【現役エンジニア推薦】Udemyでおすすめの統計学講座7選！

統計学を独学で学ぼうと思った時、どうやって学習したらいいのか悩んだことあるかと思います。また、ビジネスシーンにおいても、統計学を学ぶといいかもしれないと思うことがあるかもしれません。今回は、気軽に始められるUdemyでおすすめの統計学の講座を紹介します。

Udemyとは

Udemyは、動画で学習できる学習プラットフォームです。様々なジャンルの講座があり、自分の学びたいことや興味あることを学習できます。一度購入すれば、いつでもどこでも復習し直せる魅力があります。仮に、躓いても問題なく一歩戻って振り返りができるのでおすすめです。また、体系的かつ実践的に学べるので、統計学についての知識を着実に身につけられます。

参考：Udemyとは？Udemyで学習するメリット、おすすめ講座を紹介！

統計学とは

統計学は、「データを数値で示す」「データをグラフで表現する」というものです。どのデータを扱えば、より明確になるか、理解しやすくなるか、というその方法を研究することが統計学です。

また、データの背後に「母集団」というデータの発生源があり、そこから抽出した少数の部分「標本」から母集団の特徴を「確率的」にも考えるので、確率を扱う学問であるとも言えます。

現在、統計学が注目を集めています。理由として、ビッグデータが簡単に取得できることから、現実的な時間コストでデータを分析・意思決定ができるようになった点が考えられます。経験に基づく判断よりは、統計学に基づいた判断の方がよい成果を得られる可能性があります。

統計学は、大きく3つの物に分けられます。

それぞれについて解説します。

統計学①：記述統計

記述統計では、手元にあるデータの特徴を捉えるためのアプローチです。

簡単に解説します。

基本統計量

データの特徴数値で表現する指標の総称で、データの中心を表す指標として「平均」「中央値」が使われます。データがどのような特徴を有しているのか把握できます。

グラフ化

グラフを活用しながらデータの特徴を把握します。様々な種類のグラフがありますが、目的によってグラフを選ぶことが必要となります。

統計学②：推測統計

推測統計は、標本から母集団の特徴を推定するためのアプローチです。仮説（モデル）を立案しながら確率分布としての過程を立てます。「正規分布」という確率分布を用いります。

単語メモ

• 正規分布：ガウス分布とも呼ばれます。確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つです。

統計学③：ベイズ統計

ベイズ統計は、得られたデータから、そのデータを最も適切に表現できる母集団の確率分布を求める統計です。客観確率・主観確率があります。データが不十分でも、ある事態が発生する確率を最初に設定し、さらなる情報が得られる度に発生する確率を更新していきます。

統計学のための基礎知識

統計学を理解する上では、確率をはじめとした数学の知識が必要となります。統計学に必要な基礎知識を紹介します。

それぞれについて解説します。

基礎知識①：データの扱い方

データは、「外れ値」「異常値のチェック」「標準化」などの加工を行います。加工を行うことで、分析しやすいデータ、精度が出やすいデータにします。データを並び変えたり、グループ化したりすることで、データの特徴・パターンや関係性を観察します。

基礎知識②：ばらつき、傾向を示す分散や標準偏差

データの特徴で、ばらつきというものがあります。ばらつき（分布）は、ヒストグラムというものを用いて表現します。「分散」「標準偏差」というものを基本統計量で使用します。データが平均から大きくばらつくと、分散の値も大きくなります。

基礎知識③：推定と検定

標本から母集団の統計量を求めることを「推定」といいます。抽出のたびに標本では誤差が生じるので、この標準誤差を用いてばらつきの大きさを評価します。標準誤差が小さいほど、標本の平均と母数は近い値であることが言えます。

母数の推定結果を区間として表す「区間推定」というものがあります。「日本の平均身長は169.5cm～170.7cmの間にある」といったような場合に表現として使います。

