私はSIソリューション事業部に所属しマネージメント業務に従事しています。所属部門では数年前からデータ利活用に関する相談が増え、工場における歩留まり改善や予知保全の他、製薬会社や社会インフラ会社等に向けて統計モデリングや機械学習を活用したデータ分析・予測サービスを提供しています。そのように取巻く状況が変化していく中で、データサイエンス領域について改めて体系立てて学びたいという思いが強くなりました。統計検定はデータサイエンティスト協会のサイトで知り、スキルレベルの評価指標の一つとして活用することにしました。
独学で初心者向けの本からスタートしてベイズ統計モデリング、異常検知、時系列分析、計量経済学等色々なテーマの本を読みました。統計検定向けには公式問題集と特に次の書籍が有用でした。
①よくわかる心理統計(山田 剛史、村井 潤一郎)
②心理統計学の基礎(南風原 朝和)
③心理統計学ワークブック(南風原 朝和 他)
④プログラミングのための確率統計(平岡 和幸、 堀 玄)
⑤統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) (東京大学教養学部統計学教室)
また、SVM等上記の書籍でカバーされていない機械学習関連項目については、社内の勉強会参加とオンライン講座「Courseraの機械学習コース(Andrew Ng)」修了によりカバーしました。
昨今、業務の合理化や新たな付加価値の創出といった顧客の課題解決には、ビジネス(ドメイン)の理解とエンジニアリング力だけでなく、データサイエンス力の重要性が増していると感じています。私にとってデータサイエンス領域はこれまでの業務の延長線上にはなく習得のハードルが高かったのですが、当検定をはじめ前述の良書やオンライン講座等恵まれた学習環境のおかげで効率よく学ぶことができました。今後も更なる発展を目指して精進したいと思います。