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)
ガイドブックで参考になることが多い！
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)、
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）
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）
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
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）
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)
天下のオライリー本。4,000円以上します。
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