初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった

poisukeです。justInCaseという保険のスタートアップでデータサイエンス（画像認識）やAppの改修を行っています。

この記事はAI人材・データサイエンティスト・魔法使いになりたいけど、何したらいいかわからない人向けの記事になります。
自分も独学で苦労しかしてないので、自分と同じ思いを誰かがしてたら助力できればと思い書きました。
あと、情報が分散しているなと思っていたので、一つにまとめました。これを読んどけば、どうにかなるという記事を書きたかった。
 
# はじめに
何はともあれ最初に、このブログを読むといいと思います。
参考記事：[データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積むべきか](https://tjo.hatenablog.com/entry/2017/09/15/190000 データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積むべきか)

記事を要約すると、
- データサイエンティストの応募案件は、実務経験3年以上と専門知識とプログラミング能力が必要
- 未経験者が実務経験を積むにはKaggleで上位入賞
- 海外では専門職スクールからデータサイエンティストになるが一般的

特筆すべきは、私達Beginnerのやるべきことについて、
>CS系以外の専攻の就活生の人たちからデータ分析職に（新卒就活で）就きたいという相談を受けた場合は、実は「Kaggleなどのコンペで頑張って入賞して実績を作って下さい」とアドバイスするようにしています。

と書かれてます。まあ、Kaggleはいきなり解けないので基本からの勉強が必要です。

今回は、データサイエンス（AIエンジニア）になるための勉強法、ニアリーイコール、Kaggle上位を狙えるようになるための勉強手順・必要な知識を主観で語っていきます。

やり方は人それぞれでですが、初心者ながら独学でやっていく中で得た情報の中から、一つの学習の方法論を提示できればと、そういう記事です。

ちなみに学習を始める１年前の私のstatusを
- 地方の国立大学（イキリ経済学部）
- プログラミング未経験
- 数学への苦手意識 センター数学ⅡB　30点(100点中)
- 陰キャラ
- SNSでAI流行ってるな〜　やってみよう（にわか）
ご覧の通り低スペックです。名の通った大学・理系の皆さん・まっとうな社会人の方、自信もってください。

# そもそもデータサイエンスとは
定義から確認しましょう。

図を拝借します、
>![01data_scientist.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/da465511-df14-a9ad-e419-d02e52d457d3.png)
データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストに求められるスキルセットは以下３つ
１． ビジネス力（business problem solving）：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
２． データサイエンス力（data science）：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
３． データエンジニアリング力（data engineering）：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
上記、3つの力が複合的に必要なのがデータサイエンスということです。

また、スキルセットは、
>![skillset-detail01.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/b53b6e47-3eb0-721c-0ea2-5afdebeb06ab.png)
引用：[R＆D部部長が語る、ホットリンクにおける「データサイエンティスト定義と求められるスキル」の話](https://www.hottolink.co.jp/blog/20180219-1 R＆D部部長が語る、ホットリンクにおける「データサイエンティスト定義と求められるスキル」の話)

と言われ、要は基礎を満たしつつ、どの分野に特化するかによって職種が変わるみたいです。
ここで大切なのは、自分が最終的にどの分野で何がしたくてデータサイエンスを使うのかを明確にすることがまず最初にすることです。情熱を持てるものとデータサイエンスを照らし合わせて行きます。参考にはなりませんが、自分の例を紹介しておくと、パーソナル心理学と行動経済学とWebに溜まったBig dataをデータサイエンスで最適化して、感情や幸福度を分析したい思っています。

また、これらのスキルをハンターハンターの念能力に例えた記事があって面白いので時間あれば一読を。
>![20181009115705.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/9dcdd1be-f7fa-b20b-3871-3875b9aad658.png)
引用：[HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル](https://tjo.hatenablog.com/entry/2018/10/09/190000 HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル)
クラピカが一番好きなので、特質系＝社会実装系DSになりたいものです。

# まずは概要から AI・データサイエンスの概要を掴む
自分がやる分野が明確になったら、AIやデータサイエンスのサイトを見て概要を掴みましょう。
![1_AylF0pVW5h3Cz8EHF0FJwQ.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/553cedf2-c7a6-16fe-bdfe-b16847c5eac1.png)
- 1.[ゼロから始めるデータサイエンスをざっくりと](https://medium.com/@SEKAINOOKAZAWA/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E5%A7%8B%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%92%E3%81%96%E3%81%A3%E3%81%8F%E3%82%8A%E3%81%A8-36d0fa93f961)

まずはなぜデータサイエンスなのか？概要をつかみましょう。AI現在できることやなぜデータサイエンスが注目されているのかがわかります。

![1_sFryufkpYhDy2deQ33vneA.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/3b2d050e-5f69-8279-8441-6fe476dd1ea6.png)

- 2.[”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった](http://bit.ly/2GhMqqa ”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった)
-> 機械学習の現場がどう進んでいるのかがわかります。どういう仕事をするのかをイメージできれば、そこから逆算して勉強するべきことがわかります。最終ゴールは仕事で成果を出すことですから。

また、他の方のまとめもすごいです。
- [機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理](https://qiita.com/ishizakiiii/items/f6909696c616fd6294ca#%E6%89%8B%E6%B3%95 機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理)
- [機械学習を始めたくなる！機械学習アルゴリズム解説スライドまとめ](https://freelance.levtech.jp/guide/detail/41/ 機械学習を始めたくなる！機械学習アルゴリズム解説スライドまとめ)
->機械学習のアルゴリズムの概要を図解している良記事

# じゃあ何を勉強すればいいの？
概要はわかった。でも、当時はプログラムもできないし、統計も初学者で、機械学習も数学も知らない状態で。
なので、データサイエンスに必要な基本的スキルを調べてからステップを踏んでいこうと思い、
マイナーですが、[大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる](https://www.amazon.co.jp/dp/B07BN8TC2L/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる)の内容を元に具体化します。

大まかに必要な知識は、
1. 数学
2. プログラミング
3. 統計
4. 機械学習
5. (Deep learning)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/1f047710-50b6-721a-33fb-c56e9944777f.png)
*私の頭の中のイメージ 数学はMUSTで、その上に統計・機械学習が密接に関わっていて、プログラミングでは数学を生かして実装します。また、英語も数学と同様に共通言語と必要かと思います。（海外のエンジニアが言ってた）
厳密に言えば、それは違うよとつっこまれるかもですが、今回はわかりやすさのために簡略化

もっと具体的かつ簡略的にすると、
1. 数学
- 微分・行列・線形代数
- 最適化問題/数学的な思考力（が自分は必要だと思った）
2. プログラミング
- バイナリー,メモリやコンパイラなど どうしてプログラムが動いているのかCSの基礎
- Python/sh/MySQLなどのプログラミング言語の使い方とアルゴリズムや計算量などの基礎
- Webの仕組みの概要 HTTP/Rails/Django/Javascript
- DB(RDBMS/SQL)/クラウド
3. 統計
- ベイズ/多変量/確率/推定など
4. 機械学習
- 分類/予測/クラスタリング/異常検知などの各アルゴリズム
5. 深層学習
- NNの仕組みと各アルゴリズム

と必要な知識をざっくりと足りないものを明確にします。
詳しくは自分が大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べるを[メモした記事](https://note.mu/ryuwryyy/n/n2578cbec3b30 メモした記事)を見てください

もっと詳しくはこちらの記事が網羅的でした。私はやってない分野があるので、プロの方にお願いします。
- [(保存版:ど素人向け) 機械学習/データ分析 読むべき記事リスト by Team AI](https://qiita.com/daisuke-team-ai/items/68f82f6502e06678c660#_reference-865e9f553a846f88f7ae (保存版:ど素人向け) 機械学習/データ分析 読むべき記事リスト by Team AI)

