竹村彰通の作品一覧
「竹村彰通」の「応用基礎としてのデータサイエンス 改訂第２版 ＡＩ×データ活用の実践」「教養としてのデータサイエンス 改訂第２版」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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-※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。 ◆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） ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 -
3.0※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。 ◆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利活用の現場（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） ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 -
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3.8
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
データサイエンス入門
著：竹村 彰通
岩波新書 新赤版 1713
アメリカの主な大学には統計学科が存在する。中国でも最近は同様の状況である
これに対して、日本の大学には統計学部や統計学科がなかった。
日本におけるデータサイエンティスト育成には、初等中等教育における統計教育やデータサイエンス教育の充実からはじまって企業内人材の再教育まで、あらゆるレベルの教育が必要である。
ビッグデータと統計について、広く紹介する書と理解しました
気になったのは、以下です。
■ビッグデータの時代
・データサイエンスの３要素とは、①データ処理、②データ分析、③価値創造 である
・科学的研究のパラダイム
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Posted by ブクログ
データサイエンスの入門書。「入門」と言っても、データサイエンスを学ぶ人が最初に読むべき内容というより、データサイエンスをよく知らない人間がどのような領域を対象にどのような役割を果たしどのような手法が活用されているか見通すための概要書というべきか。著者は滋賀大学のデータサイエンス学部の立ち上げに学部長として寄与した統計学者。図表やまとめがあると分かりやすいと思うのだが、岩波新書ならではの趣きもあってそれはそれで良いのかも。アカデミアの人ならではの広い視野と知見が随所に散りばめられ、今ちょうど話題のGDPRを含めてデータの処理や分析にまつわる諸々の問題点を広く触れています。特にEBMや各種バイアス
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Posted by ブクログ
なぜ読もうと思ったのか
・データサイエンスという言葉の意味を知りたかった
・調査項目やデータ分析設計に携わる機会があり、データとは何かを改めて知りたかった
・データサイエンスの基礎は「情報学」と「統計学」＋「数学」。基礎の学び方は講義を聞いたり本をじっくり読むなど伝統的なやり方が良い。基礎に関しては『統計検定2級』の受講も効果的
・データサイエンスを情報学、統計学、価値創造の3つの要素を統合する分野と位置付ける。
感想
・データサイエンスとは何かといった概要を知れる本。実用書ではない。
・統計に仕事で携わっているが、統計の歴史については無知であった。統計の起源や日本での統計調査の歴史を知れ
