勉強の仕方は人それぞれとして、オンライン学習で雰囲気なり概要を掴んでから、本を読んで細かいところまで深めていく方法が､自分にはあっているように思えます。 実技能力も実践的知識もオンライン学習によるところが大きいです。 さらに、本は同じテーマのものを数冊読むと、各著者に共通するところがだんだんと見えるようになってきます。が、已然として数学（数式（ギリシャ文字））は苦手です。 !!統計以前 ! 数学 *新井(2009), 数学は言葉―math stories *新井(2011), 生き抜くための数学入門 (よりみちパン!セ) *結城(2005)　プログラマの数学 *平岡・堀(2004)　プログラミングのための線形代数 *大村（2007改）, 微積分のはなし（上・下） *大村(2015改), 行列とベクトルのはなし * [大村(1970）|http://amzn.asia/8onc4CM] 情報のはなし * [大村(1991）|http://amzn.asia/eof6zN3 ]シミュレーションのはなし * 大村(2018), 情報数学のはなし（改訂版） * 小笠（2019）[高次元空間を見る方法 次元が増えるとどんな不思議が起こるのか (ブルーバックス) |https://amzn.to/2MXlJqL] ! データ処理 *本橋(2018), 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] !テキストマイニング * 石田(2018), Rによるテキストマイニング入門 * 石田・市川・瓜生・湯谷(2017), Rによるスクレイピング入門 * Silge&Robinson(大橋訳2018), Rによるテキストマイニング * 樋口(2014), 社会調査のための計量テキスト分析―内容分析の継承と発展を目指して * 金(2018), テキストアナリティクス (統計学One Point) * 小林(2018), Rによるやさしいテキストマイニング [活用事例編] !!統計関連 !読み物 * Rosenhouse（松浦訳2013）， モンティ･ホール問題 * Huff（高木訳1968）, 統計でウソをつく法 * 西垣(2016), ビッグデータと人工知能 – 可能性と罠を見極める * 河本(2013), 会社を変える分析の力 * 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