CBTの悪いところですが、スクロールが忙しくかなりやりずらかったです。その辺のストレスも含めて1時間を表計算に費やす計画でした。表計算は解きづらくてなんか分かりづらいけど、落ち着いて時間をかければ点が取れる類の問題なので、あらかじめ時間配分を多めにとる作戦でした。それが功を奏したのか、いい感じで合格できました。

アルゴリズムはぶっちゃけかなり苦手で、考えたところで特に何もわからなかったりするので、あきらめて半分取れれば御の字という気持ちでした。表計算を解き終わってから、一番最後に着手しました。アルゴリズムは結局6割くらいだったので、予定通りでした。

こんな感じなので、過去問集（4年分）を購入したものの、全部はこなせませんでした。過去問集の使い方は下記です。

セキュリティは4年分やった
残りの分野はそれぞれ1年分のみ、データベースは解いてないけど解説だけ4年分読んだ

だいぶぬるい対策になってしまいましたが、受かってよかったです。次はどうしようかな、、悩み中。

2022-11-12

読書メモ「データサイエンティストの仮説思考」

本メモ-データサイエンス

自分用読書メモ

第3章　データを説明する力を身につける

Apple to Appleの比較：同じ性質のもの同士を比べること
Apple to Orangeの比較：異なる性質のものを比べること
比較の視点
- ある時点：基準となる時点からの変化
- 計画値：計画値に対する達成度合い
- 他者：同じ性質のもの同士の差異
- 全体：全体の中での構成比
分解の視点
- 掛け算：売上＝客数×単価
- 足し算：客数＝新規＋既存
グラフを見る視点
- 特異な値はある？
- 繰り返してる傾向ある？
- 他と比べて違う箇所ある？
- データ同士の関連性？

第4章　データを分類する力を身につける

特徴の似たデータでグループをつくる
目的に応じてデータを分類する
- 分類目的の確認：学校クラスの生徒分類など
機械的に分類する（k-means）
- k-means
  - いくつのグループに分けるか決める
  - ランダムに初期値設定
  - 初期値からの距離で、グループ分け
  - 新たなグループの重心を計算、近いデータを同じグループに
  - 重心の位置が変化しなくなったら終了
- 初期値の選び方で結果が変わることがあるので注意

第5章　データから法則を見つける力を身につける

判別問題（二値判別問題）
- 推測結果
  - 真陽性：正しく陽性判断
  - 偽陽性：本当は陰性だが、陽性と判断
  - 偽陰性：本当は陽性だが、陰性と判断
  - 真陰性：正しく陰性判断
- 制度評価指標
  - 正解率：全体のうち、正しく正解した割合
  - 適合l率：陽性あるいは陰性と判定した中で、正解した割合
  - 再現率：実際に陽性あるいは陰性だったものに対して正解した割合
決定木モデル

第6章　データから予測する力を身につける

内挿：データの内側に向かって予測する
外挿：データの外側に向かって予測する
データの関係性
- データの偏りがないか注意
- データが極端に少なすぎないか
- 偏ったデータから見つけた関係性は適用範囲が限定される
時系列データ
- トレンド
- 周期性

第7章　仕事でデータリテラシーを活用する

データを説明する力
- 可視化するとき：読み手に誤解を与えるグラフにならないように
- 比較するとき：Apple to Appleの比較になるように比較対象を設定
- 課題を見つけるとき：特異点、傾向性、相違性、関連性に着目
データを分類する力
- 大量のデータ→グループにまとめて把握、比較
- 分類するときは、分類の目的を最初に明確に
- k-meansは初期値によって結果が変わる
データから法則を見つける力
- 決定木→データが多く必要
- 判別問題の精度→適合率と再現率はトレードオフの関係

2022-10-01

【合格】統計検定2級の勉強方法

統計検定

統計検定2級を受験してきました。現状、仕事上で統計の知識を直接使う場面があるわけではないのですが、基礎として2級くらいは取っておいた方が良いだろうということで受験することに。

正直かなり苦戦しまして、、今までの試験は直前の気合だけで乗り切ってきたのですが、今回はそうはいきませんでした。

統計検定２級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

cbt.odyssey-com.co.jp

受験状況

勉強期間：2ヶ月
使用教材（◎→必要、△→今思えばいらなかったかも）
- ◎公式問題集日本統計学会公式認定統計検定 2級公式問題集[2018〜2021年]
- △市販テキスト統計学入門
- △市販テキスト確率統計キャンパス・ゼミ改訂7（マセマ）
- ◎動画【中学の数学からはじめる統計検定２級講座】 - YouTube
- ◎動画【大学数学】推定・検定入門/全9講【確率統計】 - YouTube
- △動画統計検定®2級対策講座 | Udemy
- ◎サイト【統計検定2級解説記事一覧】 | ブログ | 統計WEB
- ◎サイト【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
費用合計：32850円
- 受験料：7000円×3（恥ずかしながら2回落ちた）
- 持ち込み用電卓 Bisofice 12桁電卓エコ竹製：3000円
- 書籍代：7250円（2000円＋2750円＋2500円）
- Udemy動画：1600円

