椎名洋の作品一覧
「椎名洋」の「教養としてのデータサイエンス 改訂第２版」「データサイエンスのための数学」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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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。 -
値引きあり5.0データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名 洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野 裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長 竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授） 【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
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