社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
自分の理解を理解する→何をどのように分かっているかを可視化するISM構造学習法の考え方
知識はスタンドアローンでは存立できない。 そして理解するとは結びつけること、知識のネットワークをつくり育てることに他ならない。 今回は、こうした理解の捉え方を、最も直裁に実装化したISM構造学習法を紹介しよう。 自分が今現在、何と何をどのように結びつけて理解しているかを繰り返し可視化し、これを増補改訂していく中で学習を進めていこうというアプローチである。 （時間がない人のための概略） １ 学びたいことから複数（20〜30個）の項目を拾い出す ２ 「この項目はこの項目とつながってる」と今の時点で分かるもの同士を結ぶ ３ 連結関係をdot言語で記述しGraphvizで階層構造（ネットワーク）図にする ４ 学習が進む度に、結びつきを追加／修正し構造図を改訂していく （関連記事） ・直観を超えた何かが組み上がることを目指して→考える道具としてのdot言語 / Graphviz 読書猿Classic
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