小林領の作品一覧

※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。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13043-5)も合わせてご覧ください。 政府によるAI戦略2019において，文系・理系を問わず全ての大学・高専生が，初級レベルの「数理・データサイエンス・AI」を習得することが目標として掲げられました。そして，モデルカリキュラムが策定され，「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」も創設されました。本書は，数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠し，「導入：社会におけるデータ・AI利活用」，「基礎：データリテラシー」，「心得：データ・AI利活用における留意事項」を体系的に学習する入門書です。第2章において，Excelの基本的操作方法を学習しながら実データを用いた実践的な演習を行い，データリテラシーである「データを読む」，「データを説明する」，「データを扱う」を体験できる構成となっているのが本書の特徴です。半期1コマの授業に対応し，コンピュータリテラシーのExcelの授業の一環として，「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーに関する実践的な授業を実施することができます。

※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。 ◆数学が苦手な文系学生でもデータサイエンスが無理なく学べる！◆ 　政府による「AI戦略2019」では，文理を問わず，すべての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました（2020年4月版）。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。 　本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は，モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。 　一部の私立文系の大学では，中学数学すら修めていない学生が多く，コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は，そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう，やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと，与えられたデータをもとに「データを読み，データを説明し，データを扱う」ことを，実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して，データサイエンスを体験できます。 　本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため，教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており，コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。 ■こんな方におすすめ ・基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生。履修する学生。モデルカリキュラムで学びたい社会人 ■目次 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 　　1-2 社会で活用されているデータ 　　1-3 データ・AI の活用領域 　　1-4 データ・AI利活用のための技術 　　1-5 データ・AI利活用の現場 　　1-6 データ・AI利活用の最新動向 第2章［基礎］ データリテラシー 　　2-1 Excelの基本的な操作方法 　　2-2 時系列データの可視化 　　2-3 平均の算出とその可視化 　　2-4 標準偏差の算出とその可視化 　　2-5 大量のデータを扱う方法 　　2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図 　　2-7 度数分布表とヒストグラムの作成 　　2-8 散布図の作成と相関係数の算出 　　2-9 定性データの扱い方とクロス集計 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 　　3-2 データを守る上での留意事項 ■著者プロフィール 吉岡剛志（よしおかつよし）：早稲田大学大学院 先進理工学研究科 博士後期課程修了（ナノ理工学専攻），博士（工学）。早稲田大学助手，早稲田大学助教，高輝度光科学研究センター博士研究員等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 准教授。 森倉悠介（もりくらゆうすけ）：早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 博士後期課程修了（数学応用数理専攻），博士（工学）。早稲田大学助教等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 講師。 小林領（こばやしりょう）：早稲田大学大学院 基幹理工学研究科 博士後期課程修了（数学応用数理専攻），博士（工学）。早稲田大学講師等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 講師。 照屋健作（てるやけんさく）：東京大学大学院 経済学研究科 博士課程単位取得退学（経済理論専攻）。帝京平成大学講師等を経て，現在，帝京平成大学 人文社会学部 経営学科 経営情報コース 准教授。