使用教材と学習遍歴記録

以下は自分の記録用の学習遍歴です。あれこれ手を出したかったわけではないのですが、理解できなさすぎて焦ってしまい、行き当たりばったりを繰り返し、結局遠回りしてしまいました。

bellcurve.jp

統計検定2級の勉強方法を検索すると、大半の人が「統計Web 統計学の時間」のサイトで勉強していたため、まずは私もこのサイトをざっと1周読みました。初めて学ぶ内容だからか、全然頭に入らず。読み進めるにつれて、ちんぷんかんぷん状態に。

サイトを読み終わってから過去問を見てみましたが、何も分からないし、さすがにインプット不足（というか理解不足）すぎるなということで、何か別の教材で学習しようとしました。

www.udemy.com

アプローチを変えて、今度は動画にしてみました。Udemyの「統計検定2級🄬対策講座」を受講したのですが、こちらも難しすぎて途中から何を言っているのか全く分からず、置いて行かれました。ゆっくり聞いてみたり、何度か繰り返して聞いてみたりしたのですが、それでもほとんど理解できませんでした。

Udemy動画で学習を進めるのはあきらめて、次にだいぶ前に購入して積読していた「統計学入門」を読んでみました。雰囲気で若干理解できたような気がするだけで、結局「推定・検定」が何なのか掴めずにいました。

困った挙句にようやく辿り着いたのが、ヨビノリさんのYoutube動画です。再生リストにたくさん動画がアップされていまして、ほぼ全部見ました。圧倒的にわかりやすかったです。今までの苦難はなんだったのか。早く知りたかった。

www.youtube.com

ここで初めて、推定や検定がどういう考え方で何をやろうとしてるのかを理解して感動しました。

ヨビノリさんの動画は統計検定に対応してるわけではないので、試験範囲の内容がすべて学べるわけではありません。そこで次はとけたろうさんの統計検定2級用の再生リストの動画を全部見ていきました。

www.youtube.com

一度、ヨビノリでざっくり理解してから、今度は体系的に講義をこなしていきます。このあたりでだんだん全体像が見えてきました。とけたろうさんの解説も非常にわかりやすいし、動画の中で行う練習問題は、統計検定2級の過去問に類似しているため、直接的な試験対策にもなります。

過去問は公式で販売されているものを買いました。3年分ずつで分かれていて、古い版は知り合いに借りたんですが、結局使用せず（余裕なかった）。最新版の方だけ使いました。公式の解説はわかりづらすぎる箇所が多々あったため、【統計検定2級解説記事一覧】 | ブログ | 統計WEB のサイトの解説を参考にしました。統計Webで作成されてる解説の方が全然わかりやすいです。

また、過去問を解く中で確率の問題に苦手意識があったので、確率統計キャンパス・ゼミ改訂7（マセマ）を購入して多少補完しました。全部やる余裕はなかったため、不明なテーマのみピックアップして、理解の助けにする感じで使いました。

最後に、とけたろうさんの記事を印刷して知識の確認をしていきました。統計検定受験系の記事のほとんどで触れられてる有名な記事です。

【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ

統計検定2級で必要最低限の知識をひとまとめに集約した記事です。チートシートなる名前ですが、このシートだけ丸覚えしても使い方が分からなければ全然歯が立たないので、もろもろ学習してきたら最後に使えるようになる秘伝の書、みたいな認識が正しいです。とけたろうさんのYoutubeとこの記事がなければ受からなかったので、非常に感謝しています。

試験結果

合格

他の試験よりもかなり準備しましたが、ギリギリの合格になりました。試験を受け終わった今でもあまり釈然としない感じ（本番の試験でも分からない問題がかなり多かった）なので、引き続き学習が必要ですね。

次へ向けて

仕事と両立しながらの試験対策にかなり疲弊しました。今年の秋は、IPAのデータベーススペシャリスト試験を受けるつもりでいましたが、申し込みを忘れてしまったのでまた来年。年1回しかない試験で申し込みを忘れるなんてだいぶ最悪です。

