数理思考演習(探検データサイエンス) [全集叢書]

数理思考演習(探検データサイエンス) [全集叢書] の 商品概要

• 目次

  第1章　はじめに
  1.1　数理思考とは
  1.2　抽象化と自動化
  1.3　補　足
  1.4　まとめ
  
  第2章　準備編：プログラミングの基礎知識
  2.1　変数と代入
  2.2　反復処理
  2.3　条件判断
  2.4　リスト
  2.5　手続き
  2.6　再帰処理
  
  第3章　問題解決事例演習
  3.1　良い組み合わせを求める
  3.2　売り上げを最大にしたい
  3.3　スケジュールを組み立てる
  3.4　レジはお釣りを自動で支払う
  3.5　コインを山分けする
  3.6　ケーキを分けあってみんなで幸せになる
  3.7　最適な経路を探す
  3.8　物資の最適な配送ルートを考える
  3.9　サイコロを数える
  3.10　例題演習の終わりに
  
  第4章　情報の表現とテキストデータの処理
  4.1　情報表現の任意性
  4.2　文字情報の表現
  4.3　文字コードの符号化
  4.4　DNAのテキスト情報の「解読」
  4.5　文字列の探索
  4.6　パターンマッチと正規表現
  4.7　「離れた」視点からテキストを解釈する
  
  付録A　情報数学の基本用語
  A.1　集　合
  A.2　写　像
  A.3　行　列
  A.4　グラフ
  
  参考文献
  練習問題の指針・略解
  索　引

• 出版社からのコメント

  計算機科学の流儀による問題解決思考法「コンピュテーショナル・シンキング」を、身近な事例を題材に体験的に学習できる演習書。

• 内容紹介

  本書は「コンピュテーショナル・シンキング」の名で呼ばれる思考スタイルを、身近な例題を題材にして体験的に学習できる演習書。コンピュテーショナル・シンキングの概要、および多くのプログラミング言語に共通する基本的な概念の理解から始めて、初等的な例題による演習を通して基本スタイルを習得できるよう、実践的な構成になっている。
  
  コンピュテーショナル・シンキングをひとことでいうならば「計算機科学の流儀で考えて問題を解決すること」であるが、computational thinking (CT)の片仮名表記の外来語に対して和文術語の創出が模索された形跡は見つからない。そこで、訳語が原義を裏切らないよう配慮したうえで「数理思考」と意訳して書名としている。
  
  コンピュテーショナル・シンキング教育の中心は「抽象化」と「自動化」のスキル養成にある。日常の問題を抽象化し数理的モデルを構築し、そのモデルに基づいて問題解決のアルゴリズムを記述する過程を重視する。ただし、コンピュテーショナル・シンキング教育の目的はプログラミング言語での実装ではなく、抽象的な思考力の涵養である。
  
  コンピューテショナル・シンキングは、知識基盤社会の発展に伴い、専門分野を問わず万人に必須のスキルとなった。時代の要請にこたえるものとして、多くの方にとって役立つものとなるだろう。
  
  なお本書は、筆者らが先に出版した『コンピュテーショナル・シンキング』（共立出版、2016）を下敷きとする。前著に寄せられた意見を踏まえ、さらにデータサイエンスの文脈におくものとして内容を再吟味し、全体を鍛え直したものである。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  磯辺 秀司(イソベ シュウジ)
  ２００２年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター／東北大学大学院情報科学研究科准教授、博士（情報科学）。専門：理論計算機科学
  
  小泉 英介(コイズミ エイスケ)
  ２００５年東北大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター／東北大学大学院情報科学研究科助教、博士（理学）。専門：情報セキュリティに関連する数学、複素解析幾何学
  
  静谷 啓樹(シズヤ ヒロキ)
  １９８７年東北大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター／東北大学大学院情報科学研究科教授、工学博士。専門：暗号理論、情報教育
  
  早川 美徳(ハヤカワ ヨシノリ)
  １９８９年東北大学大学院工学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター（センター長）／東北大学大学院情報科学研究科教授、工学博士。専門：非平衡系の物理学

数理思考演習(探検データサイエンス) [全集叢書] の商品スペック