# おすすめの勉強のしかた
ここでやっと学習すべきことがわかったので、参考書や学習サイトを使って勉強していきます。
本来は、数学 -> (統計 or プログラム -> 機械学習) -> 深層学習 だと思いますが…
いきなりガチ勉強から入ると全体像が見えず、暗闇の中でもがき続けることになります（体験談）

工夫したのは、難しいことからやらないことです。
自分の場合、強烈に数学に苦手意識があるので、すぐに結果の見えるプログラミングをやりました。
本来は、数学からやるべきでしょうが、道が遠く感じで挫折するくらいであればと私は思います。

**数学や統計の知識が必要になったら、その都度インプットするやり方**が精神衛生上いいと思います。
では、順に勉強の仕方について紹介します。（あくまで自分のやり方です。できる人は飛ばしてもいいと思います）

## １． programing(python)
### 体系的に学べるサイトで手を動かしながら学ぶ
- [Aidemy](https://aidemy.net/ Aidemy)
- [Progate](https://prog-8.com/ Progate)

### 最初の一冊 辞書代わりに
- [みんなのPython](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%BF%E3%82%93%E3%81%AA%E3%81%AEPython-%E7%AC%AC4%E7%89%88-%E6%9F%B4%E7%94%B0-%E6%B7%B3/dp/479738946X/ref=pd_sim_14_15?_encoding=UTF8&pd_rd_i=479738946X&pd_rd_r=821b102a-fc43-11e8-96f5-0dc412e96fcc&pd_rd_w=DyKSI&pd_rd_wg=VRQBX&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=T6BV94Z6R2HRAQB1KMQN&psc=1&refRID=T6BV94Z6R2HRAQB1KMQN みんなのPython)

最初は、結果の見えやすいプログラミングをゲーム感覚で。文法を覚えたら次は、使えるパターンをふやしていきます。

### 練習問題・パターン学習
- [CheckiO](https://checkio.org/ CheckiO)

海外のサイトですが、ゲームっぽくて好きでした　プログラムを組む練習をします。最初は全然できず、ほとんど写経でした。

- [競技プログラミング AtCoder](https://atcoder.jp/?lang=ja AtCoder)

なれてきたら競技プログラミングをやりましょう。ここで計算速度やスマートな書き方や書くスピードを鍛えます。CTOやスパープログラマーはみんな競技プログラミングが役に立ったという話を聞くので、プログラマに本当に大切な能力が身につくとのだと思います。
最初はこの記事がいいと思います。
参考記事：[AtCoder に登録したら解くべき精選過去問 10 問 をPythonで解いてみた](http://delta114514.hatenablog.jp/entry/2018/03/15/014555 AtCoder に登録したら解くべき精選過去問 10 問 をPythonで解いてみた)

## プログラムおもしろくない… 何か目標がほしいという方は Ruby on Rails or Django
私はプログラム（理系全般）にも苦手意識があって本当に学習が続かなかったので、なにかを作ることを目標にしました。そこでスクールに通ったり、最近だとtechpitという流れに沿ってやれば誰でもサービスが作れるというものもあります。
遠回りにはなりますが、やっといて損はないです。むしろ、アプリの仕組みを知らないとできないこともあります。なぜなら、AIもデータサイエンスもアプリに溜まったデータをいじるもしくは、アプリ内の一部機能を実装することが多いのでむしろApp側・Web側を知っておかないとデータも扱えません。
自分がやったものをのせておきます。
- [tech::camp](https://tech-camp.in/ tech::camp)
- [techpit](https://www.techpit.jp/ techpit)
- [Django](https://docs.djangoproject.com/ja/2.1/ Django)

## 2.ここらでやっと本題 Deep learningとMachine learning
やっとですね。最初は魚の本が良いです。
- [ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_sim_14_38?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873117585&pd_rd_r=01818124-fc44-11e8-b0fd-0947fc70c050&pd_rd_w=bNTPy&pd_rd_wg=OE4OC&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=FVZMJP39TP00GEJMRYFG&psc=1&refRID=FVZMJP39TP00GEJMRYFG ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)

自分の場合、Pythonもろくにかけない状態でAIやるんや！って言ってて、大変遠回りしました。プログラムをマスターしてからAIをやったほうがいいです。
そのときの勉強の記事：[文系プログラミング初心者がAIをやりたいと思ってやった誤差逆伝搬法のまとめと簡易的実験](https://qiita.com/poisuke/items/33d2a454a6ebd1908aee 文系プログラミング初心者がAIをやりたいと思ってやった誤差逆伝搬法のまとめと簡易的実験)

機械学習はこの一冊をおすすめします。
- [[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) ](https://www.amazon.co.jp/Python-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E9%81%94%E4%BA%BA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-impress-gear/dp/4295003379/ref=sr_1_7?ie=UTF8&qid=1544754677&sr=8-7&keywords=amazon+%E6%A9%9F%E6%A2%B0+%E5%AD%A6%E7%BF%92 [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear))
他の本は難しいですが、この本は初心者に優しくてなんとか読むことができます。

## 3. オススメ "fast.ai" 無料の動画学習サイト
理論はわかった！　あれ、でも実装できなくない？って私はなったので、そこで実装メインのサイトを探しているととてもいいものにめぐりあいました。しかも無料。ただ、英語。
グーグルの人が作ってくれたもので、懇切丁寧に教えてくれるし、詰まったら質問できるチャットがあり、Wikiがあり、生徒のまとめ記事があり、Pytorchだし、Jupyterやtmuxなどの便利ツール教えてくれるし、応用的な内容も扱っているし、いたれりつくせり。

どんな講義かを知りたいのであれば、Lesson１の記事を見てみて下さい。
記事：[fast.ai Lesson1](http://bit.ly/2RUe6ml fast.ai Lesson1)

また、Google Colabを使えばGPU代も無料で使えます。なんて良い世の中なんだ…
[Google ColabでGUPを無料で使ってfast.aiの設定をする](https://note.mu/ryuwryyy/n/ne10fea9f3e6a Google ColabでGUPを無料で使ってfast.aiの設定をする)

## ほかにも東大の松尾研が無料で出してたり 
これもとてもわかりやすい。NumpyやPandasの使い方なんかも学習できる。無料で。私は概要しか見てないが、fastaiが難しく感じるなら断然こちらがおすすめ。日本語だし。基本から丁寧にやってくれるので。

- 紹介記事[【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する](https://qiita.com/tomo_makes/items/5d6f5860bb793e3b354a 【スマホOK/実行しながら学ぶ】東大松尾研のデータサイエンティスト育成/ Deep Learning基礎講座を自習する)

- [Deep Learning基礎講座](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/deep-learning%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%AC%9B%E5%BA%A7%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84-%E5%85%AC%E9%96%8B%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/ Deep Learning基礎講座)
- [GCIデータサイエンティスト育成講座・演習コンテンツ](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E8%82%B2%E6%88%90%E8%AC%9B%E5%BA%A7%E3%83%BB%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86/ GCIデータサイエンティスト育成講座・演習コンテンツ公開)

MLだとCourseraが有名ですね。私も受けてCertificationもらいました。が、英語と謎の言語を使わないといけなかったので、Fastaiか松尾研のコースをここではおすすめします。数学に関してはCourseraが一番よかったけど。
参考記事[機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果](https://qiita.com/junichiro/items/3457e33e502086a200f1 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果)

あとは、チートシートもよく使います。たくさんライブラリあるのでなかなか覚えれない…
- [データサイエンス・チートシート(Python)](https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/6d1efbc86d6e0468905e データサイエンス・チートシート(Python))

- [PythonDataScienceHandbook](https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook PythonDataScienceHandbook)
他にもオライリーが無料で公開していたり（英語）