統計的検定は、仮説が当てはまるかどうかを検証します。新しいビジネス施策の効果があったかどうかなどを検証する際に活用する検証方法です。

基礎知識④：相関分析と回帰分析

相関分析は、データ間の関係性を散布図・相関係数といった指標で検討します。散布図では、「Xが大きくなるとYが小さくなる」といった関係を「負の相関」と言い、「XとYの間に関係がなさそうなこと」を「無相関」と言います。相関係数では、プラス1に近いほど、相関が強く、マイナス1に近いほど負の相関が強いことを示します。

回帰分析は、XがYの原因である因果関係を検証することです。結果と原因を設定し、仮説を立て、それぞれの間にどのような関係性があるのかを仮定するか決定します。回帰分析を実行することで、結果の評価指標を確認した時、モデルの精度を考察します。良いモデルができた時、それを使って予測を行う回帰分析を行うことで、まだ発生していない未来のデータを予測できます。

おすすめUdemy講座 7選

おすすめのUdemy講座について7つ紹介します。

それぞれについて解説します。

Rではじめる統計基礎講座

学習内容：統計学の基礎知識、R言語の基本的な操作方法、簡単なデータ解析、会議などで用いる資料で使える図の作成、ニュースや新聞の統計に関わる値がわかる

統計がイマイチわからない人を対象に、統計学の基礎をR言語を用いて学習します。基本的な用語、解析手法に留まらず、プログラミングの基礎も習得できます。

いちばん理解できる統計学ベーシック講座その１【確率分布・推定・検定】

学習内容：記述統計、確率分布、点推定、区間推定、検定

基礎的な統計リテラシー、統計学の「記述統計」の知識、統計学の「確率」や「確率モデル」に関する理解など、ビジネスの現場において統計リテラシーが必要となった時に困らなくて済むような内容の講座になっています。

独学者のための統計学基礎講座

学習内容：統計学の基礎知識、データ収集方法、確率変数、確率分布、データの分析活用、線形モデル、推測

統計学を独学で学びたい大学生・社会人や複雑な公式や途中式を簡単に理解したい人におすすめです。

豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう

学習内容：統計学の基礎、検定試験に即した演習の解き方、データサイエンスに必要なスキル

統計検定3級程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討することがこの講座での目的です。基礎的な統計学の全体像が俯瞰でき、主要な統計指標（平均、分散、相関係数）などの意味がわかるようになります。データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できるようになるのでおすすめです。

大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学

学習内容：大学レベルの統計学、高校数学の基礎、確率、簡単な微積分、記述統計、離散型確率分布、確率変数、連続型確率分布、累積分布関数、正規分布、チェビシェフの不等式など

講座の難易度は、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるレベルを目指した講座となっています。データサイエンティスト、機械学習エンジニアを目指す人にも効果的な講座です。

文系出身・数学がニガテ・知識ゼロの方大歓迎！社会人のための統計活用力養成講座　～　データサイエンスの基礎を攻略！

学習内容：「統計を使うこと」が理解できる、Excelファイル付録、統計の解釈・判断に必要なことに絞った学習、統計の実践的な活用方法

統計を「道具」として適切に扱い、ビジネスパーソンとして的確に判断できる力を養います。的確な解釈・判断に必要になることが重要という点から、統計学の基礎と統計の実践的な活用方法を学習できます。

【現役データサイエンティストが教える】基礎から丁寧に学ぶ統計学〜Pythonで実践しよう

学習内容：基本統計量、集合の基本、確率分布、普遍推定量、信頼区間、検定、Pythonによる確率・統計の計算、統計の例題、中心極限定理

ビジネスなどで統計学を使えるようになるための講座です。ビジネスの現場でも重要さを増してきています。データサイエンスやAIの基礎知識として「統計学」が必要となっていくので、この講座から基礎を着実に身につけるようにしましょう。

まとめ：Udemyで統計学を学ぼう！

統計学を学ぶことで、ビッグデータを簡単に習得できるようになり、現実的な時間・コストでデータを分析・意思決定できます。

統計学を基づいて検討する方が、より良い成果を得られるので、Udemyで統計学の基礎を学びながら、ビジネスに活かしましょう。