強してきて、まだまだ初心者の域を脱していない。。
専門外の技術者が独学でデータサイエンスを勉強したらどうなるのか、自分は実験台のつもり。
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ブログ更新しました！
統計検定1級のおすすめ参考書について詳しく解説しました。
2年間で計360時間ほど勉強し、教科書も5冊以上読み込んだ経験から、オススメ参考書を紹介します。
これから統計検定1級に挑戦したい方は、ぜひ読んでみてください！
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統計検定1級合格してました！
トータル300時間くらい勉強したので、報われてホントに良かった！
ただ、手応えはあったのに、優秀成績賞でなかったのはショック。
みんなどんだけレベル高いんだ。。
とにかく合格は合格なので、合格体験談を書いていこうかな！
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統計検定1級の動機付けのため、こちらの書籍を読んでいく。
ベータ・2項分布（混合分布）も出てくるし、大数弱の法則やパレート分布も出てくる。
統計検定2級から準1級、1級に進む前に読むと良さそう！
序章の「傘を持っていくかどうか」の意思決定モデルで、数理モデルを勉強すべき理由が腑に落ちた！
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✅統計検定1級を勉強する理由
①統計学を正しく使いたい
②数理モデルをビジネス課題に適用したい
③機械学習の教科書を楽に読めるようにしたい
実力不足により長年積読してたESLやPRMLが、なんとなく読めるようになってるから驚く。
（読むとは言っていない）
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✅統計検定1級
不偏分散の証明によく用いる写真1枚目の関係式は、下記の教科書に解説が載っている。
①「現代数理統計学の基礎」P86〜
②「スモールデータ解析と機械学習」P265〜
②の方が、解説が細かくてわかりやすいのでおススメ！
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分厚い本を2冊も買ってしまいました！
「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を今読んでいて、次に読みたい本は下記４冊
①アンサンブル学習
②異常検知入門
③The Kaggle book
④基本統計学
ただ、「Pythonではじめる時系列分析入門」にはLightGBMやRNNの解説もあるし、優先順位上げて読んでみようかな！
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✅Pythonで学ぶ実験計画法入門
書籍名からは想像できないが、「ガウス過程回帰」の解説もサンプルコードも掲載されている。
参考にしながらコードを書いてみたら、かなり簡単に実装できた。
取り急ぎ、GtiHubにアップしたけど、時間ができたらブログで解説記事を書きたいな。
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前から気になっていて書籍を買い増してきたけど、「因果推論」を学びたくなってきた。
原因なのか結果なのかドメイン知識を駆使しても、判断しにくいことが多すぎる。。
ソフトセンサー、異常検知に続いて次のテーマになりそう！
統計検定１級の勉強終わったら本格的に取り組もうかな！
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「スモールデータ解析と機械学習」の1〜4章を読了！
主成分分析やPLS、そして変数選択手法についてpython実装方法を学べたので、実務で使っていきたい。
また、統計検定準1級で勉強した残差分析（回帰診断法）を復習するために、次は「回帰分析」に挑戦してみる！
グッと難易度上がるので頑張ろう💪
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統計検定２級では「統計学を使って何ができるのか」について概要を学ぶことができる。
準１級では浅く広く応用を学び、あとは各々の専門分野で深掘りしていく必要がある
ちなみに、統計検定１級は”新しい手法を学ぶ”というより、２級や準１級で学ぶ手法を「数学的に正しく扱う」ことに主眼があると思う
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統計検定準1級の勉強をしてたときは、「実用」の意味で視野が広がった。
一方、統計検定1級の勉強をしたら、機械学習やベイズ統計学の教科書が読みやすくなった。
数式に慣れて、難しい内容も頭に入るようになったらしい。
勉強内容は異なるけれど、視野が広がるという点で準1級も1級もすばらしいな。
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✅統計検定2級問題集アプリ
Android版もリリースしました！
