DAY2で「統計学ってなんとなくこういう事やるのかな〜」と自分なりの解釈をしたらすっかり学習意欲を失った。自分なりの解釈というのが合っているかは関係なく分かった気になってしまうのだ。これは明確に自分の悪癖だと思う。(だから資格試験とか通らないんだろうなあ)
さて、そんな状態だったので志向を変えてUdemyの統計学講座を倍速視聴で一周してみた。動画＋小テスト＋演習という講座だったのだが、時間がかかりそうな演習はすっ飛ばして動画と小テストに取り組んでみた。
基礎的な統計学の学習範囲に触れたことになるかと思うが、さっぱり分からん。少し思ったのが、ソフトウェア最強じゃん、ということだ。
私が数学が大の苦手なので甘えた解釈になるのかも知れないが、一般的な統計ソフトを扱うにあたって必要な知識は数式ではなく、そのアウトプットが意味するところなのではないだろうか。
勿論、数式の意味については理解しなくてはやっていることが分からないという間抜けな状態になってしまうので最終的に数式の意味するところの理解は意味あるところだと思う。
しかし、例えば回帰分析を用いるべき状況、R^2の意味していることやp値等の意味するところが理解できていれば必要なアウトプットができるような気がしてきた。
統計検定は統計を学ぶ指針に過ぎず統計を実務で用いるにあたって必要な知識を直接測っているわけではなかろうからこの指摘をもって統計検定を批判するのは的外れだということは分かっているのだが、統計検定取ってどうするの問題が(私の中で)発生してしまった。
データサイエンスを学ぶにあたって基礎となっていそうな統計学は軽く統計検定2級レベルくらいは抑えておくか〜と思ったのだが、ソフトウェアの扱いと結果の解釈の方が有用な気がする。その目的においても依然統計学は分かっておいた方が良いのだろうが、私の絶望的な数学能力を鑑みると微妙な選択肢であるように思えてきた。
ここで尻尾を巻いて逃げ出すのも悔しいのだが正直統計学の面白さがわからなくて勉強が辛いのだ。ソフトウェア云々というのは言い訳でこれが本音かも知れない。
勉強の面白さというのはどこで感じるものなのだろうか。ひとまず、今現在私は統計学が分からないから面白くないのだと思う。分からないと想像の余地がないと言うか、他との繋がりも見いだせず教材の字面を追うだけになる。これでは、面白くなくて当然と言える。分かったら面白くなるのだろうか。
先日知った教科書準拠ワーク、やっぱり良さそうだなあ、なんて思った。第1段階として学ぶ内容は自分の中で前提にできるくらいの難易度が良いのではないだろうか。勉強が楽しいと感じる理由については個々人によると思うが、これも追々探ってみたい。
そんなこんなでDAY3終了！どうしようかはまた考える。