データサイエンスリテラシー 第2版 [単行本]

データサイエンスリテラシー 第2版 [単行本] の 商品概要

• 目次

  第1部　社会におけるデータサイエンス・人工知能活用事例
  　第1章　データサイエンスとは？
  　第2章　データサイエンスの応用事例
  　第3章　機械学習の基本とその精度評価
  第2部　データ分析技術の体験
  　第4章　データの可視化
  　第5章　ディープラーニング
  　第6章　自然言語処理と大規模言語モデル
  第3部　データ利活用のための法的枠組みと倫理
  　第7章　データと著作権
  　第8章　オープンデータ
  　第9章　データと倫理
  第4部　課題解決プロセスの体験
  　第10章　データサイエンスによるポスト2030課題解決への取り組み
  第5部　独自課題に向けたダッシュボード作成の体験
  　第11章　データ収集の基礎
  　第12章　データ収集演習
  　第13章　分類と回帰
  　第14章　ダッシュボードの作成
  　第15章　この本で学んだこと

• 出版社からのコメント

  「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」に準拠し、 東京都市大学で実際に講義されている実践に裏付けされた入門書。

• 内容紹介

  ● モデルカリキュラムに準拠した入門テキスト
  「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～データ思考の涵養～」に準拠し、極力数式を使わずに説明したデータサイエンスの入門テキストです。
  ●データ分析技術の体験ができる
  データの可視化やテキストマイニングに触れ、第2版ではWebブラウザから利用できる「Google Colaboratory」でディープラーニング（文字識別）を体験できるようにしました。
  ●「オープンデータ」について詳述
  データサイエンスでよく扱われる「オープンデータ」とはどういうものか詳しく解説。データの取り扱い、著作権や倫理面の解説もあります。

データサイエンスリテラシー 第2版 [単行本] の商品スペック