本当はios版と同時にリリースしたかったのですが、少し遅くなってしまいました。。
9月になったら値上げする予定なので、もしご興味あれば今がお得です！！
#統計検定2級
#問題集アプリ
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データ分析を行う前の「課題設定」については、こちらの記事にまとめています。
どんなにデータサイエンスに習熟していたとしても、課題設定の部分が上手くないと「結果」は出ないです。
課題設定の重要性を肝に銘じつつ、データサイエンスは面白いので、引き続き勉強します笑
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遅くなりましたが、統計検定1級の合格証が届いてました！
やっと安心して実務に集中できるな！
ただ、数理統計学の理解度は「まだまだ」だと自覚してるので、慢心はできないと思う。。
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最近、Twitterとブログを通して、勉強記録を垂れ流している。
30代社会人が1から「統計学」と「python」を勉強したらどうなるのかという過程をお見せできればと思う。
結果、誰かの役に立てれば嬉しいな。
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ブログ更新しました！
半年以上勉強し、10冊以上の参考書を読み比べた経験をもとにおすすめ参考書についてまとめました。
特に、ワークブックはおすすめの読み方や重点的に勉強すべき項目についても解説しました。
統計検定準１級に挑戦する方はぜひ参考にしてみて下さい。
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今年のデータサイエンス学習指針について書きました。
・統計検定１級対策（統計数理）
・ソフトセンサー
・異常検知
・Python実装
について勉強していけたらと思います！
やることたくさんあるけど、楽しみながらやっていきます！
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会社ではテクニック系の本の勉強し、家では理論の勉強をしている。
＜会社＞
・Kaggleで勝つ
・前処理大全
・ベイズ統計モデリング
・時系列解析
＜家＞
・統計学実践ワークブック
・久保川本
・東大（赤、青、緑）
本当は優先順位をつけて、1つずつ集中してやりたいのだが。。
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製造業では、統計解析の知識と技量がないために、きちんと解析されていない問題が山積みなのかもしれない。
データサイエンティストではなく、現場の技術者（私）が統計学とPythonをある程度身につけたら、取り組むべき課題が増えたような気がする。。
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書きたかったpython記事がまだ書けてないけど、そろそろ統計検定1級に向けて数理統計学に注力していく！
教科書は「現代数理統計学の基礎」か「現代数理統計学」で迷いに迷ってる。。
一から読み始めるには遅い気もするけど、「現代数理統計学」を読んでいこうかな！
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✅統計検定1級の勉強記録
✔ノート7冊
✔教科書5冊
✔過去問3冊
昨年分を合わせると、2倍以上勉強したけど、とりあえず今年はこんな感じ。
教科書は毎日持ち歩いてたから、カバーがボロボロになってしまった。
お次の勉強は、このままの勢いで理論系いくか、実務系にいくか悩ましいな。。
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現場で使えそうなコードがあったので、さくっと読んでみた！
・正規性の検定⇒Shapiro-Wilk検定、正規確率（Q-Q）プロット
・ノイズ除去⇒SGフィルタ
・回帰分析⇒PLS
・外れ値除去⇒Isolation Forest
プロセスの時系列データよりも、機器分析データ解析の方が取り組みやすい印象。
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ブログ更新しました！
統計検定準１級の合格体験談です。
実体験を盛り込んだ内容ですので、統計検定準１級に興味のある方はぜひ覗いてみて下さい！
勉強時間の目安や出題傾向、効率的な勉強方法も記載していますので、これから受験する方は時間の節約になるかもしれません！
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旭化成のラーニングコミュニティ「新卒学部」は、マジで良い取り組みだと思う！
自分は一人でコツコツ勉強してきたけど、勉強しながら人と繋がれるのはとても重要（Xでも仲間はできるけど）
４年連続でDX銘柄に選ばれた旭化成。
他社より進んだ取り組みをどんどん始めている！
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✅スモールデータ解析と機械学習
