最強って言葉がすでにいいですね。

地上最強を目指さない男は（以下略）

そして、学問も強ければ強いほどよい！！スカウターがボムッて壊れるぐらい！！！

AIに弊社が取り組んでますよって話はちょいちょいしておりますが、AIってつまり統計とかめちゃ使うんですよね～。（´・ω・）

あと、例のアレですね。

「これからの10年で最もセクシーな職業は統計家」

って有名なセリフですね。セクシーって言葉の印象が独り歩きしている気がしますが。⊂(^-^)⊃

で、前置き長かったですが、この本はめちゃためになりました！オススメです。

IT関係の方だけでなく、マーケターの方とか意思決定する立場にある方によさそうです。

 

ためになったポイント

 

①統計にビッグなデータはいらない

→全部のデータを調べる必要はなく、サンプリングでよい

②誤差についての考え方

→例えばA/BテストというのがWebのUIとかを検討するときに使われますが、誤差のような数字で物事が決められているときがある。

③ランダム化

→何かを実験して結果を調べる時に役立つ考え方です。

④回帰分析などについて

→この辺から、ニューラルネットワークとかに少し関係してきますが、ディープラーニングやる人だったら知っておいて損はないかも。

ディープラーニングについては下記の本もお勧めです。（こっちは超専門的）

ゼロから作るDeep Learningという本を読みました

 

 

今回紹介しているこの本は難しい数学なども出てきませんので、読みやすいです。

 

 

後半から、ちょっと歴史とか、統計学の種類になるので若干退屈ですが、明日から即ドヤ顔できる豆知識も豊富です(`･ω･´)

例えば、あみだくじの当たる確率は、あたりの真上が一番高いとか。ドヤァ(`･ω･´)

喫煙による経済的損失は7兆円にもなるらしいとか。たばこの税収入などではまったく補えないらしいですね。

時々言ってますが、ホントたばこやめた方がいいですよ！！
私の父も肺がんで亡くなりましたが、なくなる前は大変辛そうでした(>_<)。

ヨシ、早速新年に決めた目標の、毎月一冊は本を読む！が今月はクリアできたヾ(´ω｀○).

ちな、同じ本の派生版である、数学版とかビジネス版を読んだことがある方がいらっしゃれば、教えてください。

 

また話はそれますが、確率とかもっと踏み込んで考えると、そういうことが即計算できる人に憧れますね～。（ニセアカギじゃん　ヽ( ▼∀▼)ﾉ）

これはまた今度投稿を分けて投稿します！