1．はじめに

　データサイエンス（機械学習や統計など）を学び始めて，最初の頃はどのように勉強すべきか迷うことが多かったのですが，Notion でノートを取るようになってからは，自分の学習法が確立できモチベーション向上にも繋がりました．もはや Notion が第二の頭脳と言っても差し支えないです．

　ということで今回は「Notion でデータサイエンスを学ぶ」ことについて，実際の画面をお見せしながらご紹介したいと思います！まだまだ初学者の範囲ですが，ご参考になることがあれば幸いです！

2．学習の例

2-1．内容

　今回は機械学習の勉強について取り上げます．私は以下のように Python による実装（Implementation）と，数式などについてまとめた理論（Theory）でそれぞれ分けてノートを作っています！（現在進行形で作っているので未完成です．）

　特に実装については，実際のモデル処理→モデル構築→モデル評価といった流れに沿ってまとめることで，今まで自分の頭の中にあった流れを視覚化でき，内容を整理するのにとても役立っています．

具体的に教師あり学習についてまとめたページをご紹介すると以下のような感じです．（まだ不十分ですが）

ここでは基本的な教師あり学習手法について，子ページを追加する形でまとめています．このように階層化できるのは Notion の一番のメリットだと感じています．

例えば「Ridge / Lasso Regression」のページはこんな感じです．
Notion はコードスニぺットも追加できるので，後から見返して簡単に使い方がわかったり，場合によってはコピペで使えてすごく便利です．ちなみにこれは実装側のページなのですが，上の方に対応する理論側のページをメンションすることですぐに理論も確認できるようにしています．

理論側のページはこんな感じです．ちなみに数式部分は Notability というアプリでiPadに手書き入力したものを数式変換して，それをコピペする形で書いています．（認識が上手くいかないことが多いので結局直接書くことも多いですが…）

2-2．まとめ

以上が実際の学習例です！ 私は Notion を使ってデータサイエンスを学習するメリットとして以下の４つがあると思います．

1．機械学習の実装の流れを可視化できる！
2．階層化して内容を整理できる！
3．コードをメモすることで使いまわせる！
4．自分の言葉でアウトプットすることで定着度が上がる！

（3番目に関して特に初学のうちはコードを書く練習としてコピペはしないほうがいいかもしれないですけどね）

2-3．おまけ

統計の学習ページも参考にいくつか貼っておきます！（これも現在学習中なので未完成ですが）

3．おわりに

　今回はデータサイエンスを Notion で学習することについて紹介しました！私は以前ノートを取らない派だったのですが，Notion を活用するようになってからは知識の定着度が格段に上がりました．それに加えて，実際に自分が学習した内容がページとして蓄積されていくので，達成感もありモチベーション向上にも繋がります．この note が皆様の学習の参考になれば幸いです．ここまで読んでいただきありがとうございました！