こんにちは！
統計ラボをご覧いただきありがとうございます！運営者のウマたん(@statistics1012)です！
プロフィール
簡単に僕のプロフィールをお伝えします。
興味ない！という方は飛ばしてください！
大学院ではベイズ統計学、時系列分析、異常検知などを専門に研究を行っていました。
現在事業会社でデジタルマーケターやらデータサイエンスやらに従事しています。
やっていることは、
JavascriptでログデータをDMPに貯める
DMPのデータを広告代理店と連携して広告配信に活かす
データを抽出して集計
Tableauで可視化
Adobe Analyticsでアクセス解析
データをR/Pythonで解析し示唆出し
機械学習を使ってオートメーション化
セグメントをCRMツールと連携してMAメール配信
などなど！
割と最近はAIというワードが会社でホットになっているので、どうやってAIを活かしていくかみたいな話をしています。
プログラミング言語としては、R/Python/SQL/Javascriptを使っています。
統計ラボのコンセプト
統計学ってなんとなーく取っつきにくいイメージがあるんですよねー。
今では統計学を楽しんでいる僕ですが、昔はσとかμとかギリシャ文字を見るたびに胃がキリキリしていました笑
統計学が取っつきくい理由は、最初に理論から入って小難しい数式を小難しい説明で学ぶところにあるんです。
ぶっちゃけ、σとかμとかあんなギリシャ文字カッコつけでしかないんですよ！
確かにコンパクトに定式化するのは重要ですけど、アカデミックな場面以外は正直いらない！
なんとなくイメージができて、実務で使えたらいいじゃないですか！
実装できるようになると、なんとなく理論にも興味を持ってきて、深く知りたくなったら理論を勉強すればいいじゃないですか！！
理論固め→実装というプロセスを取りがちですが、実は実装→理論でもいいです！そっちの方がモチベーションを保ちやすい！！
ということで、「統計ラボ」では、統計・データサイエンス・AI・デジタルマーケなどを楽しく学ぼう使おう！をモットーに情報を発信しています。
一緒に統計学を楽しみましょう！
ぜひ、みなさんの参考になれば幸いです。
Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。
Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね！
