教養としてのデータサイエンス 改訂第2版 (データサイエンス入門) [全集叢書]

教養としてのデータサイエンス 改訂第2版 (データサイエンス入門) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  累計５万部を超えるベストセラー改訂！

• 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
  生成AIの応用
  
  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
  データ分析のサイクル
  ビジネスプロセスへの組み込み
  ビジネスプロセスの自動化
  その他の考慮点
  
  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
  打ち切りや欠測を含むデータ，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
  相手に伝える技術
  
  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
  データの悪用・目的外利用
  フラッシュクラッシュ
  生成AI
  AIガバナンス
  
  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

  モデルカリキュラムの改訂にあわせた、待望の第２版。生成ＡＩの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがパワーアップ！

• 内容紹介

  ◆累計5万部を超えるベストセラー改訂！◆
  
  【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
  データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。
  
  ・これから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！
  ・「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」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ！
  ・フルカラーで見やすく練習問題も充実！
  ・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説！
  
  【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）

  北川 源四郎(キタガワ ゲンシロウ)
  理学博士。１９７４年東京大学大学院理学系研究科博士課程中途退学。現在、統計数理研究所名誉教授、総合研究大学院大学名誉教授
  
  竹村 彰通(タケムラ アキミチ)
  Ｐｈ．Ｄ．１９８２年スタンフォード大学統計学部Ｐｈ．Ｄ．修了。現在、滋賀大学学長
  
  内田 誠一(ウチダ セイイチ)
  博士（工学）。１９９９年九州大学大学院システム情報科学研究科博士課程修了。現在、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)
  博士（経済学）。１９９２年東京大学大学院経済学研究科博士課程中途退学。現在、統計数理研究所学際統計数理研究系教授
  
  孝忠 大輔(コウチュウ ダイスケ)
  ２００３年立命館大学大学院理工学研究科修士課程修了。現在、日本電気株式会社アナリティクスコンサルティング統括部シニアディレクター
  
  佐久間 淳(サクマ ジュン)
  博士（工学）。２００３年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了。現在、東京科学大学情報理工学院教授。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
  
  椎名 洋(シイナ ヨウ)
  博士（経済学）。１９９２年東京大学大学院経済学研究科博士課程中途退学。現在、滋賀大学データサイエンス学部教授
  
  中川 裕志(ナカガワ ヒロシ)
  工学博士。１９８０年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。現在、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)
  理学博士。１９８９年東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。２０２０年「卓越した技能者（現代の名工）」をデータサイエンティストとして初受賞。現在、中央大学理工学部教授
  
  丸山 宏(マルヤマ ヒロシ)
  博士（工学）。１９８３年東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。現在、花王株式会社エグゼクティブ・フェロー

• 著者について

  北川 源四郎 (キタガワ ゲンシロウ)
  北川　源四郎
  統計数理研究所名誉教授，総合研究大学院大学名誉教授
  
  
  竹村 彰通 (タケムラ アキミチ)
  竹村　彰通
  滋賀大学学長
  
  内田 誠一 (ウチダ セイイチ)
  内田　誠一
  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)
  川崎　能典
  統計数理研究所学際統計数理研究系教授
  
  孝忠 大輔 (コウチュウ ダイスケ)
  孝忠　大輔
  日本電気株式会社アナリティクスコンサルティング統括部　シニアディレクター
  
  佐久間 淳 (サクマ ジュン)
  佐久間　淳
  東京科学大学情報理工学院教授
  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
  
  椎名 洋 (シイナ ヨウ)
  椎名　洋
  滋賀大学データサイエンス学部教授
  
  中川 裕志 (ナカガワ ヒロシ)
  中川　裕志
  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)
  樋口　知之
  中央大学理工学部教授
  
  丸山 宏 (マルヤマ ヒロシ)
  丸山　宏
  花王株式会社エグゼクティブ・フェロー

教養としてのデータサイエンス 改訂第2版 (データサイエンス入門) の商品スペック