※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ●AI・データサイエンス時代に対応した、新しい一般情報教育の標準テキスト ●これからのカリキュラムに対応して、情報基礎からデータサイエンスまでを網羅 本書は、情報処理学会一般情報教育委員会で編纂した、これからの一般情報教育に対応した標準テキストです。情報ネットワークや情報機器の基礎知識から、プログラミングの考え方、情報倫理、データサイエンス等、社会生活で不可欠な教養ともいえる知識を幅広く網羅します。 半期2単位の授業で使用することを前提に、内容をコンパクトに、かつわかりやすく構成しています。各大学・高専で一般情報教育の見直しが行われている中で、まさに最適の教科書としてご利用いただけます。 第1部　情報リテラシー 第1章　情報とコミュニケーション 第2章　情報倫理 第3章　社会と情報システム 第4章　情報ネットワーク 第2部　コンピュータとネットワーク 第5章　情報セキュリティ 第6章　情報のデジタル化 第7章　コンピューティングの要素と構成 第8章　アルゴリズムとプログラミング 第3部　データサイエンスの基礎 第9章　データベースとデータモデリング 第10章 モデル化とシミュレーション 第11章 データ科学と人工知能（AI） 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 いま必要とされるデータサイエンスの素養がしっかり身につく一冊。 さまざまな場面で入手できるデータを価値に転換することが、データサイエンスの目的です。データサイエンスという言葉は、ビジネスやアカデミーを問わず、いまや多くの場面で聞かれるようになり、それだけ重要性が高まっている概念といえます。本書は、データサイエンスを理解し実践したいと考えている方に必要とされる、データサイエンスの素養がしっかり学べる一冊です。 データサイエンスは、統計的、計算的、人間的という3つの視点の有機的結合という一面があるといわれます。本書では、データ分析に必要な統計学や関連する数学を丁寧にフォローし、確率・統計的な考え方が自然に身に付くよう配慮しました。また、データを適切に処理するための計算法は、プログラミング言語としてRを用いつつ、近年注目度の高い機械学習を含む具体例を通して納得しながら理解できる構成です。さらに、データの前処理から分析結果のプレゼンテーションまでの過程には人間が関わるという観点で、データを取り扱ううえで心がけるべき倫理的側面も扱いました。 なお、本書は「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」、「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」に準拠した授業の副読本・参考書としてもご利用いただけます。 第1章　イントロダクション 第2章　Rの基礎 第3章　データの記述・可視化 第4章　関連と因果，データ分析における注意事項 第5章　データ倫理 第6章　確率 第7章　確率分布 第8章　標本分布と中心極限定理 第9章　点推定・区間推定・仮説検定・p値 第10章　機械学習の基礎 第11章　回帰モデル 第12章　分類 第13章　ベイズ線形モデル 第14章　決定木とアンサンブル学習 第15章　スパース学習 演習問題略解 参考文献