- [stanford-cs-229-machine-learning](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning stanford-cs-229-machine-learning)
あと、スタンフォードが公開している要点をまとめたシートが超オススメです。とんでもないくらいまとまっています。
時間あるときに翻訳しようかな…
![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/974a9d32-3351-36f5-65b9-6a159f5787d3.png)

- [AI Index 2018 Annual Report.pdf](http://cdn.aiindex.org/2018/AI%20Index%202018%20Annual%20Report.pdf AI Index 2018 Annual Report.pdf)

最近のAI動向がくっそまとまってました。（英語）
自分はAIエンジニアにはなれないなと思った…　難しい＆早すぎてついていけない…

## Kaggleが分かる記事　
最初に、みなさんKaggleを勉強することを目的にしましょうと言ったので、ここで触れておきます。
- [0から始めるkaggle超初心者向け入門](https://qiita.com/yukinagae/items/661e6021871788e2f05d 0から始めるkaggle超初心者向け入門)

- [[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～](https://qiita.com/zenonnp/items/9cbb2860505a32059d89 [Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～)

- [データ分析のプロセスにおけるEDA、データ前処理、特徴エンジニアリング、特徴量重要度抽出に関するまとめ](https://qiita.com/masa26hiro/items/ce5f60e2950e072a0910 データ分析のプロセスにおけるEDA、データ前処理、特徴エンジニアリング、特徴量重要度抽出に関するまとめ)

- [kaggler Slack](http://yutori-datascience.hatenablog.com/entry/2017/08/23/143146 Kaggler slack)

こんなところでしょうか。データサイエンスについてだいぶ詳しくなったと思います。
最後は、集めてきた良い参考書を紹介して終わります。

# みんながおすすめする参考書を必死でまとめました
最後にどんな本を読んだほうがいいのかいろんなサイトで調べてまとめました。
ご参考になれば。（時間かかった…）

長いので、最低限でも読んでおかないと面接の際に話にならない本が存在するらしく（ソース：Twitter）というのは冗談ですが、どのサイトで調べても同じくおすすめされている本を抜粋して紹介します。

## 読んだほうがいい本まとめ
- [はじめてのパターン認識](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%AE%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E8%AA%8D%E8%AD%98-%E5%B9%B3%E4%BA%95-%E6%9C%89%E4%B8%89/dp/4627849710/ref=pd_sim_14_1?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4627849710&pd_rd_r=bb4f819f-fc3b-11e8-a1a7-bb58c724483c&pd_rd_w=3zeoo&pd_rd_wg=M482U&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=DY8081V7NEJT95323CX7&psc=1&refRID=DY8081V7NEJT95323CX7 はじめてのパターン認識)

> ![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/05d69154-fed0-6f40-029f-4a9e53d06bcd.png)
通称、はじぱた。

- [
パターン認識と機械学習 上](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E8%AA%8D%E8%AD%98%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E4%B8%8A-C-M-%E3%83%93%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%97/dp/4621061224/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4621061224&pd_rd_r=655633b1-fc3e-11e8-af69-d3bf1a5221ae&pd_rd_w=wwWxx&pd_rd_wg=xCh3p&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=Q03K31YFTEVQ0BYYXW8P&psc=1&refRID=Q03K31YFTEVQ0BYYXW8P 
パターン認識と機械学習 上 )

> ![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/0b2d82ee-65ca-09cf-44ee-b80b79a6d41d.png)
通称、カステラ

- [ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_sim_14_38?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873117585&pd_rd_r=01818124-fc44-11e8-b0fd-0947fc70c050&pd_rd_w=bNTPy&pd_rd_wg=OE4OC&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=FVZMJP39TP00GEJMRYFG&psc=1&refRID=FVZMJP39TP00GEJMRYFG ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)

> ![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/ef8089f3-a7bc-34ff-1dc9-25bc02d03e27.png)
魚本

- [深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E5%B2%A1%E8%B0%B7-%E8%B2%B4%E4%B9%8B/dp/4061529021/ref=pd_sim_14_8?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4061529021&pd_rd_r=3d566dd2-fc44-11e8-a1a7-bb58c724483c&pd_rd_w=ylkNw&pd_rd_wg=xULMi&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2&psc=1&refRID=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ))

> ![image.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/188565/ec507aa6-ffc2-63c8-437f-32858446af0a.png)
青本

以下は、皆のおすすめ兼やることリストも兼ねております。パーソナル心理学系の院に行きたい系なのでDSとは離れます、後半はスキップしてください。　
＊おすすめの本あれば、コメントにてご紹介ください！
自分が読んだものには✅
途中・部分で読んだ本は🔃
未読ですが皆がおすすめしているものを⬜
来年までに全部読む。宣言。

自分の現状・課題としては、
- 数学をたのしむ：線形とか行列に対しての根本理解/論文とか数式を読んでわかるように
- 実装力：プログラムが0から組める自信がほしい/サーバー・インフラとWebの知識をある程度知ること/複雑なプログラムを実装できる様になること/
- 統計学徒としての誇り：統計専攻と呼べるレベルの応用的な多変量解析/ただの数字を見たときの統計思考・慣れ/時系列・ベイズなど
- 前処理：データを扱うプログラムの実装速度UP/可視化の技法/SQLマスターしたい/大規模データに慣れたい
- 機械学習：/アンサンブルしたい/統計の知識を生かして、うまくデータサイエンスの真髄へ...
- 深層学習:最新においていかれない程度に。ハイパラのfittingを手探りじゃなく、理論から推測できるように。 
- 趣味で心理：基本は心理学検定で補い、専門についてはあびるようにインプットする。
- 一応経済学部：せっかくやらされているので、卒論とかで行動経済のモデルが使えるようにしとこうかな/あと、信用経済はおもしろい/保険の中の数学もせっかくInsur-techの会社にいるからこの機に。

## math
- ✅[プログラミングのための線形代数](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E4%BB%A3%E6%95%B0-%E5%B9%B3%E5%B2%A1-%E5%92%8C%E5%B9%B8/dp/4274065782 "プログラミングのための線形代数")

文系なのでゼロから線形をやったときに、わかりやすかった

- ✅[統計学のための数学入門３０講](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%8030%E8%AC%9B-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E3%81%AE%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%B0%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6-%E6%B0%B8%E7%94%B0-%E9%9D%96/dp/4254116330 統計学のための数学入門３０講)

例題とか解説は少ないけど、統計で必要なものだけ体系的に学べる

- ⬜[これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%93%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%82%89%E5%88%86%E3%81%8B%E3%82%8B%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E6%95%B0%E5%AD%A6%E2%80%95%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E5%8E%9F%E7%90%86%E3%81%8B%E3%82%89%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%89%8B%E6%B3%95%E3%81%BE%E3%81%A7-%E9%87%91%E8%B0%B7-%E5%81%A5%E4%B8%80/dp/4320017862 これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで)

- 🔃[プログラミングのための確率統計](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%B5%B1%E8%A8%88-%E5%B9%B3%E5%B2%A1-%E5%92%8C%E5%B9%B8/dp/4274067750/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4274067750&pd_rd_r=50371c9b-fc37-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=xuP7Q&pd_rd_wg=ZyCWq&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=D82ADFTVHQEXR0CMDVJC&psc=1&refRID=D82ADFTVHQEXR0CMDVJC プログラミングのための確率統計)

- 🔃[数学ガールの秘密ノート/行列が描くもの](https://www.amazon.co.jp/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%AE%E7%A7%98%E5%AF%86%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%88-%E8%A1%8C%E5%88%97%E3%81%8C%E6%8F%8F%E3%81%8F%E3%82%82%E3%81%AE-%E7%B5%90%E5%9F%8E-%E6%B5%A9/dp/4797395303/ref=pd_sim_14_98?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4797395303&pd_rd_r=fb0f7731-fc53-11e8-9a90-5f5b13eebf40&pd_rd_w=CBUUZ&pd_rd_wg=pAc3I&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=QV37E9SB90R3RFDWWJZ4&psc=1&refRID=QV37E9SB90R3RFDWWJZ4 数学ガールの秘密ノート/行列が描くもの)

