改訂新版情報科学入門統計・データサイエンス・AI

石田基広 / 大薮進喜 / 上田哲史 / 瓜生真也 / 掛井秀一 / 金西計英 / 谷岡広樹 / 鳥井浩平 / 中山慎一 / 芳賀昭弘

2,420円 (税込)

12pt

0件

※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。

◆「データサイエンス」の基礎を徹底解説◆
データサイエンスに重点を置いた情報科学とデータ分析の入門書です。基礎知識から、関連する技術をわかりやすく解説します。本書の構成は、それぞれ標準カリキュラムの以下に相当します。

第1章「1. 導入、社会におけるデータ・AI利活用」
第2章「2. 基礎、データリテラシー」
第3章「3. 心得、データ・AI利活用における留意事項」
第4章「4. 選択、オプション」

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に対応させると、第1章が「項目1」と「項目2」「項目3」に、第2章が「項目5」に、そして第3章が「項目4」に対応します。また、本書を改訂するにあたり、新たに生成AIに関するトピックを第6章として、さらにオープンデータの活用を第7章に追加しています。第6章は応用基礎レベルの「3. AI基礎」に該当します。第7章は応用基礎レベル「2.データエンジニアリング基礎」に相当します。

データサイエンスの基礎を学びたい方、AI技術に興味がある方、データ分析の実践力を身につけたい方など、幅広い読者におすすめです。

■こんな方におすすめ
・情報科学およびデータ分析の基礎を学びたい方

■目次
第1章社会におけるデータ・AI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 データサイエンス・AIの活用領域
・1-4 データサイエンス・AIの利活用のための技術
・1-5 データサイエンス・AIの利活用の最新動向
第2章データの要約と可視化
・2-1 データの要約
・2-2 要約統計量
・2-3 関係をとらえる
・2-4 データの可視化
・2-5 まとめ
・2-6 参考文献
第3章データの法規と倫理
・3-1 データ解析のインパクトと倫理
・3-2 データの健全な取り扱い
・3-3 個人情報
・3-4 結果の説明可能性
・3-5 データと情報に関する権利と法律
・3-6 参考文献
第4章データ活用の手法と実践
・4-1 はじめに
・4-2 代表的な確率分布
・4-3 確率論とベイズの定理
・4-4 推測統計学の基礎
・4-5 統計的検定の基礎
・4-6 ROC解析と推論の評価
・4-7 モデリング
・4-8 回帰分析
・4-9 単回帰分析
・4-10 クラスタ分析
・4-11 参考文献
第5章データ構造、アルゴリズム、プログラミング
・5-1 プログラミングの話題に入る前に
・5-2 データ構造
・5-3 アルゴリズム
・5-4 プログラミングの基礎
・5-5 参考文献
第6章深層学習、生成AI
・6-1 深層学習
・6-2 生成AI
・6-3 参考文献
第7章オープンデータの活用
・7-1 オープンデータ
・7-2 クリエイティブ・コモンズ
・7-3 機械判読に適したデータ
・7-4 さらなるデータの活用と課題
・7-5 機械学習によるデータの活用と限界
付録A RStudioによるRの実行
付録B Google ColabによるPythonの実行

■著者プロフィール
●石田基広（いしだもとひろ）：徳島大学デザイン型AI教育研究センター教授。1991年東京都立大学大学院博士後課程中退。著書『Rによるテキストマイニング入門第二版』（森北出版, 2017）、『新米探偵、データ分析に挑む』（SB Creative, 2015）、監修Wonderful Rシリーズ（共立出版）、Data Science Library（技術評論社）。本書の監修、前書き、付録Bの執筆を担当。

●大薮進喜（おおやぶしんき）：徳島大学教養教育院/デザイン型AI教育研究センター教授。博士（理学）。2003年東京大学大学院理学系研究科博士後期課程修了。専門は宇宙物理学。本書の監修、第1章の執筆を担当。