追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
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