- ✅[数の悪魔―算数・数学が楽しくなる12夜](https://www.amazon.co.jp/dp/4794964544/?coliid=I1I71OFW56E0JL&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it 数の悪魔―算数・数学が楽しくなる12夜)
数学をすきになりたい

## program
- ✅[世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第2版: データサイエンスとアプリケーション](https://www.amazon.co.jp/%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%99%E6%BA%96MIT%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%80%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E7%AC%AC2%E7%89%88-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%A8%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3-%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%BBV-%E3%82%B0%E3%83%83%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%82%B0/dp/4764905183/ref=pd_sim_14_27?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4764905183&pd_rd_r=a8f4d9ec-fc42-11e8-bfbf-dd43b077b391&pd_rd_w=WyzVW&pd_rd_wg=zPJCR&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=60SCJRX65EZ98385JCY4&psc=1&refRID=60SCJRX65EZ98385JCY4 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第2版: データサイエンスとアプリケーション)

正直、難しいがPythonで使う知識が網羅的に書かれている　和訳がわかりにくい

- 🔃[退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング](https://www.amazon.co.jp/%E9%80%80%E5%B1%88%E3%81%AA%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%AFPython%E3%81%AB%E3%82%84%E3%82%89%E3%81%9B%E3%82%88%E3%81%86-%E2%80%95%E3%83%8E%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%81%AB%E3%82%82%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E5%87%A6%E7%90%86%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-Al-Sweigart/dp/487311778X/ref=pd_sim_14_22?_encoding=UTF8&pd_rd_i=487311778X&pd_rd_r=de486e79-fc42-11e8-9dde-7b96ac1b4766&pd_rd_w=5PMvp&pd_rd_wg=Y9N8d&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=D8DPNJWBYQSCEJCXXSYC&psc=1&refRID=D8DPNJWBYQSCEJCXXSYC 退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング)

タイトルに惹かれたが、分厚さとがっつりプログラミングの話で積読

- 🔃[プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版]　～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF-%E7%AC%AC2%E7%89%88-%EF%BD%9E%E5%95%8F%E9%A1%8C%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0%E6%B4%BB%E7%94%A8%E5%8A%9B%E3%81%A8%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8B%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E9%8D%9B%E3%81%88%E3%82%8B%EF%BD%9E-%E7%A7%8B%E8%91%89-%E6%8B%93%E5%93%89-ebook/dp/B00CY9256C/ref=pd_sim_351_1?_encoding=UTF8&pd_rd_i=B00CY9256C&pd_rd_r=aed63442-fc8a-11e8-96f5-0dc412e96fcc&pd_rd_w=47pk0&pd_rd_wg=rKnp8&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=FXJDYYBW1ZSH9B308KTR&psc=1&refRID=FXJDYYBW1ZSH9B308KTR プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版]　～問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える～)

たのしそう　競プロ

- ⬜[リバースエンジニアリングバイブル ~コード再創造の美学~](https://www.amazon.co.jp/dp/4844334794/?coliid=IUZNEE3T3Y8K9&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it リバースエンジニアリングバイブル ~コード再創造の美学~)

ハッカーからおすすめされたインフラ系一冊

- 🔃[Amazon Web Services 基礎からのネットワーク&サーバー構築](https://www.amazon.co.jp/dp/4822237443/?coliid=I1GWGDNA337XLK&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it Amazon Web Services 基礎からのネットワーク&サーバー構築)

Web系の基本がわかる本らしい エンジニアとまともに会話できるようになります笑

- 🔃[体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方［固定版］　脆弱性が生まれる原理と対策の実践](https://www.amazon.co.jp/dp/B00E5TJ120/?coliid=ICYPP56VN1LI7&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it 体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方［固定版］　脆弱性が生まれる原理と対策の実践)

## data
- ✅[Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E5%85%A5%E9%96%80-%E7%AC%AC2%E7%89%88-%E2%80%95NumPy%E3%80%81pandas%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%87%A6%E7%90%86-Wes-McKinney/dp/487311845X/ref=pd_sim_14_42?_encoding=UTF8&pd_rd_i=487311845X&pd_rd_r=79aee22a-fc44-11e8-88ba-cf1698d6a808&pd_rd_w=WbpCv&pd_rd_wg=qsVMY&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=RWKGYPFSPCXMMMSXNN83&psc=1&refRID=RWKGYPFSPCXMMMSXNN83 Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理)

すばらしい　辞書代わりに

- ⬜[データマイニング入門](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%B5%B1%E8%A8%88-%E5%B9%B3%E5%B2%A1-%E5%92%8C%E5%B9%B8/dp/4274067750/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4274067750&pd_rd_r=50371c9b-fc37-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=xuP7Q&pd_rd_wg=ZyCWq&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=D82ADFTVHQEXR0CMDVJC&psc=1&refRID=D82ADFTVHQEXR0CMDVJC データマイニング入門)

- 🔃[前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]](https://www.amazon.co.jp/%E5%89%8D%E5%87%A6%E7%90%86%E5%A4%A7%E5%85%A8-%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AESQL-Python%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8B%E3%83%83%E3%82%AF-%E6%9C%AC%E6%A9%8B-%E6%99%BA%E5%85%89/dp/4774196479/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4774196479&pd_rd_r=efe054e4-fc36-11e8-b0fd-0947fc70c050&pd_rd_w=qxoOD&pd_rd_wg=d9Z29&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=CE5NZ8Q2HKFBETYZPZTG&psc=1&refRID=CE5NZ8Q2HKFBETYZPZTG 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック])

この本はバイブルですね。

## analysis
- ✅[ゼロからはじめるデータサイエンス](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-Joel-Grus/dp/4873117860 ゼロからはじめるデータサイエンス)

和訳が難しいけど、網羅的で概要を知るにはいい本だった

- ✅[データ解析の実務プロセス入門](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E5%AE%9F%E5%8B%99%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%B9%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%81%82%E3%82%93%E3%81%A1%E3%81%B9/dp/4627817711/ref=pd_sim_14_68?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4627817711&pd_rd_r=a30687f7-fc44-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=4Kxcz&pd_rd_wg=1gbwi&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=85P63ZPCRST3SCY5VT7V&psc=1&refRID=85P63ZPCRST3SCY5VT7V データ解析の実務プロセス入門)

解説記事：[探索的データ解析](https://note.mu/ryuwryyy/n/nbed46c26fde7 探索的データ解析)

- ⬜[再現可能性のすゝめ (Wonderful R 3)](https://www.amazon.co.jp/%E5%86%8D%E7%8F%BE%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%80%A7%E3%81%AE%E3%81%99%E3%82%9D%E3%82%81-Wonderful-R-%E7%9F%B3%E7%94%B0-%E5%9F%BA%E5%BA%83/dp/4320112431/ref=pd_sbs_14_6?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4320112431&pd_rd_r=fb0f7731-fc53-11e8-9a90-5f5b13eebf40&pd_rd_w=bnA7a&pd_rd_wg=pAc3I&pf_rd_p=cda7018a-662b-401f-9c16-bd4ec317039e&pf_rd_r=QV37E9SB90R3RFDWWJZ4&psc=1&refRID=QV37E9SB90R3RFDWWJZ4 再現可能性のすゝめ (Wonderful R 3))

## SQL
- 🔃[ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%83%BB%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AESQL%E3%83%AC%E3%82%B7%E3%83%94-%E5%8A%A0%E5%B5%9C-%E9%95%B7%E9%96%80/dp/4839961263/ref=pd_sim_14_100?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4839961263&pd_rd_r=3d566dd2-fc44-11e8-a1a7-bb58c724483c&pd_rd_w=ylkNw&pd_rd_wg=xULMi&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2&psc=1&refRID=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ)

