統計学とは
統計学とは、収集した十分な量のサンプルの中から傾向や性質を導き出す学問です。
私たちがこれまでに体験した出来事の中では、定期テストの平均点がよくわかりやすい統計学の例として扱われます。
“1年次前期末定期テストにおける平均点”のように、単純な統計として利用することもできる上に、
同テストにおける平均点を10回分集められれば、過去10年間におけるテスト難易度の変遷、学力の推移、
または飛躍して未来の問題作成にまで役立てられます。
統計学は私たちが進化を続けるために不可欠な分野なのです!
AIエンジニアには統計学の知識が必要
なぜ今統計学が学問として熱を帯びているかというと、ビッグデータの登場が原因しています。
ビッグデータとは、従来の手段では到底扱いきれない量・種類・発生頻度のデータを指す用語です。
人類はこれまでにない量のデータを扱えるようになりました。
しかしその規模は膨大なもので、従来のコンピューターはおろか、人類の頭脳だけでは到底扱いきれません。
そこで登場するのがAI(人工知能)です。
現在実用化されているAIの得意分野はデータの処理。
つまりビッグデータの活用であり、AIは人類が成長するために欠かせません。
しかし、実用化されているAIはいわゆる弱いAI。
まだまだ人間の介助が必要です。
そのため、人類を新しいステージへと導くAIを最大限活用するAIエンジニアにとって、
統計学が必要となり再び熱を帯びる結果となりました。
統計学を学ぶ方法
統計学を学ぶ前提として、数学の知識が必要です。
本格的に統計学を学びたい高校生は、これまでに習らった学校の数学をしっかりと身につけましょう。
社会人の方は数Ⅱ・Bまでの高校数学を復習する必要があります。
その後にようやく統計学の知識を学び始められるのです。
参考書で独学を行う
最も安価で気軽に挑戦できる手段は参考書を購入する方法です。
独学者の目指す目標としては“統計検定の資格取得”が挙げられます。
統計学とは何かを問う本と共に、統計検定の参考書を購入して資格取得を目指しましょう。
大学に入って統計学を履修する
進路選択段階の高校生や資金を貯めた社会人は、大学に入って統計学を履修する選択肢があります。
統計は比較的幅の広いツールとしての学問なので、専門の学科があるわけではありません。
AIエンジニアを目指すならばデータサイエンスに触れられる「工学部/理工学部」を目指すと良いです。
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統計検定2級程度の知識がスタートライン
AIエンジニアになるにあたって、統計学の知識を身につける段階は外せません。
また、統計学を学ぶためには数学が必要になるため、高校2年生で学ぶ数学程度の知識は身につけましょう。
統計学の知識レベルとしては「統計検定2級」程度の能力があればスタートラインに立てます。
このレベルは、独学でも十分に身につけられる知識です。
思い立ったが吉日とはいいますが、方針を決めたら早速勉強してみてはいかがでしょうか。