PLSと異常検知について詳しく書かれており、今関心があるテーマにドンピシャでワクワクしてる。
しかも、化学工学出身の先生が書いており、例題もプロセスエンジニア向けでとても良い。
優先順位を上げて読みたい。
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一部の優秀な人を除き、大半のデータサイエンス初学者は基礎学力をつけるために統計検定２級⇒準１級⇒１級を取得するのもアリだと思う。
良質な問題が多く、出題範囲も広め。
実務関連だけでは視野が狭くなってしまうけれど、統計検定は普段触れない分野も学べるのでとても良い学習機会になると思う。
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データサイエンスの勉強を推奨しているが、あくまで「専門技術×データサイエンス」を前提とする。
特に化学プラントだと、統計学を極めるよりも化学工学（物理化学や制御工学含む）を勉強する方が省エネ・コスト削減・脱炭素といった成果につながりやすい。
統計学は難しいし、何でもできる訳ではない
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あくまで個人の見解だけど、統計検定2級レベルで仕事に使うのは危ないかな。。
2級を取得したばかりの頃、仮説検定を業務（＆ブログ）に使っていたが、今見直すと結論がイマイチ。。
必要とする知識が全然足りていなかった。
欲を言えば、準1級でも足りないし、ましてや1級を取っても足りないのだが。
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統計学を１年以上勉強し、やっと機械学習が理解できるとこまで来たので勉強が楽しい。
しかし、実務で使うには、まだまだ膨大な量を勉強しないといけない。
また、内容が難しいので遅々として進まず、もどかしい。
今できることは、歯磨きのように習慣化してコツコツ学び続けることくらいかな。
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✅今後勉強したいこと
python
R
SQL
回帰分析
主成分分析（＋PLS）
数理統計学⇒統計検定１級
情報量規準
時系列分析
ベイズ統計モデリング
欠測データ処理
因果推論
数理最適化
挙げ始めるとキリがないけど、優先順位を決めて、3カ年計画で一つずつ着実にこなしていきたい。
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「資格は必要ない」とよく言われる。
ソフトウェアのように、思った通りに動くものを作ればよい世界では不要かもしれない。
一方、統計学は間違った結論を導く恐れがあり、かつ答え合わせも容易ではない。
よって、正しく統計学を扱える自信と証明として、「統計検定」は他の資格よりも有用だとは思う
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✅Pythonによる異常検知
ざっくり読了！
Pythonコードをちゃんと追わないと理解が進まなそうなのでボチボチやってく。
ただ、異常検知を本格的にやろうとすると、発展的な内容をもっと勉強しないといけないようだ。
異常検知までの道のりは長い。。
①機械学習
②深層学習
③時系列解析
④ベイズ統計学
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息抜きがてら「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を読んでいきます！
第４章の「GBDT（勾配ブースティング木）」と「ニューラルネット」は有名だけれど、統計検定では勉強しない分野なので新鮮。。
実務で使うことを念頭に気合い入れて読んでいく。
にしてもシュマッツのビールはめちゃくちゃウマいな！
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「スモールデータ解析と機械学習」の7章「データ収集や解析の心構え」はとても有用。
製造業でデータ解析に携わる人全員に読んで欲しい。
「機械学習モデルにおける不具合は、なぜうまくいかないのか、を考えるよりも、モデルがなぜそのような挙動をするのかについて、考察した方が有益なことが多い」
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今はデータサイエンスを必死に勉強しているけど、いずれ化学工学に戻る気配がある。
データサイエンスを当てはめる対象が「化学プラント」なので、化学と化学工学の知識がどうしても必要。
「専門技術×データサイエンス」の技術者を目指す。
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会社は数日間のデータサイエンス研修を毎年開講するくらいなら、下記資格取得を条件に月収2万円アップの方が確実にデータ活用が進むと思う（税金対策加味しても）
✅統計検定準1級
✅基本情報技術者試験
✅Python3エンジニアデータ分析試験
研修だと社員にメリットが無いし、学習量が全然足りない。
