AI人材タイプは、ざっくりいうと、
データサイエンティスト
のどちらかだ(*1)。
キャリアチェンジではなく、
自分のドメイン知識にAI/DX分野の知識を加えるのが目的なら、
データサイエンティスト寄りの学習となる(*2)
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/EEB8E7EA-1D5F-42C6-AC74-1B8872337ECD.jpeg?resize=375%2C500&ssl=1)
ガイドブックで参考になることが多い!
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2019/01/computer09_question-2.png?w=1256)
なぜ、データサイエンティスト寄りなのか?
まず、
AIは、ビッグデータありきなので、
使いこなすためには、統計学の世界は避けて通れない。
そうでなくても『統計学が最強の学問である』が、
数年前ベストセラーになったように(2013年)、
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/67537B11-6ABA-497E-B951-B3D7B22AF08C.jpeg?resize=355%2C500&ssl=1)
この本は衝撃的だった。
「統計学はデータ社会を生き抜くための武器と教養」で、
専門家ではないふつうのビジネスマンでも、
意思決定の際には、データに基づく分析が必須だ。
なので、現在、
AIの学習の一環として、
2020年9月27日に開講した、
総務省統計局提供「社会人のためのデータサイエンス演習」
を、gaccoで毎週受講している(スタディガイドは、こちら)
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/5081B40D-603E-4556-A901-DF11B46A607D.jpeg?resize=500%2C285&ssl=1)
ビジネスマン向け講座でわかりやすい。
実際に、
Excelのアドイン「データ分析」を使って、
基本統計量(平均値・中央値はもちろん標準偏差や尖度、歪度まで)を算出したり、
ヒストグラムを描いたりして面白い(*3)
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/スクリーンショット-2020-10-19-0.00.12.png?resize=500%2C313&ssl=1)
Pandasよりかんたん!
もちろん、これから
『実践で学ぶ機械学習活用ガイド』で
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/5D416D21-A17E-4AB6-9250-86A5DD17FA3A.jpeg?resize=376%2C500&ssl=1)
機械学習を活用したWebアプリづくりのガイドブック
データ分析で使うライブラリ、
Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlibについてチェックするのだが、
操作だけ覚えてもしかたないのだ。
ただ、今回はAIスクールの復習なので、
『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』
でも、基本をしっかりチェックすることにした(*4)
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東京大学といってひるむことはない!
さらに詳しくは、
『Pythonによるデータ分析入門』となるが、
これは老後の楽しみにとっておこう(*5)
![](https://i0.wp.com/uncle-kanazawa.com/wp-content/uploads/2020/10/7E8F8BD6-A676-4268-B6DD-80080FFDA82C.jpeg?resize=375%2C500&ssl=1)
天下のオライリー本。4,000円以上します。