令和元年を迎えて

令和元年となりました。新たな素晴らしい時代の幕開けとなりますよう祈念します。皆様はいかがお過ごしでしょうか。私自身は、具体的な目標を持って、少しづつでも良いので前に進んでいけたらいいなぁと 思っています。

一方で、最近、ブログの更新頻度がとみに減ってきてしまいました。言い訳としてはアウトプットの前提としてのインプットに注力している、ということになりますでしょうか。インプットとアウトプットのバランスが難しいと感じています。日々更新されている方は本当にすごいと感心します。

具体的に現在インプットに注力している分野は、①Flask　②統計　③機械学習です。それぞれ簡単に説明しましょう。

Flask

PythonにおけるWebフレームワークの一つで、Djangoと比較すると軽量で機能が限定的である一方で、学習コストが低いという特徴があります。一時期、Djangoを勉強したこともあるのですが、簡単なアプリケーションを作るまでに時間がかかり、半年くらいブランクを空けたら、すっかり忘れてしまいました（笑）。今回、Flaskに宗旨替えし、簡単なWebアプリケーションを作りましたので、別の機会にご紹介します。

主に学習に利用したのが、①Udemy（オンライン学習サイト）、②書籍、③ウェブページです。Flaskだけでなく、Pythonの学習にはこの組合せが多いです。

Udemyのオンライン講座は定価は1〜3万円するのですが、定期的に割引を行う期間があって、その際には、1200〜1800円で購入できるのでお得です。日本語の講座に比べて英語講座は内容が充実しています（20〜30時間の講座でも、場合によっては1200円で買える！）。最近は講座によっては日本語の字幕も付いている場合があるので、ハードルは多少低くなっていると思います。私は、Jose Portilla氏の講座が分かりやすく、エクササイズも適度にあり、気に入っているため、いくつかの講座でお世話になっています。以下のFlaskの講座もそうです（残念ながら日本語の字幕はまだないようです）。

https://www.udemy.com/course/python-and-flask-bootcamp-create-websites-using-flask/

書籍は、主に以下の2冊を利用しました。前者は、簡単なBlogアプリを作成しながら、Flaskの全体像を把握するのに分かりやすいです。後者は、英語ですが、Mega-Tutorialと題するだけあって、flask-sqlalchemyやflask-migrateなどの機能も具体的に説明があって良いかと思います。

ゼロからFlaskがよくわかる本: Pythonで作るWebアプリケーション開発入門

The New And Improved Flask Mega-Tutorial (English Edition)

ホームページは、以下のFlaskチュートリアルなどを利用して学習してきました。

a2c.bitbucket.io

統計

統計を勉強しようと思った理由は主に2つあります。1つは不動産の分析において、重回帰分析を使いましたが、その解釈を含めて、掘り下げる必要があると感じたこと。また、もう1つは、Pythonによる機械学習の勉強をしていくと、どうしても統計を理解していないと単なる作業になってしまい、差別化につながらないと思ったことです。

そこで思い立って、統計検定2級を受験することにしました！

www.toukei-kentei.jp

学習に利用しているのは、主に書籍です。以下の3冊にて学習を進めています。

入門　統計学 ?検定から多変量解析・実験計画法まで?

入門の名に相応しく、網羅的に概念的な理解をするのに適した書籍です。数式は最小限に抑えられており、数式を使って理解したい方には向きません。統計の初学者にとっては、記述統計（平均・分散・標準偏差）はもちろん、確率分布（正規分布、標準正規分布、t分布、χ2分布、F分布）から検定・多変量解析・実験計画法まで、更にはノンパラメトリック手法・因子分析・主成分分析も一応網羅しており、一通りの概念を理解するのは良い本かと思います。

基本統計学 第4版

上記と同じような範囲を、数理的な側面からしっかり説明しているほか、具体例も豊富。また、標本が少ない場合の検定等でなぜ自由度n-1を使うのかを厳密に説明しています。上記入門とセットでみると完璧かなと思います。これで受からなかったら．．．自分の理解力の問題。

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2016〜2018年]

これらについても、記事にまとめていけたらと思っています。

機会学習

これについても ①Udemyと②書籍を中心に学習しています。

https://www.udemy.com/optworks_1/www.udemy.com

機械学習の一部ですが、ビジネスの実例を分析していきますので、導入としては良いかと思います。

https://www.udemy.com/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/www.udemy.com Jose Portilla氏の講座です。機械学習を網羅的に学習するのには良いと思います。今、学習中です。日本語字幕も使えます。

その他、Udemyでは、日本語で機械学習の講座も増えてきていますので、それらを利用するのも手かと思います。もちろん割引が適用されるタイミングで、出来れば1200円の時を狙いたいものです。

機械学習における日本語の書籍も最近いろいろと出ていますね。理論面からの勉強には、以下が無料で良いとJose Portilla氏の講座で勧められ、ちょっとずつ読み進めていますが、何せ英語。時間がかかっています。日本語訳もあるようですが、高すぎ。地道にやっていこう。まずは上記の統計の勉強を優先。その後、読み進めていきます。これも纏め記事が書けたら良いなとは思っています。

www-bcf.usc.edu

以下が上記の日本語版。最近出たようですが、値段が高め。

Rによる 統計的学習入門

最後に

以上の学習が一段落したら、不動産価格分析の精緻化や資産運用への応用などまだまだやりたいことがあります。新たな時代になったことですし、また、新たな気持ちで前向きに取り組んでいければと思います。