研究者のぼくがオススメする統計オンライン学習3つ
本記事では「仕事や研究で統計を活用できるようになりたいです。おすすめの統計オンライン学習ツールが知りたいです」という疑問にお答えします
統計の需要は高まっていますが、圧倒的な人材不足が予測されています。
でも、統計ってわりとハードルが高くて、勉強しはじめても簡単に挫折しがちですよね。
そういう人は特に書籍による独習でつまずきやすい傾向にあるかと思います。
そんな中、本記事ではニーズ別に3つの統計オンライン学習ツールを紹介します。
そもそも、どの統計ソフトを選ぶべきかという話から、おすすめの統計オンライン学習ツールまでさくっと解説いたします。
まずは統計オンライン学習ツールで学ぶ統計ソフトを決めるべし
皆さんの関心は次のうちどれですか??
- 無料で自由に統計したい → R、Pythonなどを選ぶ
- 無料で簡単に統計したい → HAD、JASP、EZR、PSPPなどを選ぶ
世の中にはたくさんの統計ソフトがありますが、基本的には自分の関心にそって選んでOKです。
自由にやりたい人はR、Pythonを選ぶ。
簡単な手続きでやりたい人はHAD、JASPなどを選ぶ。
ただ、仕事や研究で統計を活用しはじめると、「したいこと」「しなければならないこと」がどんどんでてくるので、無難な選択肢としてはRやPythonになってきます。
特にRは統計解析にめちゃ強いうえに、インターネット上に無料の有益情報がいっぱいあるので、最初から選んでおくと良いかなと個人的には思います。
統計ソフトの特徴は以下の記事2つで解説していますので、これらもぜひお読みください。
ぼくがオススメする統計オンライン学習3つ
結論から言うと、研究者のぼくがオススメする統計オンライン学習ツールは以下の通り。
- 【ゼロからおさらい】統計学の基礎:完全初心者向け
- Rではじめる統計基礎講座:Rで統計解析を学びたい初学者向け
- 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門:一歩先の統計スキルを学びたい人向け
いずれもUdemyのコースですけども、以下のメリットがあるのでぼくは統計オンライン学習ツールとしてわりとおすすめしています。
- 30日間返金保証あり
- 質が高い(ただしモノによる)
- わかりやすい
- 演習あり
- わからないときは質問できる など
それではさくっと比較していきましょう。
「【ゼロからおさらい】統計学の基礎」と「Rではじめる統計基礎講座」の比較
統計の基礎的なところがよく分かっていない人は、「【ゼロからおさらい】統計学の基礎」がおすすめかなぁという印象です。
他方、Rを使って統計の基礎から応用まで学びたい人は「Rではじめる統計基礎講座」が良いかと。
とはいえ、この感覚には個人差があるので、「とにかく統計のポイントを理解したい!」というならば、まずは「【ゼロからおさらい】統計学の基礎」で良いと思います。
で、そこからさらに「具体的なところまでツッコんで理解したい!」と思ったら「Rではじめる統計基礎講座」にすれば良いかと思います。
- 【ゼロからおさらい】統計学の基礎:完全初心者向け
- Rではじめる統計基礎講座:Rで統計解析を学びたい初学者向け ※30日間返金保証あり
なお、以下の記事で詳しくレビューしているので、こちらもぜひご覧になってください。
「【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門」はどんな人におすすめ?
統計は仮説検定モデルから統計モデリングへと発展しつつあります。
統計モデリングは、従来の仮説検定モデルでできることは基本的にできるうえに、従来のそれではできなかったことも柔軟にできます。
「【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門」は統計モデリングの理論と実践を学ぶことができます。
新しい統計を学びたい人は「【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門」をどうぞ。
※情報(2019/02/26):今ならなんと94%オフです。
なお、詳細なレビュー記事も書いていますので、関心がある人はぜひどうぞです。
まとめ:研究者のぼくがオススメする統計オンライン学習3つ
本記事では「仕事や研究で統計を活用できるようになりたいです。おすすめの統計オンライン学習ツールが知りたいです」という疑問にお答えしました。
統計の需要は高まっていますけど、実際に学びはじめるとわりと挫折しやすいものです。
統計オンライン学習ツールはその点続けやすい印象があるので、是非この機会にお試しあれ。
- 【ゼロからおさらい】統計学の基礎:完全初心者向け
- Rではじめる統計基礎講座:Rで統計解析を学びたい初学者向け
- 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門:一歩先の統計スキルを学びたい人向け
なお、書籍で統計を独習したい人は以下の記事をどうぞです!