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✅統計検定2級問題集アプリ
こんな感じで問題の全体像をまとめています。
頻出分野の問題数は多めにしてありますが、まだまだ足りないので、徐々に増やしていく予定です！
#統計検定2級
#問題集アプリ
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「化学・化学工学のための実践データサイエンス」と「Pythonで始める機器分析データの解析とケモメトリックス」を購入！！
実務に役立つ内容がないか探してみようかな。
積ん読に積ん読を重ねているので、サクサク読める本は読了してかないとなー。。
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「スモールデータ解析と機械学習」を再読！
2年近く前に読了したけど、やはり良書（誤植多いけど。。）
PCAや、PCR、PLSの解説がとてもわかりやすいので重宝してる。
特に、変数選択の解説が豊富なので実務に使いながら身につけたい。
・LASSO
・PLS-beta
・PLS-VIP
・NCSC-VS
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✅化学プラントにおけるデータ活用
「何がしたいのか」を見失わないように、可視化してみました。
もっともっと勉強して解像度を上げていきたい。
【今後勉強したい分野】
・統計学
・Python
・SQL
・ソフトセンサー
・プロセス制御（PID制御）
・モデル予測制御
・システム同定
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案の定、統計検定1級落ちてました。。
数理統計学をもっと勉強できる口実ができたと思おう！
ただ、捨てたつもりの統計応用（理工学）が、なぜか合格してました。
まぐれ合格ですね。。
来年、「統計数理」受ける方は一緒に頑張りましょー！！
不合格体験談はブログに書いてみようかな。
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✅現代数理統計学の基礎
統計検定1級対策でこれに挑戦していく！
果たして何時間かかるのだろう。。。
お盆休みもこの本と向き合うことになりそう笑
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ブログ執筆をChatGPTに手伝ってもらってたら「これ、ブログいらないんじゃね」ってくらいのクオリティだった（一応、備忘録としてブログには残したいが。。）
図を描いたPythonコードも載ってるので、これからは理系・文系、学歴も関係なく、全員プログラミングを始めた方が良いのかもな！
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ブログ更新しました！
データサイエンスに興味があり、これからpythonの勉強をしようと考えている方に向けて、pythonの学習方法とロードマップをまとめてみました。
この記事の内容を実践すれば、脱初心者間違いなしです！
無料でも学べますので、ぜひ挑戦してみましょう！
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化学メーカーとIT企業の協業って、ＤＸビジネスのカモにされているだけのように見える。
高い金を払うか、データやビジネスモデルを奪われ続けるかの2択かと。
個人的に、今のところＤＸの外注は不可能だと思ってる。
時間と人件費をかけてでも、根幹部分は内製化しないとなー。
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✅統計検定に合格した感想
２級 「何が分からないのか分からない」
準１級「分からない��とが多すぎる」
１級 「？？？（未受験）」
全員が１級を目指すべきとは思ってないが、PythonやRでデータ解析したいなら、少なくとも統計検定準１級に合格できる実力”以上”が無いと通用しないと思う。
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✅統計検定1級対策
これらの教科書と共に戦う！！
メインは①〜③で、早く過去問に手をつけたい。
①現代数理統計学の基礎
②公式テキスト（1級対応）
③公式問題集（過去問8年分）
④統計学実践ワークブック
⑤現代数理統計学
⑥明解演習 数理統計
⑦確率統計キャンパス・ゼミ
⑧数理統計学
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✅デルタ法(Delta method)
統計検定1級の過去問に出題されていたので、何冊か教科書を読んでみたが全然理解できず。。
そこで、ネット検索してみたら天才的なわかりやすさで、ものの数分で理解できてしまった（笑）
ブログってすごいなと思った！
【参考】知識のサラダボウル
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統計検定準1級対策で「統計学実践ワークブック」を読んだ時に実感したけど、理解が難しそうな教科書でも根気よく何度か読むだけで意外と理解できたりする。
