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出版者情報
教養としてのデータサイエンス
- 書店発売日
- 2021年6月17日
- 登録日
- 2021年5月10日
- 最終更新日
- 2024年3月21日
紹介
◆いま知っておくべき「新常識」 唯一無二と話題沸騰!◆
◆第15回日本統計学会出版賞 受賞◆
【安宅和人氏(慶應義塾大学教授・ヤフーCSO)推薦!!】
「どこからデータサイエンスを?」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。
「第四の科学」として注目されるデータサイエンス。データとは? DXとは?
AI時代を生き抜くために、知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり!
日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説!
・「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠した公式テキスト!
・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・AIを習得させることを目的として編纂された。
・カラーで見やすく、練習問題も充実。
【主な内容】
第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化 (樋口知之)
1.2 社会で活用されているデータ (樋口知之)
1.3 データ・AIの活用領域 (孝忠大輔)
1.4 データ・AI利活用のための技術 (内田誠一)
1.5 データ・AI利活用の現場 (丸山 宏)
1.6 データ・AI利活用の最新動向 (内田誠一)
第2章 [基礎] データリテラシー
2.1 データを読む (川崎能典)
2.2 データを説明する (椎名 洋)
2.3 データを扱う (川崎能典)
第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 (中川裕志)
3.2 データを守る上での留意事項 (佐久間淳)
目次
第1章[導入]社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会でおきている変化
ビッグデータ/検索エンジンとSNS/第4次産業革命/AIの驚異的発達/人間の知的活動とAI
1.2 社会で活用されているデータ
データの種類/データの所有者/構造化データと非構造化データ/自動翻訳
1.3 データとAIの活用領域
事業活動におけるデータ・AI活用の広がり/活用目的ごとのデータ・AI活用の広がり
1.4 データ・AI利活用のための技術
誰もが無意識にデータを解析して生きている/予測/グルーピングとクラスタリング/発見/データ解析の関連話題/非構造化データ処理/データ可視化/パターン認識技術/人工知能
1.5 データ・AI活用の現場
データ分析による意思決定/情報技術による自動化/データ分析・自動化の実際/組織的考慮点
1.6 データ・AI利活用の最新動向
AI等を活用した新しいビジネスモデル/AI最新技術の活用例
第2章[基礎]データリテラシー
2.1 データを読む
データの種類/データの分布と代表値/代表値の性質の違い/データのばらつき/観測データに含まれる誤差の扱い/打ち切りや脱落を含むデータ,層別の必要なデータ/相関と因果性/母集団と標本抽出/クロス集計表,相関係数行列,散布図行列/統計情報の正しい理解
2.2 データを説明する
データの表現/データの図解表現/データの比較/不適切なグラフ表現/優れた可視化の例
2.3 データを扱う
表形式のデータ/データ解析ツール/SSDSEデータを扱う
第3 章[心得]データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項
ELSI/一般データ保護規則:GDPR/十分性認定/AI倫理/AI脅威論/ブラックボックス化/説明可能性/
アカウンタビリティ,透明性,トラスト/公平性/データ・AI活用における負の事例紹介:データの悪用・目的外利用/フラッシュクラッシュ
3.2 データを守る上での留意事項
データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー/データサイエンスと情報セキュリティ/データサイエンスとプライバシー
上記内容は本書刊行時のものです。