ちょっと次は、気分転換に趣味系の勉強しようかな、なんて思ってます。

参考

nkj.hatenablog.com

2022-07-31

読書メモ「イシューからはじめよ知的生産のシンプルな本質」

本メモ-ビジネス

f:id:n_k_j:20220731144336j:image

読んだ目的

仕事に無駄が多い、クライアントが本当に求めるものを提供したいが、考え方がわからない
自分の場合、アウトプットがヘボいのは時間が足りないせいではない（いくら時間があったところで良いものが作れるわけではない）為、何かが根本的に間違ってると思い、再度この本をチョイス

読書メモ

生産性とは

生産性 = アウトプット（成果）/ インプット（投下労力・時間）
アウトプット = 意味のある仕事
意味のある仕事 = どれだけ必要性の高い問題に対して（イシュー度）、どれだけ明確に答えを出せたか（解の質）

イシューを見極める

「これは何に答えを出すものなのか」を明確にしてから問題に取り組む
見極め判断には経験値が必要
- 受け手（クライアント）にとってインパクトあるか？
- 説得力あるかたちで検証可能か
- 受け手にそれを伝えられるのか
仮説を立てスタンスを取ること
- イシューに答えを出せねばならない
- 必要な情報、分析すべきことがわかる
- 分析結果の解釈が明確になる
よいイシューとは
- 本質的な選択肢
  - そのイシューに答えが出ると、その先の検討方向に大きく影響を与える
- 深い仮説
  - 新しい構造
- 答えを出せる
  - 答えを出す手段がない問題には関わらない
情報収集
- 一次情報に触れる（データ場合：加工されてない生データにあたり、変化パターンや特徴を見て理解する）
イシューが見つからない時
- 最終形からたどる、目指すべき姿とそこに辿り着く道のり
- 目指すべき姿？
  - 現在の事業状況（市場視点・競合視点）
  - 事業が目指すべき姿
  - 3〜5年後の目的をどう置くか（例相対的地位を守る、市場を活性化する）
  - そのときの強み、自社らしい勝ちパターンは？
  - それは数値でどう表現できるか？
- So what？（だから何？）を繰り返す
空・雨・傘
- 空：西の空が晴れてる（課題の確認）
- 雨：今の空の様子では雨は振らなさそう（課題の深堀り）
- 傘：傘は持っていかなくてよい（結論）
分析とは？
- 比較：分析の本質は比較
- 構成：何を全体として考え、何を抽出した議論をするか（全体と部分との比較）
- 変化：何と何を比較したいのか（同じものを時間軸上で比較すること）
軸は原因と結果から
- イシュー「よく笑う人はそうでない人に比べて健康だ」
- 原因軸「笑いの質と頻度」
- 結果軸「健康度」
「答えありき」と「イシューからはじめる」は全く違う
- フェアな姿勢で分析
- 「自分たちの仮説が正しいと言えることばかり集めてきて、本当に正しいのか検証しない」ケースになりがち
トラブル
- 着手を早く
- 欲しい数字や証明が出ない→構造化して推定する
受け手は「賢いが無知」と思ってプレゼンする

2022-07-26

読書メモ「パーフェクトPython」Pythonの禅

本メモ-データサイエンス Python

f:id:n_k_j:20220726085149j:image

Pythonの設計思想を確認したい
import this 設計思想を出力するモジュール
p36～

醜悪より美しさ
暗黙より明示
- 理由が読み取れるコードは目的に対して合理的
複雑より組み合わせ、組み合わせよりシンプル
ネストよりフラット
密度は薄く、読みやすい分量
特別と思うものも、ルールを破るほど特別ではない
- 特別扱いせず、統一できるよう考える
エラー隠蔽しない
いろいろなやり方は好ましくない
- 不思議な書き方で書かれたプログラムを他の人が見たらどう考えるか想像
- 何かしらの意図があるはずと思ってしまう
実装の説明が
- 難しい→そのアイデアは良くない
- 簡単→そのアイデアは良い

2022-05-19

応用情報技術者試験を受けた

応用情報技術者試験

2022年春の応用情報技術者試験を受験してきました。2年前に受けようとして勉強していたものの、例のウイルスで試験中止になってしまったことでテンションが下がり、そのまま2年間、問題集は本棚で熟成させていました。