- 🔃[10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く](https://www.amazon.co.jp/10%E5%B9%B4%E6%88%A6%E3%81%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E5%85%A5%E9%96%80-SQL%E3%82%92%E6%AD%A6%E5%99%A8%E3%81%AB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B4%BB%E7%94%A8%E6%99%82%E4%BB%A3%E3%82%92%E7%94%9F%E3%81%8D%E6%8A%9C%E3%81%8F-Informatics-IDEA-%E9%9D%92%E6%9C%A8/dp/4797376279/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4797376279&pd_rd_r=298c702d-fc46-11e8-9dde-7b96ac1b4766&pd_rd_w=UDImq&pd_rd_wg=qKmss&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=93Q3AZ9FVR1735TXQG36&psc=1&refRID=93Q3AZ9FVR1735TXQG36 10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く)

こんな工夫の仕方があるのか〜っていう印象　積読してる

## statistics
- ✅[統計学入門](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E2%85%A0-%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%95%99%E9%A4%8A%E5%AD%A6%E9%83%A8%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E6%95%99%E5%AE%A4/dp/4130420658/ref=pd_sim_14_4?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4130420658&pd_rd_r=f6403ab2-fc39-11e8-8092-b13e17a9d387&pd_rd_w=jpkVn&pd_rd_wg=vhPFt&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=TVTS0K98868G2MT372FK&psc=1&refRID=TVTS0K98868G2MT372FK)

教科書　最初は読みづらい

- ✅[統計検定２級](https://www.amazon.co.jp/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E5%85%AC%E5%BC%8F%E8%AA%8D%E5%AE%9A-%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A-2%E7%B4%9A-%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%95%8F%E9%A1%8C%E9%9B%86-2015%E3%80%9C2017%E5%B9%B4/dp/4788925451/ref=pd_sim_14_1?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4788925451&pd_rd_r=510174d7-fc3b-11e8-af69-d3bf1a5221ae&pd_rd_w=hVzUW&pd_rd_wg=mktyI&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=B4KJPMN3RVP21HXW3JCE&psc=1&refRID=B4KJPMN3RVP21HXW3JCE 統計検定２級)

実は統計検定2級もってます。　難しい問題から数式をたてて、答えをだすので、かなり数学・思考の訓練になると思います。

- 🔃[日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集](https://www.amazon.co.jp/dp/4788925486/?coliid=I18K5JAZENR26U&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it 日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集)

むずかしいらしい。過去問全然とけなかった。来年は取ろう。

- ✅[完全独習 統計学入門](https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%8C%E5%85%A8%E7%8B%AC%E7%BF%92-%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%B0%8F%E5%B3%B6-%E5%AF%9B%E4%B9%8B/dp/4478820090/ref=pd_sim_14_9?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4478820090&pd_rd_r=6d41aa29-fc3b-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=OgWjH&pd_rd_wg=uFBmR&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=NJJBSGDFXB5Q59YYKMYC&psc=1&refRID=NJJBSGDFXB5Q59YYKMYC 完全独習 統計学入門)

名作　統計の肝になる偏差・正規分布・母集団・推定がとてもわかり易い　最初に読むべき一冊

- ✅[多変量解析がわかった](https://www.amazon.co.jp/%E3%80%88%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AE%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%80%89%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%8C%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%9F-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4534045433 多変量解析がわかった)
解説記事：[多変量解析がわかったをまとめる](https://note.mu/ryuwryyy/n/n11e0bc98db89 多変量解析がわかったをまとめる)

数式はあまり詳しくないが、概要の理解にはすごく良かった　
解説記事：[多変量解析がわかったをまとめる](https://note.mu/ryuwryyy/n/n11e0bc98db89 多変量解析がわかったをまとめる)

- 🔃[統計思考の世界 ~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%80%9D%E8%80%83%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C-%E6%9B%BC%E8%8D%BC%E7%BE%85%E3%81%A7%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-%E4%B8%89%E4%B8%AD-%E4%BF%A1%E5%AE%8F/dp/477419753X/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1544429778&sr=1-1&keywords=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%80%9D%E8%80%83%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C 統計思考の世界 ~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎)

図解大好きなので　あと中二病なので曼荼羅とか好き　たまらなくて衝動買いした本　内容はガチ

- 🔃[完全独習 ベイズ統計学入門](https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%8C%E5%85%A8%E7%8B%AC%E7%BF%92-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%B0%8F%E5%B3%B6-%E5%AF%9B%E4%B9%8B/dp/4478013322/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4478013322&pd_rd_r=8de3b2b9-fc3b-11e8-96f5-0dc412e96fcc&pd_rd_w=R1BMO&pd_rd_wg=zvdJ9&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=A4E3N08G07CZ7E46T82F&psc=1&refRID=A4E3N08G07CZ7E46T82F 完全独習 ベイズ統計学入門)

良い入門書　超絶わかりやすい

- 🔃[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・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E5%85%A5%E9%96%80%E2%80%95%E2%80%95%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%8C%96%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BB%E9%9A%8E%E5%B1%A4%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%83%BBMCMC-%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%A8%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6-%E4%B9%85%E4%BF%9D-%E6%8B%93%E5%BC%A5/dp/400006973X/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&pd_rd_i=400006973X&pd_rd_r=a4ef8237-fc3b-11e8-8e4e-793d59c37959&pd_rd_w=kQ8X2&pd_rd_wg=6IApT&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=K9DZ5HWWW1K8PZQ77KE5&psc=1&refRID=K9DZ5HWWW1K8PZQ77KE5 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・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学))

誰もがおすすめする一冊　読まないと…とおもってはや半年…　積読

- ⬜[サンプルサイズの決め方](https://www.amazon.co.jp/dp/4254126654/?coliid=I3BAQKOD6EWXGK&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it サンプルサイズの決め方)

- ✅[StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)](https://www.amazon.co.jp/%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E5%BF%83%E7%90%86%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E2%80%95%E5%AE%9F%E4%BE%8B%E3%81%A7%E8%A6%8B%E3%82%8B%E5%BF%83%E7%90%86%E3%83%BB%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%9028-%E8%B1%8A%E7%94%B0-%E7%A7%80%E6%A8%B9/dp/4489007302/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1459728314&sr=1-1&keywords=%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E5%BF%83%E7%90%86%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E2%80%95%E5%AE%9F%E4%BE%8B%E3%81%A7%E8%A6%8B%E3%82%8B%E5%BF%83%E7%90%86%E3%83%BB%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%9028 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R))

- ⬜[カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%E2%80%95%E9%9D%9E%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E5%B1%95%E9%96%8B-%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%A8%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6-%E8%B5%A4%E7%A9%82-%E6%98%AD%E5%A4%AA%E9%83%8E/dp/4000069713/ref=pd_sim_14_53?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4000069713&pd_rd_r=f6403ab2-fc39-11e8-8092-b13e17a9d387&pd_rd_w=jpkVn&pd_rd_wg=vhPFt&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=TVTS0K98868G2MT372FK&psc=1&refRID=TVTS0K98868G2MT372FK カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学))

- ⬜[調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合](https://www.amazon.co.jp/dp/4000069721/?coliid=I22HED2SEE6XPD&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合)

blog
- [統計学の教科書から起業マニュアルまで、すごい「無料」コンテンツ集めました
](http://globalbiz.hatenablog.com/entry/2018/03/23/131413 統計学の教科書から起業マニュアルまで、すごい「無料」コンテンツ集めました
)　気合と情熱あればネットで勉強できるよね　大学行きたくないよね

