大学の授業で教えてくれた、より具体的で単純な、たった一つの「論文の書き方」 - 文字の洪水に溺れながら

8.統計

統計検定用

 

電子教科書

  • 基礎からの数学
  • 基礎からの統計

がある。

 

統計学演習テキスト

演習用

オンラインで読める

たぶん以下の本と同じ内容

www.amazon.co.jp

7.

大学院入試 

参考書

・編入数学徹底研究→新版演習微分積分

・新版演習微分積分は証明多し

・新版演習線形代数線形空間についても問題が豊富

・マセマ・サイエンス社がとにかくよい

・過去問で重要キーワードなどを把握してからその部分を重点的にやる

 

ま、そういうこと: 院試の勉強法~合格者がドヤ顔で語る~

  • 勉強法について書いてある
  • 姿勢・考え方が個人的にとても好き

 

工学系大学院入試おすすめ本 - ことばの海 2008

 

東工大教科書リスト(情報工学) | 東大院試ラボ ????

  • いつ頃の記事なのか不明
  • 参考までに

 

 

 

6.

学生に伝えたい,勉強・研究への取り組み方 - 図書の網

・アベレージを意識する:週40時間

・すごい人と関わっても自分は何一つすごくはならない

・一芸を伸ばす

・〆切を設定し、守る

 

1日10時間の勉強を半年続けた

・勉強する時間・セットを決めておく

・体調や気分はその都度異なるので、勉強の直前に報酬を設定する

・ノルマにつぶされないため、やることも直前に設定する

・大雑把な目標は決めておいて期間ごとに進捗を確かめる(日々やらなければならないことを決める目安)

・「ながら・ついで」でもいいのでとにかくやる

 

これから研究をする君へ - Imaginable Reality

・自分が何をわかってないのかわかる

 

教授に教えて貰った考え方(備忘録)

・上司だからと言って常に正しいわけではない

・自分がいつも悪いとは考えない

・何か言うときは、常に根拠を持つ

・運、縁、直観は大切に

・どんな人もその人なりの考えがあるはず。それを考慮して正しい部分を認める

 

書評、読書感想文の書き方 - マトリョーシカ的日常

・要約、引用、私見、関連を満たす

・引用は「たくさん見つけて、1つ選ぶ」

・自分がどう感じたか

5.

英語、特にTOEIC

 

前提

・継続・繰り返しが必要

・具体的な目標設定は大事

・でも、漠然と目標を浮かべるのではなくて、細かく定量的な作業に分けて、毎日やることを確実に続けていく

 

新公式問題集

なによりもこれ

時間を計ってやる

3回チャレンジ法と勘ボックス | TOEIC対策 疑問ひたすら100連発 by ヒロ前田

 

リスニング

・リスニングはとにかく日々聞く時間を作る

・発狂するまで聞く気持ち

・きちんと耳を傾ける時間を前提にして、聞き流す時間も作る

・どうしても聞き取れない部分のスクリプトと実際の発音を結びつけるて、覚えていく

 

 

私見

英語に限らず、どんな勉強も大抵の人が継続し切れないだけ。歯を磨くように毎日続けられるだけで他との差異を生み出せるはず。

 

4.

レビュー・マトリクス

レビュー・マトリックスとコンテンツ・マトリックス - minemotolab 峰本研究室

複数の文献を一望化し横断的読みを実装するコンテンツ・マトリクスという方法 読書猿Classic: between / beyond readers

・文献講読の目的は自分の研究をよくするために必要な情報を集めることである

・必要な情報を項目とした表に文献の情報をまとめていく

・必要な情報を意識しながら読むことになる

・読むポイントを定めているので効率的

・表なので文献間の比較が可能

・項目の例は「問題意識(research question)」「方法」「結論」

・コンテンツ・マトリクスでは列を「書誌情報」「出版年」「第1章」「第2章」・・・とし各章の小見出しと、その要約をまとめていく

・各文献間で共通する内容が書いてある部分を関連付け考察することができる

 

サーベイ

高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ

・特定の問いに集中して読む

・先行研究と自分の目指す研究との間で、何が研究になるか考える

アブスト→結論→実験→関連研究

・時間を決めて一気に読む

・まとめる

  1. どんなもの?
  2. 先行研究と比べてどこがすごい?
  3. 技術や手法のキモは?
  4. 有効だと検証した方法は?
  5. 議論はある?
  6. 次に読むべき論文は?

・試しに実装(+追加調査)して論文と肩を並べる

・「その研究でどういう点が好きだった?」「その論文の中で一番引用されている論文は?」「その分野でどこが一番面白い?」「その研究は今の社会において、何が問題?」を2mのプレゼン

 

博論は宝の山/テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう 読書猿Classic: between / beyond readers

3.競技プログラミング

<2017/06/24更新>

以下、

自然言語処理を独習したい人のために - 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

のプログラミングの項を参考にさせていただきました。

 

プログラミング入門・確認として

  • CodingBotの問題
  • Codecademy

を何もみないでスラスラ解けるレベルを目指す。

 

参考として

M.Hiroi's Home Page / Lightweight Language

  • お気楽Pythonプログラミング入門
  • Algorithms with Python

 

また、以下もやる。

 特に上記書籍の基礎編は「情報系の学部2年生修了時相当の情報科学に関する基礎知識」とのこと。

なので、一番優先して取り組むことにする。

 

問題

プログラミング問題集 - 計算数学実習資料集

ICPC Challenge | 実践的プログラミング (全学自由研究ゼミナール

CheckIO - online game for Python and JavaScript coders

http://aoj-icpc.ichyo.jp/

Project Euler - PukiWiki

問題集 - Pythonのお勉強

 

初中級エンジニアが【アルゴリズムを優しく学べる】本とサイト16選 - paiza開発日誌