情報科学入門～統計・データサイエンス・AI（技術評論社） [電子書籍]

情報科学入門～統計・データサイエンス・AI（技術評論社） の 商品概要

• 本書は文系理系を問わず、高校卒業レベルの読者が、情報科学とデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。とくに「データサイエンス」を理解するための基礎知識と、その関連技術の紹介に重点を置いています。
  
  また、本書は数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開しているリテラシーレベルのモデルカリキュラムを参考に構成しています。たとえば、第1章は標準カリキュラムの「1.導入、社会におけるデータ・AI 利活用」に、第2章は「2.基礎、データリテラシー」、第3章は「3. 心得、データ・AI 利活用における留意事項」、第4章は「4.選択、オプション」に相当します。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に
  対応させると、第1章が「項目1」と「項目2」、「項目3」に、第2章が「項目5」に、そして第3章が「項目4」に対応しています。
  

• 目次

  第1章 社会におけるデータ・AI活用
  1-1 社会で起きている変化
  1-2 社会で活用されているデータ
  1-3 データサイエンス・AIの活用領域
  1-4 データサイエンス・AIの利活用のための技術
  1-5 データサイエンス・AIの利活用の最新動向
  第2章 データの要約と可視化
  2-1 データの要約
  2-2 要約統計量
  2-3 関係をとらえる
  2-4 データの可視化
  2-5 まとめ
  2-6 参考文献
  第3章 データの法規と倫理
  3-1 データ解析のインパクトと倫理
  3-2 データの健全な取り扱い
  3-3 個人情報
  3-4 結果の説明可能性
  3-5 データと情報に関する権利と法律
  3-6 参考文献
  第4章 データ活用の手法と実践
  4-1 確率・統計の基礎
  4-2 モデリング
  4-3 参考文献
  第5章 データ構造、アルゴリズム、
  5-1 プログラミングの話題に入る前に
  5-2 データ構造プログラミング
  5-3 アルゴリズム
  5-4 プログラミングの基礎
  5-5 参考文献
  付録A RStudio によるRの実行
  付録B JupyterによるPythonの実行
  

情報科学入門～統計・データサイエンス・AI（技術評論社） の商品スペック