## macine laerning
- ✅[はじめてのパターン認識](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%AE%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E8%AA%8D%E8%AD%98-%E5%B9%B3%E4%BA%95-%E6%9C%89%E4%B8%89/dp/4627849710/ref=pd_sim_14_1?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4627849710&pd_rd_r=bb4f819f-fc3b-11e8-a1a7-bb58c724483c&pd_rd_w=3zeoo&pd_rd_wg=M482U&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=DY8081V7NEJT95323CX7&psc=1&refRID=DY8081V7NEJT95323CX7 はじめてのパターン認識)

- ✅[仕事ではじめる機械学習](https://www.amazon.co.jp/%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E6%9C%89%E8%B3%80-%E5%BA%B7%E9%A1%95/dp/4873118255/ref=pd_sim_14_37?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873118255&pd_rd_r=64367607-fc3f-11e8-b189-fb1dc988efe4&pd_rd_w=V8RIh&pd_rd_wg=nRSiD&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=8MXY9MEPY6VBDC1582JJ&psc=1&refRID=8MXY9MEPY6VBDC1582JJ 仕事ではじめる機械学習)

仕事のイメージがついくとてもおすすめの本

- 🔃[
パターン認識と機械学習 上](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E8%AA%8D%E8%AD%98%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E4%B8%8A-C-M-%E3%83%93%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%97/dp/4621061224/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4621061224&pd_rd_r=655633b1-fc3e-11e8-af69-d3bf1a5221ae&pd_rd_w=wwWxx&pd_rd_wg=xCh3p&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=Q03K31YFTEVQ0BYYXW8P&psc=1&refRID=Q03K31YFTEVQ0BYYXW8P 
パターン認識と機械学習 上 )

ちょっとむずかしい　積読してる

- 🔃[パターン認識と機械学習 下](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E8%AA%8D%E8%AD%98%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E4%B8%8B-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%B5%B1%E8%A8%88%E7%9A%84%E4%BA%88%E6%B8%AC-C-M-%E3%83%93%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%97/dp/4621061240/ref=cm_wl_huc_item パターン認識と機械学習 下)

- 🔃[異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) ](https://www.amazon.co.jp/%E7%95%B0%E5%B8%B8%E6%A4%9C%E7%9F%A5%E3%81%A8%E5%A4%89%E5%8C%96%E6%A4%9C%E7%9F%A5-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E4%BA%95%E6%89%8B-%E5%89%9B/dp/4061529080/ref=pd_sim_14_39?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4061529080&pd_rd_r=64367607-fc3f-11e8-b189-fb1dc988efe4&pd_rd_w=V8RIh&pd_rd_wg=nRSiD&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=8MXY9MEPY6VBDC1582JJ&psc=1&refRID=8MXY9MEPY6VBDC1582JJ 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) )

たくさん手法が載ってた　

- ⬜[機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門](https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E8%AB%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%85%A5%E9%96%80-KS%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%A0%88%E5%B1%B1-%E6%95%A6%E5%BF%97/dp/4061538322/ref=pd_sim_14_26?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4061538322&pd_rd_r=f6403ab2-fc39-11e8-8092-b13e17a9d387&pd_rd_w=jpkVn&pd_rd_wg=vhPFt&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=TVTS0K98868G2MT372FK&psc=1&refRID=TVTS0K98868G2MT372FK 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門)

- ⬜[機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)](https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=pd_sim_14_31?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4797393963&pd_rd_r=93b2ac17-fc55-11e8-bfbf-dd43b077b391&pd_rd_w=HDeD8&pd_rd_wg=WicUp&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=3XX06C5SK3T6B7ZQA3MT&psc=1&refRID=3XX06C5SK3T6B7ZQA3MT 機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning))

おもしろそう

- 🔃[ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス)](https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4320113152/hatena-blog-22/ ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス))

フェイスブックの友達推薦とかはネットワーク分析らしい　できるようになればおもしろそう（できるとはいってない）

- ⬜[複雑ネットワーク―基礎から応用まで](https://www.amazon.co.jp/%E8%A4%87%E9%9B%91%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E2%80%95%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E3%81%8B%E3%82%89%E5%BF%9C%E7%94%A8%E3%81%BE%E3%81%A7-%E5%A2%97%E7%94%B0-%E7%9B%B4%E7%B4%80/dp/4764903636/ref=pd_sim_14_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4764903636&pd_rd_r=60b762bf-fc59-11e8-af69-d3bf1a5221ae&pd_rd_w=6xrOk&pd_rd_wg=xmizb&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=FEDTBEKJ2B10Y8JMJNBT&psc=1&refRID=FEDTBEKJ2B10Y8JMJNBT 複雑ネットワーク―基礎から応用まで)

人間を数学であらわせそうな分野好物です（できるとはいってない）

## deep learning
- ✅[ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_sim_14_38?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873117585&pd_rd_r=01818124-fc44-11e8-b0fd-0947fc70c050&pd_rd_w=bNTPy&pd_rd_wg=OE4OC&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=FVZMJP39TP00GEJMRYFG&psc=1&refRID=FVZMJP39TP00GEJMRYFG ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)

言わず無がな、最初に読むべき本　徹底的に解説されている

- 🔃[深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%8A%E3%83%AB%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E5%B2%A1%E8%B0%B7-%E8%B2%B4%E4%B9%8B/dp/4061529021/ref=pd_sim_14_8?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4061529021&pd_rd_r=3d566dd2-fc44-11e8-a1a7-bb58c724483c&pd_rd_w=ylkNw&pd_rd_wg=xULMi&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2&psc=1&refRID=VH7DNARBF4ZX9S16EZG2 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ))

数式がわからんが写経してたらなんとなくわかるようになってくる

- 🔃[TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+](https://www.amazon.co.jp/TensorFlow%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%AF%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF-Python%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%83%AC%E3%82%B7%E3%83%9460-impress-top-gear/dp/4295002003/ref=pd_sim_14_40?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4295002003&pd_rd_r=de486e79-fc42-11e8-9dde-7b96ac1b4766&pd_rd_w=5PMvp&pd_rd_wg=Y9N8d&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=D8DPNJWBYQSCEJCXXSYC&psc=1&refRID=D8DPNJWBYQSCEJCXXSYC TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+)

たくさんのってる　ドキュメントがコード化されたイメージ

- ⬜[ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 ](https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360/?coliid=I3BH76YCKGC85Q&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編 )

### psychology
- ✅[ステップアップ心理学シリーズ 心理学統計入門 わかって使える検定法 ](ステップアップ心理学シリーズ 心理学統計入門 わかって使える検定法  https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%81%A3%E3%81%A6%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E6%B3%95-KS%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E6%9D%BF%E5%8F%A3/dp/4061548107/ref=pd_sim_14_39?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4061548107&pd_rd_r=60b6da1f-fc41-11e8-88ba-cf1698d6a808&pd_rd_w=rWUu1&pd_rd_wg=JaYHD&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=CRASJPPBE0X630MTB9KN&psc=1&refRID=CRASJPPBE0X630MTB9KN)

カラフルで読みやすい

- ⬜[心理学検定 基本キーワード](https://www.amazon.co.jp/%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E6%A4%9C%E5%AE%9A-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89-%E6%94%B9%E8%A8%82%E7%89%88-%E6%97%A5%E6%9C%AC%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E8%AB%B8%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E9%80%A3%E5%90%88-%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E5%B1%80/dp/4788960966/ref=pd_sim_14_48?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4788960966&pd_rd_r=c5e80164-fc41-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=aEtMU&pd_rd_wg=xEWZV&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=1RZ732JMSS7T7ZYRF0MF&psc=1&refRID=1RZ732JMSS7T7ZYRF0MF 心理学検定 基本キーワード)