今年転職したことをきっかけに、基礎を固めたいと思って再度受けることにしました。

基本情報でもどちらでもよかったのですが、アルゴリズム系が必須なFEに比べて、午後の選択自由度の高いAPの方が受かりやすいかなと思い、応用情報にしました。

CBT方式で受験できるようになった基本情報とは違って、応用情報は昔ながらの会場受験形式です。

文京区の拓殖大学が試験会場でした。駅の近くにはイートインスペースがあるパン屋さんがあり、早めに行って朝食をいただいてから会場へ向かいます。

所感

ぶっちゃけ落ちたかもって感じ、、。

午前試験→受かったはず（公式の解答速報で自己採点済）
午後試験→微妙

午前は合格基準超えてましたが、午後はよくわかりません。予備校の解答速報をチラチラ見たのですが、五分五分な様子。記述が採点わからないので、6月の発表まで待つしかないです。

今年の秋期データベーススペシャリストを午前1免除で受けたかったんですが、もしかしたら厳しいのかも。落ちたらもう一度、応用情報受けなおすか、DBスぺに突撃するかは考えどころです。

2022-05-17

放送大学学部の情報コースを検討中な話

放送大学情報コース

放送大学の情報コースへの入学を検討してます。現状、業務で必要な勉強は、独学で無理やり学習してるんですけど、その場しのぎのつまみ食いでなんともいえないフワフワした感じでやり過ごしています。体系的ではないのが非常に気になってしまっています。

今後の業務で必要になる（けど今々の業務ではまだ使わない）みたいな知識については（例：数学・統計・機械学習系の知識）、適当に触れて終わりになっちゃったり、使わないから忘れちゃったりで、意味があるんだか無いんだか状態で、手ごたえも不明だし、このまま2年くらいやっても何も残らないんじゃないかという気持ちになることもしばしば。

そこでふと思ったのが、情報系の学部レベルの授業をきちんとやりたいってことです。

以前、別の通信大学で情報系の授業を、科目履修生（学位取得は目指さないで好きな授業だけ取れるシステム）で受けていたことがあります。しかし、あんまりその運営スタイルが自分に合わず（というか社会人全般にはキツイ気がした）数単位だけ取得して辞めてしまいました。

合わなかった点

動画視聴が必須
倍速再生ができない
1回目の視聴では早送りやつまんない箇所を飛ばしたり等できない（1秒残らず全部再生しないといけない
本人が受講しているか、インカメをONにして顔認証され続ける

といった具合で、ちょっと厳しかったです（授業自体はよかった）。やりづらすぎました。

旧来の友人が去年から放送大学で学び始めていることは知っていたんですが、よく考えたらそっちの方が良いのでは？と気が付き、シラバス見たり、HPを見たりして、具体的な検討に入った感じです。

特に学びたいこと

高校数学レベルの復習（特に微分積分、確率統計）
大学教養レベルの数学（線形代数、微分方程式など）
統計

数学・統計系の科目を軒並み取りたいと思っています（あとアルゴリズム・論理系）。割と本気で検討していて、必要書類を調べている状況です。

自分は別の4年生大学（通学）を卒業していて、どうやら3年次編入（62単位を取得すれば学位認定される）ができそうってことなので、その辺で考えてます。

今後の人生の目標として行きたいと思っている別の大学（理系）があるんですが、直近2～3年では目の前の仕事のスキルアップに集中したいと思っていて、その仕事の勉強のために放送大学を利用したいなっていう感じです

変に民間の謎のAI関連スクール（行ったことないけど）とか検討するより、はるかに質が高い教育が受けられると思ってます。なんで今まで思いつかなかったんだろうか

春の入学期間は終わっていて、次は秋入学（10月）らしいので、書類の準備など始めて行きたいです

2022-03-19

MySQLでTRUEorFALSEの値を持つ列にBOOLEAN型を指定しCSVインポートするとTRUEの値も0になる

SQL データベース

# 原因

MySQLのBOOLEAN型では、0以外の "数値" をtrueと判定するから

# 対処

CSVのLOAD時に、BOOLEAN型の列をbooleanリテラルにSETし直す

# 具体例と説明

example.csv

name	is_ok
A	TRUE
B	FALSE
C	FALSE
D	TRUE
E	FALSE

### CREATE TABLE

CREATE TABLEをするときに、is_okカラムの型をBOOLEANに指定します

CREATE TABLE example_tb(
name VARCHAR(10),
is_ok BOOLEAN
);

### LOAD DATA LOCAL INFILE（失敗例）

CSVをロードします

LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/path/example.csv'
INTO TABLE example_tb
FIELDS
TERMINATED BY ','
IGNORE 1 LINES;

TRUEの値も全部0になってしまいます

f:id:n_k_j:20220319205654p:plain

### LOAD DATA LOCAL INFILE（成功例）

LOAD DATA LOCAL INFILE '/path/path/example.csv'
REPLACE
INTO TABLE example_tb
FIELDS
TERMINATED BY ','
IGNORE 1 LINES
(name, @is_ok)
SET is_ok = IF(@is_ok='TRUE', true, false);

今度はうまく行きました

f:id:n_k_j:20220319205641p:plain

# 参考文献

参考とさせていただきました。

MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 13.2.7 LOAD DATA Statement

MySQLでBOOLEAN型のカラムに'true'をINSERTするとfalseになる - Qiita

2022-03-19

Anacondaでfbprophetがインストールできなかった対処

Python

# 状況

Anaconda環境でfbprophetがインストールできない

Specifications:

  - fbprophet -> python[version=........

