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個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの
私が統計やプログラミングを学んだ時、特に有用だった無料のWeb資料を御紹介致します。 本当はもっと数あったのですが、失念したモノも多く、これを機にメモとして残しておきます。 ここで御紹介しているモノは全て日本語で平易に書かれているものです。是非御参照下さい。 ・統計学 統計学講義ノート 小波秀雄. April, 2009 統計学概論 あるいは大統計大曼荼羅 ・R（機械学習、テキストマイニング） R 金明哲 ・言語処理、機械学習 超高速テキスト処理のためのアルゴリズムとデータ構造 統計的機械学習入門 統計的機械学習入門 Python による日本語自然言語処理 ・プログラミング C# によるプログラミング入門 究極のC#プログラミング マンガで分かる JavaScriptプログラミング講座 楽しいプログラミング— オブジェクト指向言語Ruby を使って—小波秀雄 April 2009 Ruby
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