統計学に興味があるけど、独学でどうやって勉強すればいいのか分からない…
データアナリストを目指すなら、基本的な統計学の知識は必須です！
この記事では、データアナリスト歴5年目の管理人が、独学で統計学を学ぶための4ステップを紹介します。この方法なら、文系の方や数学に自信がない方でも大丈夫！
以上の4ステップでコツコツ勉強すれば、ほとんど確実に統計検定2級レベルに到達します。
文系だった管理人もこの方法で統計学を学びました！
統計学の理解は、データアナリストとしてのキャリアを成功させるための第一歩です！
ぜひ参考にしてください！
（前置き）この記事を書いている人
この記事を書いた管理人(sanzo)はデータアナリスト5年目。現在はフリーランスとして様々な企業からデータ分析の案件を受託して生計を立てています。（詳しいプロフィールを読む）
管理人のsanzoです。
今回紹介する「独学で統計学を身につける4ステップ」は、実際に私が、未経験からデータアナリストとして就職する際に、試行錯誤しながら勉強してきたことを体系化したものです。
これまで統計学に触れたことの無い方やデータ分析が未経験の方でも、コツコツ勉強していけば必ず身につけられる内容になっていると思います。最後まで読んでいただけると幸いです！
ステップ1: 統計学の雰囲気を掴む
統計学ってどんな学問なの？
統計学の学習を始める前に、まずはその「雰囲気」を掴むことから始めましょう。
「統計学とはどんなもので、何のために使われるのか？」を知っておくことは、これから勉強するためのモチベーションになるはず。
統計学とは、データを通じて世界を理解する手段です。日常生活においても、統計はニュース、スポーツ、医学、ビジネスなど、さまざまな分野で使用されています。これらの例を通じて、統計学がどのように実世界の問題解決に役立つかを理解すると、学習の意義がより明確になります。
統計学の雰囲気に触れるために、初心者向けの書籍を読んでみましょう。
この二冊を読めば、統計学が実世界でどのように使われるのかがよくわかるのでオススメです。
複雑な数式がなくて読みやすいぞ！
特に、「統計学が最強の学問である」は統計学を学ぶ上で重要な概念である「ランダム化」について多くのページを割いています。ぜひこの部分は熟読してください。
この段階では、複雑な公式や計算に深入りする必要はありません。
重要なのは、統計学がどのようにデータを解釈し、意思決定を支援するのかという「大枠」を理解することです。日常生活の中で統計学を見つけ、それがどのように使われているかを知ることも有益です。
ステップ2: 簡単な教材で基礎を固める
統計学の雰囲気が掴めたら、次は基礎を固める段階です。
統計学の基礎的な事項を理解することは、データアナリストとしての強固な土台を築くために不可欠。このステップでは、初心者にも理解しやすい教材を活用して、統計学の基本を学びます。
マセマシリーズを2~3冊やれば基本はバッチリ
オススメの教材はマセマシリーズ。
「理系の大学生が単位を取るために読む本」というイメージが強いですが、例題が豊富でしかも解説が丁寧なのがオススメな点です。受験数学の要領で勉強できるので、大学以降の数学でつまづいた方には特にオススメ。
ここで大事なのが、以下の3つの手順で読んでいくこと。
- 定義や公式を紙に書きながら読んでいく（声に出すのもOK）
- 例題や演習問題はわかるまでくり返し解く
- 同じような難易度の本を1~2の方法で2~3冊読む
マセマのような簡単な教材を2~3冊買って、紙に書きながら何度も繰り返して、定義や公式、例題の解き方などをしっかり身に付けましょう。
特に、大事な用語の定義は何も見なくても言えるようになるまで覚えましょう。
時間のかかる方法ではありますが、こうやって統計学の土台を作っておくと、より専門性の高い本を読んだときでもスッと理解できるようになります。
大学時代、この方法で数学（微積分）の勉強したら驚くほどに理解が進み余裕で単位が取れました！
あわせて読みたい「完全独習 統計学入門」
あわせて読みたいのが、「完全独習 統計学入門」です。
「使うのは中学数学だけで完全独習」と謳っているだけあって、かなり分かりやすい教科書です。
一般的な統計学の教科書よりも平易に書かれていてスッと頭に入ってきます。やや説明が冗長な部分もありますが、それだけ初学者にやさしい教科書だと思います。
ステップ3: 実践的なデータ分析スキルの習得
統計学の基本が身についたら、次は実践的なデータ分析スキルを磨く時です。
データアナリストにとって重要なのは、理論を実際のデータに応用する能力です。
このステップでは、実際のデータ分析ツールの使用方法と、実データを用いた分析技術に焦点を当てます。
RまたはPythonを習得しよう
まず、データ分析に欠かせないツールであるRやPythonの基本を学びましょう。
RとPythonどっちがいいんだろう？
この段階なら好みで選んでOKです。管理人はずっとPythonをつかっています。
これらの言語は、データの前処理、分析、視覚化に広く使われています。オンラインのチュートリアルやコースを通じて、これらのツールの基本的な使い方を身につけることができます。
RまたはPythonを使った実践的なデータ分析に挑戦！
