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 / 掛井秀一 / 金西計英 / 谷岡広樹 / 中山慎一 / 芳賀昭弘

本書は文系理系を問わず、高校卒業レベルの読者が、情報科学とデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。とくに「データサイエンス」を理解するための基礎知識と、その関連技術の紹介に重点を置いています。

また、本書は数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開しているリテラシーレベルのモデルカリキュラムを参考に構成しています。たとえば、第1章は標準カリキュラムの「1.導入、社会におけるデータ・AI 利活用」に、第2章は「2.基礎、データリテラシー」、第3章は「3. 心得、データ・AI 利活用における留意事項」、第4章は「4.選択、オプション」に相当します。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」に対応しています。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 技術評論社
• タイトル: 情報科学入門～統計・データサイエンス・AI
• タイトルID: 932492
• ページ数: 272ページ
• 電子版発売日: 2021年04月02日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 17MB