データサイエンティスト、かつ数学ってことで面白そうで始めた。
内容としては高校から大学1年くらい?
微分積分や極限をはじめ、三角関数、数列、行列、ベクトルなどなど。
さらに、重積分や偏微分、最小二乗法やテイラー展開なと、難易度高いやつらもちらほら。
上記以外の分野では統計学やアルゴリズム、論理的思考などが求められるものが約半分。
あれ?統計学って広義では数学か。
この問題集ではこれらがある程度包括されていて、実際の試験でも同じような問題が2〜3問くらいあったので、現役の人以外で受験する方は必須だと思う。
解説が不十分って感想もあったけど、そもそも数学の解説って式の変形だから、その変換方法知らないと「何でそうなる?」ってなりがちなのよね。
そこまで不十分とも思わなかったし、なんならそれを理解するのも楽しかったし、いい感じにまとまってたと思う。
ただ、全盛期はとっくに過ぎ去っていたので、思い出すのに時間がかかってしまったし、何をやるにも証明しないと気がすまないので、非効率な勉強の仕方だったなと。
試験は自宅で受けれて、しかも表計算ソフトオッケーなので、下準備はしっかりやることをおすすめする。
いやー、こんなに数学にどっぷりハマったの大学受験以来かも…。
∫だのlogだのlimだの、こんなに書いたの久しぶり。
ノートもゴリゴリ消費したし、楽しかった。
特に積分はいいね。ほぼ謎解き。
そしてベクトルが苦手なことを改めて痛感。
今はネットが普及しまくって、いろんなところで解放やら証明が載ってるけど、当時ノーヒントで微分積分しまくってたのかと思うと、あたおかだったな。
錆びつかないうちに、統計検定の勉強再開しようかな。
いや、先にPython倒すか。
新しい知識をありがとうございました
脳細胞を活性化しつつ
咲いたコスモス、コスモス咲いた。
たんたん、いったんたん。
加法定理懐かしかった。