統計検定:Japan Statistical Society Certificate

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合格者の声

準1級

統計学は今後ますます重要なビジネススキルに
川村 雅之さん(株式会社 本田技術研究所)

 私は製造業で研究・開発職に従事しています。製造業のマスプロダクションでは、製品の性能や品質に多かれ少なかれ必ず「ばらつき」が生じます。そのばらつきを定量的に扱うツールとして、統計学は必須の学問だと言えます。しかし、これまで統計学を突き詰めて勉強した事はなく、色々な知識を断片的に使っているような状況でした。そこで、自身が統計学を学んでいく上でのマイルストーンとして、尊敬するデータサイエンティストの方から教えて頂いた統計検定の受験を決意しました。
 元々統計学が好きで、断片的には勉強をしていましたが、統計検定の受験にあたっては、イチから勉強をやり直しました。勉強期間は5ヶ月ほどで、仕事や育児と両立しながらだったため、時間の捻出が一番大変でした。私が使用した本は、文末に記載の通りで、基本的には記載の番号順にこなしました。個人的な所感ですが、[4]まで終われば、2級は合格レベルになるかと思います。準1級は2級に比べて出題範囲が広いので、[5][8]で足りない知識を補いました。試験の2週間前あたりからは[9][10]を本番同様に実施し、試験方式や時間配分の感覚などを掴みました。当日の試験ではペース配分を誤り、満足いく出来ではなく、ギリギリ合格かな?という印象だったのですが、蓋を開けてみればS評価を頂け、とても驚いています。
 近年のビジネス界においては、ビッグデータやAIという言葉が象徴するように大量のデータを上手く使いこなした企業が勝ち上がっていきます。AIは魔法の言葉のように使われている部分がありますが、その根底には統計学があります。ビッグデータという食材を統計学というツールで上手に料理して、価値を出していく事は、今後エンジニア以外の職種でも求められていくスキルになるのではないかと感じています。
 大切なのは試験合格よりも、もちろんその実力が付く事です。ですが、統計検定への挑戦がその最短ルートになると思います。みなさんもぜひ挑戦してください。

[1] 完全独習 統計学入門 (小島 寛之)
[2] 演習キャンパスゼミ確率統計 (マセマ)
[3] 統計学入門 基礎統計学Ⅰ (東京大学教養学部統計学教室)
[4] 統計学演習 (村上 正康、 安田 正実)
[5] 史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学 (涌井 良幸、 涌井 貞美)
[6] まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析 (石井 俊全)
[7] 自然科学の統計学 基礎統計学 (東京大学教養学部統計学教室)
[8] データ解析のための統計モデリング入門 (久保 拓弥)
[9] 統計検定 2級 公式問題集[20142016] (日本統計学会)
[10] 統計検定 1級・準1級 公式問題集[20142015] (日本統計学会)

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