来年受けます

- ✅[購買心理を読み解く統計学―実例で見る心理・調査データ解析28](https://www.amazon.co.jp/%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E5%BF%83%E7%90%86%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E2%80%95%E5%AE%9F%E4%BE%8B%E3%81%A7%E8%A6%8B%E3%82%8B%E5%BF%83%E7%90%86%E3%83%BB%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%9028-%E8%B1%8A%E7%94%B0-%E7%A7%80%E6%A8%B9/dp/4489007302/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1459728314&sr=1-1&keywords=%E8%B3%BC%E8%B2%B7%E5%BF%83%E7%90%86%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E2%80%95%E5%AE%9F%E4%BE%8B%E3%81%A7%E8%A6%8B%E3%82%8B%E5%BF%83%E7%90%86%E3%83%BB%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%9028 購買心理を読み解く統計学―実例で見る心理・調査データ解析28)

よむ

- ✅[パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6-%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A66-%E6%A7%8B%E9%80%A0%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0-%E5%B0%BE%E5%B4%8E-%E5%B9%B8%E8%AC%99/dp/4414301920/ref=pd_bxgy_14_img_2?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4414301920&pd_rd_r=5c4f61fa-fc41-11e8-8092-b13e17a9d387&pd_rd_w=JTY1P&pd_rd_wg=dpjdJ&pf_rd_p=56bff0e8-7153-4d12-8b93-74fd26aa20e1&pf_rd_r=N7Y14ZS4WNKAVMDYQB4K&psc=1&refRID=N7Y14ZS4WNKAVMDYQB4K パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング)

よみたい

- ✅[計量パーソナリティ心理学 (クロスロード・パーソナリティ・シリーズ)](https://www.amazon.co.jp/%E8%A8%88%E9%87%8F%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6-%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%82%B9%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%BB%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BB%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E8%8D%98%E5%B3%B6-%E5%AE%8F%E4%BA%8C%E9%83%8E/dp/4779511100/ref=pd_sim_14_32?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4779511100&pd_rd_r=60b6da1f-fc41-11e8-88ba-cf1698d6a808&pd_rd_w=rWUu1&pd_rd_wg=JaYHD&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=CRASJPPBE0X630MTB9KN&psc=1&refRID=CRASJPPBE0X630MTB9KN 計量パーソナリティ心理学 (クロスロード・パーソナリティ・シリーズ))

よまねば

- ✅[心理学実験プログラミング: Python/PsychoPyによる実験作成・データ処理 ](https://www.amazon.co.jp/%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-PsychoPy%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%AE%9F%E9%A8%93%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%83%BB%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%87%A6%E7%90%86-%E5%AE%9F%E8%B7%B5Python%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%83%BC-%E5%8D%81%E6%B2%B3-%E5%AE%8F%E8%A1%8C/dp/4254128916/ref=pd_sim_14_49?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4254128916&pd_rd_r=60b6da1f-fc41-11e8-88ba-cf1698d6a808&pd_rd_w=rWUu1&pd_rd_wg=JaYHD&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=CRASJPPBE0X630MTB9KN&psc=1&refRID=CRASJPPBE0X630MTB9KN 心理学実験プログラミング: Python/PsychoPyによる実験作成・データ処理 )

よめ（命令形）

ブログ
- [NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える](https://tjo.hatenablog.com/?page=1541026800 2018-10-23
NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える)

### finance
- ⬜[経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 ](https://www.amazon.co.jp/gp/product/4254127928/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4254127928&linkCode=as2&tag=aokikenichi-22 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 )
- ⬜[実践データマイニング―金融・競馬予測の科学](https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E2%80%95%E9%87%91%E8%9E%8D%E3%83%BB%E7%AB%B6%E9%A6%AC%E4%BA%88%E6%B8%AC%E3%81%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6-%E6%9C%88%E6%9C%AC-%E6%B4%8B/dp/4274078922 実践データマイニング―金融・競馬予測の科学)
- ✅[Pythonによる ファイナンス入門 (実践Pythonライブラリー)](https://www.amazon.co.jp/dp/4254128940/?coliid=I10XL0TQN6U25&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it Pythonによる ファイナンス入門 (実践Pythonライブラリー))
- ⬜[アクチュアリー数学入門 [第3版] (アクチュアリー数学シリーズ1](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%85%A5%E9%96%80-%E7%AC%AC3%E7%89%88-%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA1-%E9%BB%92%E7%94%B0-%E8%80%95%E5%97%A3/dp/4535607168/ref=sr_1_22?ie=UTF8&qid=1544456217&sr=8-22&keywords=%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%83%81%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC アクチュアリー数学入門 [第3版] (アクチュアリー数学シリーズ1))

## biz
- ✅[その数学が戦略を決める](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%9D%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%8C%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%82%92%E6%B1%BA%E3%82%81%E3%82%8B-%E6%96%87%E6%98%A5%E6%96%87%E5%BA%AB-%E3%82%A8%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%82%BA-%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%83%B3/dp/416765170X/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1459728796&sr=1-1&keywords=%E3%81%9D%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%8C%E6%88%A6%E7%95%A5%E3%82%92%E6%B1%BA%E3%82%81%E3%82%8B その数学が戦略を決める)

メルカリの人がおすすめしてたので読んだ

- ⬜[データ分析の力　因果関係に迫る思考法](https://www.amazon.co.jp/dp/B071CD9CMP/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 データ分析の力　因果関係に迫る思考法)

みんなおすすめしてるからいい本なんだと思う

- ✅[岩波データサイエンス Vol.6 ](https://www.amazon.co.jp/%E5%B2%A9%E6%B3%A2%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9-Vol-6/dp/4000298569/ref=pd_sim_14_34?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4000298569&pd_rd_r=cf10eeda-fc40-11e8-9dde-7b96ac1b4766&pd_rd_w=4FvSE&pd_rd_wg=rY36G&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=CCWJ6GYQQTZ1EV4C9QWE&psc=1&refRID=CCWJ6GYQQTZ1EV4C9QWE 岩波データサイエンス Vol.6 )

- ✅[データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 ](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E9%A4%8A%E6%88%90%E8%AA%AD%E6%9C%AC-%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E6%B4%BB%E7%94%A8%E7%B7%A8-Software-Design-plus%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA/dp/4297101084/ref=pd_sim_14_5?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4297101084&pd_rd_r=dc54558c-fc44-11e8-9a90-5f5b13eebf40&pd_rd_w=OQ4eu&pd_rd_wg=lC4co&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=A99HW6CHN9M78KZNX90N&psc=1&refRID=A99HW6CHN9M78KZNX90N データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 )
->書評：[shinichi-takayanagi’s blog](https://stakaya.hatenablog.com/entry/2018/11/08/143748 shinichi-takayanagi’s blog)
よみたい

- ✅[Lean Analytics ―スタートアップのためのデータ解析と活用法](https://www.amazon.co.jp/Lean-Analytics-%E2%80%95%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%A8%E6%B4%BB%E7%94%A8%E6%B3%95-LEAN-%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A2%E3%83%BB%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%AB/dp/4873117119/ref=pd_sim_14_57?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873117119&pd_rd_r=62d4e68b-fc46-11e8-8092-b13e17a9d387&pd_rd_w=0Nl1q&pd_rd_wg=yaPyx&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=Y4SVRR0R6VB49XT6K3SK&psc=1&refRID=Y4SVRR0R6VB49XT6K3SK Lean Analytics ―スタートアップのためのデータ解析と活用法)

データ分析というよりは、グロースハックの本の記憶がある

- 🔃[統計数字を読み解くセンス](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%95%B0%E5%AD%97%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9%E2%80%95%E5%BD%93%E7%A2%BA%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B-DOJIN%E9%81%B8%E6%9B%B827-%E9%9D%92%E6%9C%A8%E7%B9%81%E4%BC%B8/dp/4759813276/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1458635344&sr=1-1&keywords=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%95%B0%E5%AD%97%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%A7%A3%E3%81%8F%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9 統計数字を読み解くセンス)

