【完全版】未来のデータサイエンティストのための機械学習と生成AI入門｜G検定 E資格対策

こんにちは、青の統計学です。
WEBやX（旧Twitter）から来ていただいた方、ありがとうございます。

今回は、データサイエンティストを目指す方々へ向けての記事になります。

はじめに

この記事の目的

皆様は、統計検定やG検定、kaggle（データ分析コンペ）、各種教材を使った学習、ポートフォリオの作成など、日々目標に向けて努力しておられると思います。心から尊敬しています。

皆様の目標とは、単に資格を取得することではなく、その後の

「データサイエンティストになって、事業の意思決定を支援したい」
「データ分析業務に従事して、事業の課題や改善ポイントを見つけたい」
「転職活動のための武器や実績を作りたい」
「何か自分に強みが欲しい」

などなど、様々でしょう。

このような皆様を少しでも応援するために、今回はチートシートとは違った方向性のコンテンツを提供します。

この記事は、以下の方々におすすめです！

▪️データサイエンティストを目指す学生
▪️未経験からIT系に転職する社会人の方
▪️データ分析業務に携わりたい方
▪️これまで、漠然と資格取得を目指していたが、その先のキャリアへの活かし方や「どうビジネスでデータサイエンスを使うか」を学びたい方
▪️機械学習について、最近の生成AIまで外観をアルゴリズムなどの仕組みから知りたい方
▪️G検定やE資格に挑戦したい方

普段、青の統計学ではご覧の通り、
▪️情報数理を使った技術について
▪️統計的手法の詳しい使い方
▪️python等を使ったモデリング
など、を解説しています。

【深層生成モデル】VAEの仕組みをわかりやすく解説｜ベイズ統計 | 青の統計学

もちろん、テクニカルな知識はデータサイエンティストには必要不可欠なのですが、何らかの事業を担当する上では、技術力を発揮する前段階である、「課題発見力」や「ビジネスでデータサイエンスをどう活かすかを考える力」が本当に大切になってきます。

筆者自身、事業会社でデータサイエンティストをしており、このことを痛感しています。

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この記事の使い方

使い方①

まず、ビジネスの現場でどのようにデータサイエンスや情報数理が必要な案件が生まれていくのかを説明します。

モチベーションがわかった上で、回帰や分類問題からディープラーニング、最後は大規模言語モデルまで説明を発展させて行こうと思います。

方法論のセクションでは、統計学や機械学習などの基礎的な知識が必要です。内容も突き詰めてちゃんとゴリゴリ数式も扱います。

そのため、以下のようなチートシートとは異なり、最初から順に読んでいただけると幸いです笑

使い方②

ビジネス応用の話の後に、機械学習について話を進めていきます。
詳しくは目次を見ていただければわかると思います。

各項目についての応用的な補足や証明については、別サイト「青の統計学-Data Science School-」の参考コンテンツを豊富に貼り付けておりますので、並行して学習に役立てていただければと思います。

お待たせしました！
今回も３万字を超える長編になっております。

きっと皆様の役に立つと思います。

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ビジネスでデータサイエンスを使うということ

このセクションは記事の核心部分です。
ここを理解した上で、個別の方法論を学んでいただくだけで、大袈裟ですがその先の皆様の仕事の進め方はかなり良い方向に変わると思います。