Your python: python=3.9
 
If python is on the left-most side of the chain, that's the version you've asked for.
When python appears to the right, that indicates that the thing on the left is somehow
not available for the python version you are constrained to. Note that conda will not
change your python version to a different minor version unless you explicitly specify
that.

インストールしようとしたライブラリが、AnacondaのあなたのPythonバージョンでは対応してません。ダウングレードしたバージョンでやってください的なことが言われました

# 対応

Anacondaの `(base)` と別に、ダウングレードしたPythonを入れた仮想環境をつくり、そこにfbprophetをインストールして作業環境を作ることにしました（趣味の勉強でやってるだけなので、使えれば何でも良い為）

自分のAnacondaの`(base)`は、Python3.9です
別途、`Python_3_7`という環境をつくり、Python3.7を入れました

f:id:n_k_j:20220319204913p:plain

作り方はこちらを参考にしました

作成した環境`Python_3_7`のターミナルを開きます

f:id:n_k_j:20220319204915p:plain

開いたターミナルの左側が、作成した環境名になってるかと思います

(Python_3_7) user@xxxx ~ %

必要なライブラリをインストールしていきます

conda install numpy matplotlib pandas scikit-learn

conda install -c conda-forge fbprophet

# その他

pystanが先にインストールされていると干渉して、上手くいかないこともあるらしい
いったんpystanはアンインストールし、fbprophetをインストールする
python3 で fbprophet のインストールエラーについて

# 参考

2022-02-26

読書メモ「入門考える技術・書く技術日本人のロジカルシンキング実践法」

本メモ-ビジネス

f:id:n_k_j:20220226123704j:image

入門考える技術・書く技術――日本人のロジカルシンキング実践法 | 山崎康司 |本 | 通販 | Amazon

目的

ビジネス上の文章の書き方について、知見を広げるため
脳内にインデックスを持っておくため

読書メモ

「OPQ分析」＋A
- Objective：読み手が目指す望ましい状況
- Problem：読み手にとっての問題
  - 問題とは困った状況のみを指すのではない
  - 解決すべき現状とObjectiveとのギャップを指す
- Question：読み手の疑問
  - Pに直面した読み手が自然に抱く疑問
- Answer：答え＝文章の主メッセージ
OPQ分析のコツ
- すべて読み手の視点で表現
- 文章の主メッセージはQに直接答える
So What？を繰り返して掘り下げる
「ピラミッド」を作ってロジックを展開する
あいまいな接続詞は誤訳のもと
「感謝の言葉にPDF」
- 文頭は感謝の言葉
- Purpose Statement：主メッセージ（目的文）
- Detail：詳細（理由、判断根拠、内容説明、具体案）
- Follow-Through：今後のアクション

Java Silver

Azure Fundamentals（AZ-900）

Pythonエンジニア認定基礎試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験

ITパスポート試験（IP）

統計検定3級

統計検定2級

基本情報技術者試験（FE）

情報セキュリティマネジメント試験（SG）

受験状況

午前試験について

午後試験について

最後に

対策

午前試験（科目A）について

午後試験（科目B）について

自分用読書メモ

第3章 データを説明する力を身につける

第4章 データを分類する力を身につける

第5章 データから法則を見つける力を身につける

第6章 データから予測する力を身につける

第7章 仕事でデータリテラシーを活用する

受験状況

おすすめ勉強方法

使用教材と学習遍歴記録

試験結果

次へ向けて

参考

読んだ目的

読書メモ

所感

# 原因

# 対処

# 具体例と説明

### CREATE TABLE

### LOAD DATA LOCAL INFILE（失敗例）

### LOAD DATA LOCAL INFILE（成功例）

# 参考文献

# 状況

# 対応

# その他

# 参考

目的

読書メモ

第3章　データを説明する力を身につける

第4章　データを分類する力を身につける

第5章　データから法則を見つける力を身につける

第6章　データから予測する力を身につける

第7章　仕事でデータリテラシーを活用する