統計から異常検知まで 〜実践につながる学習ロードマップ〜 | gihyo.jp
年末年始のような長期休みを利用して、データサイエンスを体系的に学び直したいと考えている方も多いの. 概要を表示 年末年始のような長期休みを利用して、データサイエンスを体系的に学び直したいと考えている方も多いのではないでしょうか。 「データサイエンスの核となる知識は何か？」と聞かれたら、多くの方は統計学（statistics）と答えると思います。一方で、 統計の本は読んだが、実務でどう使えばいいかわからない 数式や理論は理解したつもりだが、応用のイメージが湧かない と感じた経験がある方も少なくないはずです。 このような統計の知識を実務に結びつける応用先としておすすめなのが、異常検知（anomaly detection）です。こちらの記事でも紹介したように、異常検知は製造業・セキュリティ・金融・医療などの幅広い分野で活用されており、統計的な考え方を実践的に学ぶ題材としても非常に適しています。 筆者が2025年10月に刊行した『まるごと学べる 異常検知の実践知』も、このような統計理論を「理解する」だけでな
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