中学生からはじめる新しい勉強法

勉強はつらく苦しいものだと感じながら勉強している生徒と、目的意識をはっきり持ち、楽しく勉強している生徒では、最終的な学力に大きな差が生まれてきます。

学校や部活、友達やSNS、やりたいことが多すぎる中学生だからこそ、自分がどう「勉強」や「受験」に向き合わなくてはいけないのか、改めて考えてみてください。

本書では、志望校選びのコツから、定期テスト攻略、自宅勉強術、受験対策まで、ありとあらゆる中学生のための「勉強」にまつわる項目を詰め込みました。勉強することの意義や楽しく勉強を続けるためのコツなどが満載です。

SNSで話題の人気カリスマ塾講師

本書では、TikTokやYouTubeで「一度でいいから教えてもらいたい」「ひとつひとつのことが納得できる」などと話題の人気塾講師ラオ先生が著者として教える、“中学生のためのすごい勉強法”

・学校勉強と受験勉強のちがい

・学校のワークは目的をもって3周する

・テスト対策は「逆算」で考える

・勉強をはじめる前に白紙を1枚用意する

・やる気がないときの勉強は仕組みに頼る

・テスト勉強は「全体の把握」と「「優先順位付け」が肝

・受験本番で緊張しない方法

など全66メソッド！

「なんとなく勉強していた」「親や先生に言われるがまま勉強していた」…本書を読めば、きっと勉強が楽しくなる！中学生必携の1冊です。

1章　

「何をすればいいかわからない！」

〜勉強の「目的」を知ろう〜

2章

「志望校はどう決めればいい？」

〜後悔しない学校選びのコツ〜

3章

「宿題と受験勉強、どっちが優先？」

〜超効率・内申獲得のコツ〜

4章

「成績が上がらない！」

〜点数が飛躍するテスト対策のコツ〜

5章

「やる気が出ない！」

〜習慣化できる「自宅学習」のコツ〜

6章

「どれくらい勉強すればいい？」

〜バテない勉強計画のコツ〜

7章

「苦手科目を克服するには？」

〜科目別勉強のコツ〜

8章

「受験がつらい！」

〜メンタルコントロールのコツ〜

12万人が選んだ人気No.1オンライン講座が

超わかりやすくパワーアップして書籍化！

海外企業でも通用する

一流のプログラミング技術が学べます！

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、

【入門編】では基礎から1歩ずつ、わかりやすく解説。

シリコンバレーのトップIT企業で活躍する著者が

世界標準のPythonスキルを一気に伝えます。

★海外でも通用する

一流のプログラミング技術が身につく★

知っていましたか？　

アメリカのエンジニアの年収は日本の5〜10倍です。

本書は「いつか海外で活躍したい」、

そんな夢の実現も強力にバックアップしてくれる

「海外進出の道しるべ」ともなる一冊です。

★12万人が選んだ人気No.1講座の書籍化★

本書のもととなったのは、オンライン講座Udemyで人気No.1を獲得したPython講座。

本格的な内容をわかりやすく伝える著者の講座は人気が高く、延べ24万人以上が受講しています（全講座計）。

本書はさらに内容を充実させてパワーアップ！　自分のペースでしっかり学べます。

独学の強い味方、「サンプルコード」の無料ダウンロードサービス付き。

★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Pointなども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、

開発の現場で必要なことなどは

「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、

徹底して実践的な内容となっています。

◇手を動かしながら、理論をやさしく学べる入門書！◇

本書で扱っている手法は、「回帰分析」「数量化1類、2類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」です。

多変量解析の基本的な手法を、ひととおり学ぶことができます。

手法のしくみや数式を理解するには、自分の手で問題を解いてみるのが一番です。

本書では各章で、まずはじめに基本問題を手計算で解析します。そこで手法のイメージをつかんだ後に理論構成を学ぶことで、手法の本質を深くスムーズに理解することができます。

1章　多変量解析とは

2章　統計の基礎事項の準備

3章　線形代数の基礎事項の準備

4章　単回帰分析ー別のデータから予測する

5章　重回帰分析ー複数のデータで精度を高める

6章　数量化I 類ー質的変数を量的変数へ

7章　クラスター分析ー似た者どうしに分ける

8章　主成分分析ーデータを要約する

9章　判別分析ーデータが属する集団を判別する

10章　因子分析ー背後にある因子を推測する

あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。