次に、実際のデータセットを使って分析プロジェクトに挑戦しましょう。
オンラインで利用できる公開データセットを使い、具体的な分析課題に取り組むことで、学んだ理論がどのように実務に応用されるかを理解できます。例えば、顧客データから購買傾向を分析する、市場データを用いて売上予測モデルを作成するなど、様々なプロジェクトに取り組むことができます。
このステップの目的は、理論だけでなく実際のデータに対する分析能力を身につけることです。実際のビジネス課題に対するデータ駆動型の解決策を提供できるようになるためには、このような実践的な経験が不可欠です。
実践的なデータ分析スキルを習得することで、データアナリストとしての価値を高め、市場での競争力を強化することができます。理論知識と実践的なスキルを兼ね備えたデータアナリストは、あらゆる業界で高い需要があります。
ステップ4: 東大出版「統計学入門」で深い理解を目指す
統計学の基礎を固めたら、次はより深い理解を目指しましょう。
ここで紹介するのが、東大出版の「統計学入門」（通称：赤本）です。
初版から30年以上経つ本書ですが、今なお統計学の入門書として不動の地位を保っています。私の知っているデータアナリストで「赤本」を読んでいない人はいません。
この本が完全に理解できれば、統計学の基礎レベルは完璧にマスターできたと言っていいはずです。
「入門」とはいえ、一定の数学力が求められる本書。初学者にとっては難しい部分もあるため、しっかりと基礎固めをしてから読みましょう。
いきなり赤本を読むと挫折するので、基礎固めをしてから読もう！
赤本は管理人にとっても思い出深い書籍です。
この本を最初に読んだのは大学生の頃で、その当時は「ちょっと読みにくいな…」と思っていました。しかし、この記事で紹介しているステップに従って勉強を進めていくと、スラスラ読めるようになったんですよね！それ以来、統計学でわからないことがあったら、まずは赤本を振り返って読むようにしています。
赤本の読み方に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。ぜひ読んでみてください！
（余談）数学に苦手意識がある人にオススメの勉強法
ちょっと余談です。
数学が苦手な人は、ここで紹介する方法を試してみてください。
※数学が得意な人にもオススメです。
以下は、私が好きな数学系YouTuberさんが上げている「数学の勉強法」の実践動画です。
動画で紹介されているように、
といったことを実践すると、確実に理解が進みます。
「数学がわからない」と感じるときって、用語の定義が曖昧になっていて「この文章や数式が意味することがわからない」となる場合がほとんどです。
なので、定義や定理をしっかり覚えて理解することが大事なんですよね。
ぜひ参考にしてみてください。
まとめと次のステップ
これまでに紹介した方法で統計学の基礎理解を深めれば、データアナリストとしてのキャリアのベースができたと言っていいでしょう。
ここから先は、学んだ知識とスキルを実務に活かす段階です。
データアナリストとしてのキャリアパスは多岐にわたり、さまざまな業界での需要があります。これまでに学習してきた統計学の知識は、データに基づく意思決定、ビジネスの洞察、問題解決において大きな価値を持ちます。
次に取り組むべきステップは以下の通りです：
- 継続的な学習（統計検定2級を目指そう！）
- データ分析系職種への転職
継続的な学習（統計検定2級を目指そう！）
統計検定2級の対策方法を書きます。
統計検定2級の出題範囲は大学基礎課程（1・2年次学部共通）なので、先ほど紹介した東大出版の「統計学入門」が理解できていれば、普通に受かります。
とはいえ、まったく試験対策をせずに合格するのは難しいので、公式問題集をやりましょう。
問題を解いてみてわからない用語があれば、赤本にもどって定義を確認しましょう。
やはり赤本は名著と言われるだけあって、（統計検定2級の範囲であれば）赤本でだいたいのこと説明されています。
やはり赤本は名著。何度もくり返し読もう！
「公式問題集を何度も繰り返す → 赤本で復習する」を何度も繰り返せば、統計検定2級は難しくない試験だと思います！
データ分析系職種への転職
統計検定2級があればデータアナリストになれる？
統計検定2級は、データアナリストへの転職活動で使える強力な資格です。
統計検定2級の出題範囲は、大学基礎課程（1・2年次学部共通）なので、取得しておけばデータアナリスト・データサイエンティストに最低限求められる統計学の知識があることの証明になります。
資格をとっておけば安心というわけではないですが、転職活動においてアピールできるポイントになるのは間違いないです。
管理人は元面接官ですが、統計検定2級を持っている人は安心して採用できます
特に、データアナリスト・サイエンティストとしての実務経験がない場合には、データ分析や統計学への意欲・興味を示す材料になるはず！
以下の記事では、未経験からデータアナリストになる方法を解説しているので、転職にご興味のある方は読んでみてください。
管理人の実体験です！
では、今回は以上です！
最後まで読んで頂きありがとうございました。
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