応用基礎としてのデータサイエンス―AI×データ活用の実践 改訂第2版 (データサイエンス入門) [全集叢書]

応用基礎としてのデータサイエンス―AI×データ活用の実践 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）

  いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ＡＩ」の基礎知識がここにある！生成ＡＩを大幅加筆し、好評テキストが改訂！

• 目次

  1章　データサイエンス基礎
  1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平）
  1.2　データの記述　（宿久　洋）
  1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平）
  1.4　データ分析の手法　（原　尚幸)
  1.5　数学基礎　（清　智也)
  
  2章　 データエンジニアリング基礎
  2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一）
  2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾）
  2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌）
  2.4　ITセキュリティ　（宮地充子）
  
  3章　 AI基礎
  3.1　AIと社会　（松原　仁)
  3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎）
  3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡)
  3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉）
  3.5　生成AI（岡﨑　直観）

• 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、公式テキストがパワーアップ！

• 内容紹介

  ◆生成AIを大幅加筆し，好評テキストが改訂！◆
  
  ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！
  ・「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト！
  ・カラーで見やすく、練習問題も充実！
  
  【主な内容】
  1章　データサイエンス基礎
  1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平）
  1.2　データの記述　（宿久　洋）
  1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平）
  1.4　データ分析の手法　（原　尚幸)
  1.5　数学基礎　（清　智也)
  
  2章　 データエンジニアリング基礎
  2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一）
  2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾）
  2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌）
  2.4　ITセキュリティ　（宮地充子）
  
  3章　 AI基礎
  3.1　AIと社会　（松原　仁)
  3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎）
  3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡)
  3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉）
  3.5　生成AI（岡﨑　直観）

• 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

• 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
  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)
  竹村　彰通
  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
  
  岡﨑 直観 (オカザキ ナオアキ)
  
  
  
  松原 仁 (マツバラ ヒトシ)
  
  
  
  宿久 洋 (ヤドヒサ ヒロシ)
  
  

応用基礎としてのデータサイエンス―AI×データ活用の実践 改訂第2版 (データサイエンス入門) の商品スペック