・データサイエンス研究会を１０月開講予定に延期せざるをえなかった状況をご理解いただき有り難うございます。１０月からの講座に有用な情報をブログで発信し、潜在的な受講者の方々とも情報共有して行きたいと思います。
・データサイエンスという言葉を狭い意味で使うときにはブラックボックス（アルゴリズム）的に分類や予測を行うコンピュータサイエンス（機会学習・深層学習・AI）を意味しますが、広い意味では伝統的な統計学から、計量経済学、計量ファイナンスそして計量マーケティングといった理論フレームワークを含めて考えるべきだと思います。
・一時は２１世紀もっともセクシーな仕事と呼ばれたデータサイエンティストになるためには、数学、統計学、計量手法、そしてプログラミングなどの準備が必要となります。当然のことながら、経営幹部が今からそういった準備をするわけには行きません。本講座では、部下やコンサルタントが提出してくるデータ分析結果を理解する能力を養成することを主眼とします。最低限の必要な統計学を学び、さらに計量経済学を中心とした理論フレームワークで作業仮説を検証し、新たな知識創造につなげていくプロセスを体験することによってデータ分析結果を建設的かつ批判的に読解することを可能にします。
・１０月までのあいだに何冊か参考書を読んでいただくことを考えたのですが、仕事を抱えながらサポートもなく独学するのは負担だと思います。そこで、”無料”のe-learningを紹介します。以下、e-learning情報を、負担が軽い順番に紹介します。
・まずは腕試しに軽く試してみるには良いと思います。
０．コロラド大学の回帰分析シミュレーターで単回帰分析を経験
https://phet.colorado.edu/sims/html/least-squares-regression/latest/least-squares-regression_ja.html
０．高校生のためのデータサイエンス入門
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt010+2020_06/about
・サーベイ的ですから、聞き流し、というか見流し？すると良いでしょう。
１．データサイエンス・オンライン講座、社会人のためのデータサイエンス入門。
https://gacco.org/stat-japan/
・ほぼ本格的な講義です。意志が強くないと途中で挫折します。
２．統計学Ⅰ：データ分析の基礎
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga014+2020_04/about
・自分で手を動かしてついて行かないと、挫折します。そのうち（２）も公開されるはずです。
３．大学生のためのデータサイエンス（Ⅰ）
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga109+2020_05/about
・とりあえず、これらでしばらくはデータ分析に対する知的好奇心を刺激し続けることができるでしょう。
大林 守 JCGR理事、専修大学商学部教授