教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ) [全集叢書]
    • 教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ) [全集叢書]

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教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ) [全集叢書]

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出版社:講談社
販売開始日: 2021/06/17
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教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ) の 商品概要

  • 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
  • 出版社からのコメント

    「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」に完全準拠した公式テキスト。いま知っておくべき教養!
  • 内容紹介

    ◆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)
  • 著者について

    北川 源四郎 (キタガワ ゲンシロウ)
    東京大学 数理・情報教育研究センター 特任教授
    数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム 議長


    竹村 彰通 (タケムラ アキミチ)
    滋賀大学 学長

    内田 誠一 (ウチダ セイイチ)
    九州大学大学院 システム情報科学研究院 教授

    川崎 能典 (カワサキ ヨシノリ)
    統計数理研究所 モデリング研究系 教授

    孝忠 大輔 (コウチュウ ダイスケ)
    日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業統括部 上席データサイエンティスト

    佐久間 淳 (サクマ ジュン)
    筑波大学 システム情報系 教授

    椎名 洋 (シイナ ヨウ)
    滋賀大学 データサイエンス学部 学部長,教授

    中川 裕志 (ナカガワ ヒロシ)
    理化学研究所 革新知能統合研究センター チームリーダー

    樋口 知之 (ヒグチ トモユキ)
    中央大学 AI・データサイエンスセンター 所長、理工学部 教授
    日本統計学会 会長

    丸山 宏 (マルヤマ ヒロシ)
    株式会社Preferred Networks PFNフェロー

教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ) の商品スペック

商品仕様
出版社名:講談社
著者名:北川 源四郎(編)/竹村 彰通(編)/内田 誠一(著)
発行年月日:2021/06
ISBN-10:4065238099
ISBN-13:9784065238097
判型:A5
対象:専門
発行形態:全集叢書
内容:情報科学
言語:日本語
ページ数:229ページ
縦:21cm
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