みんなおすすめしてた

- ✅[ビッグデータを支える技術―刻々とデータが脈打つ自動化の世界](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%94%AF%E3%81%88%E3%82%8B%E6%8A%80%E8%A1%93%E2%80%95%E5%88%BB%E3%80%85%E3%81%A8%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8C%E8%84%88%E6%89%93%E3%81%A4%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C-WEB-DB-PRESS-plus/dp/4774192252/ref=sr_1_3?ie=UTF8&qid=1544453414&sr=8-3&keywords=Nosql ビッグデータを支える技術―刻々とデータが脈打つ自動化の世界 (WEB+DB PRESS plus))

いいよみもの　危機感を覚えた

- ✅[データ・ドリブン・マーケティング―――最低限知っておくべき15の指標](https://www.amazon.co.jp/dp/4000069721/?coliid=I22HED2SEE6XPD&colid=3AG7R8QBKBCJS&psc=0&ref_=lv_ov_lig_dp_it データ・ドリブン・マーケティング―――最低限知っておくべき15の指標)

- ✅[いちばんやさしいグロースハックのまとめ記事](https://note.mu/ryuwryyy/n/n7e2a3af141ad いちばんやさしいグロースハック)

### 鈍器
- 🔃[統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E7%9A%84%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-%E2%80%95%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%BB%E6%8E%A8%E8%AB%96%E3%83%BB%E4%BA%88%E6%B8%AC%E2%80%95-Trevor-Hastie/dp/432012362X/ref=pd_sim_14_14?_encoding=UTF8&pd_rd_i=432012362X&pd_rd_r=874eebd5-fc36-11e8-9a9b-81ae9159c059&pd_rd_w=ibNju&pd_rd_wg=w1S94&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=SHBT22GYQQNKF0HFEJPQ&psc=1&refRID=SHBT22GYQQNKF0HFEJPQ 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測)
- 🔃[ヒルガードの心理学 第16版](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%92%E3%83%AB%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%89%E3%81%AE%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6-%E7%AC%AC16%E7%89%88-%E3%82%B9%E3%83%BC%E3%82%B6%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%83%9E/dp/477241438X/ref=pd_sim_14_9?_encoding=UTF8&pd_rd_i=477241438X&pd_rd_r=a8ffa567-fc41-11e8-9dde-7b96ac1b4766&pd_rd_w=mzHZx&pd_rd_wg=JAEk8&pf_rd_p=b79503b3-46ea-4244-8b06-2f14c40a97b1&pf_rd_r=C1JNF9S540J5KMES0FH4&psc=1&refRID=C1JNF9S540J5KMES0FH4 ヒルガードの心理学 第16版)
- ⬜[ベイズ統計モデリング: R,JAGS, Stanによるチュートリアル](https://www.amazon.co.jp/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0-R-JAGS-Stan%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB-%E5%8E%9F%E8%91%97%E7%AC%AC2%E7%89%88/dp/4320113160/ref=sr_1_13?s=books&ie=UTF8&qid=1544453865&sr=1-13&keywords=%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88 ベイズ統計モデリング: R,JAGS, Stanによるチュートリアル)

多いな　図書館に買ってもらおう

* 引用・参考
- [朱鷺の杜「機械学習テキストブック」](http://ibisforest.org/index.php?%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92#TextBook 朱鷺の杜「機械学習テキストブック」)
- [データサイエンティスト協会「スキル委員による推薦リスト」] ( http://www.datascientist.or.jp/dssjournal/link/books/データサイエンティスト協会「スキル委員による推薦リスト」)
- [データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版）](https://tjo.hatenablog.com/entry/2017/03/22/190000 データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版）)
- [時系列分析のためのブックガイド](https://logics-of-blue.com/book-guide-time-series-analysis/ 時系列分析のためのブックガイド)
- [データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加）](https://qiita.com/hik0107/items/ef5e044d2f47940ba712 データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加）)
- [データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本](https://qiita.com/aokikenichi/items/ae4df263f591e47528a6 データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本)
- [マーケティング・アナリティクス入門|teradata
](https://www.teradata-jp.com/single-post/ma マーケティング・アナリティクス入門|teradata)
- [機械学習 はじめよう|gihyo.jp](http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning 機械学習 はじめよう|gihyo.jp)

# 最後に
結論としては、**初心者の方はKaggleを目標に学習する**といいと思います。

データサイエンスはアカデミックな分野でもあるので、初心者からすると難しくうつると思いますが、諦めずに広い心で学習を続けましょう。

自分も独学でデータサイエンスをやりつつ、就活とかするわけですが、
>経済学部で計量経済学を学んでいて統計学や機械学習などの分野に詳しい学生さんが就活に臨んでも、データ分析が出来ると看做されずに選考から漏れてしまうというケースは少なくないようです 
-引用：[データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積むべきか](https://tjo.hatenablog.com/entry/2017/09/15/190000 データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積むべきか)

まさにこの状況を経験しました。これは、私の勉強が足りない・自頭が悪い・インキャなどの要因は関係あるとしても、情報系学部でないだけで相手にされないことが往々にしてありました。
こんときは先が見えなさすぎて、ひたすら勉強が苦しくて、何回かTJOさんにaskfmで質問して何度か解決策を答えていただいて、精神的に救われました。この場でお礼を申し上げます。なんとかサバイブしてます。 いつもいいブログ記事をありがとうございます。

自分も何回も挫折してますが、なんとか生きています笑　諦めずに続けさえすれば、いつか努力は実を結ぶと自分を信じてやりきるしかないなと。
なんとか続けていれば、こんな僕でも拾ってくれる会社があって。それが、今回のAdvent Calendar のjustInCaseです。justInCaseはデータ分析のインターンを募集しているそうです。
私は大学に行きながら、九州のクソイナカからリモートワークで参加していますし、控えめに言ってもいい環境だと思います。

Wantedly:[スタートアップ企業でアルゴリズム、データ分析等体験したい学生さん大募集！](https://www.wantedly.com/projects/262626 スタートアップ企業でアルゴリズム、データ分析等体験したい学生さん大募集！)

諦めずに、気負わずに基本から一歩一歩進んでいきましょう。前に進んでさえいれば、いつかはたどり着くと思いますので。私もKaggleがんばります。来年こそは…　やらねば…　

*若輩者のためご指摘・おすすめ本等、お待ちしております！
*個人DMからでも[Twitter](https://twitter.com/okazawaryusuke) Flow me

** 時は経ち...記事を意外と見ていただく方がいらっしゃるので、少し近況報告までに。私は元気です。
この記事を書いたときは2019年...
当時学生で5年経ち何もできていませんが。よしなにサバイブしております。初心で掲げていたデータサイエンスっぽいお仕事もいただくことも増えました。やればできるとティモンディーのオレンジの人も言ってました。皆様も一歩一歩、積み重ねていきましょう。

最後に、PR。2022年現在 資金調達をし、「その気持ちポイっと」女性のイライラを和らげる睡眠＆マインドフルネスアプリを作ってます。生体データや産婦人科、精神科医療、メンタルヘルス、睡眠、AIやデータ興味のある方、AIのポジションを大大大募集しております。

また、生成AIでのカウンセリングや医療のマッチングを行う生成AIのエンジニアさんも募集しています。
千里の道も一歩から。と昔の言葉がありますが、今はできなくても、初心を忘れずに続けられる方であれば、経験問わず一緒にAIの勉強しましょう。お問い合わせお待ちしてます。

アプリのLP: https://poiful.jp/
お問い合わせ先: https://poiful.jp/about