［改訂新版］AIデータサイエンスリテラシー入門

1,848円 (税込)
9pt

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◆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。