少しずつ視界が晴れるようでとても嬉しい。
①挑戦する。
②成長を実感する。
この繰り返しがあるから、ツラくても勉強は止められないのかも。
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ブログ更新しました！
大量のcsvファイルをpythonで一度に読み込んでpickleに保存し、再読込を高速化する方法について解説しました。
数年分の時系列データを読み込む際に、数分かかることがありますが、pickle形式で保存しておくことで数秒に短縮できます。
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キャリア戦略について考えるため、何冊か読んでみた。
いろんな意見があり思考が乱れてきたので、アウトプットしながら整理してみようかな。
①専門性の身に付け方
②苦しかったときの話をしようか
③マーケターのように生きろ
④転職と副業のかけ算
⑤転職の思考法
⑥適職の結論
⑦科学的な適職
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本日の夜活は、「Pythonではじめる時系列分析入門」と「統計検定2級学習アプリ作成」です！
時系列分析の教科書は何冊も持っているけれど、本格的に読めていないので腰を落ち着けて勉強していきたい。
あと、タリーズはコーヒーが美味しいので、気持ちよく勉強できますね📚
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✅TO DOリスト（データサイエンス）
・適応型ソフトセンサー構築
・pythonダッシュボード構築
（異常検知、DCSアラーム解析、原価管理、制御性能監視）
・統計検定2級問題集アプリ20問追加
・統計検定準1級問題集アプリ制作
・数理統計学の復習 （統計学実践ワークブック等）
コツコツ取り組みます！
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✅統計検定１級の勉強時間
昨年１２月から１年間で計２００時間以上勉強してた！
下記４冊読んだので、教科書比較の記事が書ける気がする。。
・数理統計学（黒木著）
・現代数理統計学（竹村著）
・現代数理統計学の基礎（久保川著）
・統計検定１級公式テキスト
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化学プラントの生産技術を10年やってきて思うのは、使う学問によって、
①学習コスト📚
②設備投資額🏭
③期待効果💴
の大小が”おおよそ”決まるということ。
加えて、成果を出すにはプロセス理解が絶対に必要なので、物理化学（化学工学）→制御工学→統計学の順に学ぶことをオススメする。
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本日も楽しく夜活やっていきます！
��「Pythonではじめる時系列分析入門」の第2部 5,6章
・統計検定2級学習アプリ作成
実務では時系列データばかり扱っているのに、時系列分析に手をつけていなかったのはミスだったかも知れない。。
理論とPython実装をバランス良く学んでいこう！
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データ解析においてPythonだけ扱えても意味が無い。
それどころか、間違った結論を出して危険だと思う。
約2年前、統計検定2級に合格してからPythonでデータ解析に挑戦してみたが、統計学の知識が不足していると実感した。
統計検定1級も終わったし、そろそろpythonを解禁してデータ解析やろうかな！
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✅データ解析のための数理統計入門
少し前に購入したこちらを読んでみる！
前著「現代数理統計学の基礎」に比べて実務的な内容が増えてる。
・QQプロット
・正規性の検定
・残差分析
・ノンパラメトリック法
・主成分分析
など
どこか、統計検定準1級を思い出させる内容だな。
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統計検定準１級は、幅広く体系的に学べる点が素晴らしいが、各分野をもっと深掘りしないと実務では使えないという絶望感が残る。
深掘りしたい分野を絞ってみたけど、まだまだ勉強が必要だな。
・重回帰分析
・回帰診断法
・主成分分析
・時系列解析
・欠測データ処理
・モデル選択
・ベイズ法
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統計検定1級対策で1冊を選ぶなら、「現代数理統計学の基礎（久保川著）」かな
出題範囲を概ねカバーしてるし、演習問題も豊富
ただ、「現代数理統計学（竹村著）」に比べると、ノンパラメトリック法やベイズ法が物足りない
事前に「データ解析のための数理統計入門」を読んでおけば問題無さそうだが。
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