※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」に完全準拠した公式テキスト！！◆ 【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】 「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。 ・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。 ・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。 ・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【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。 ベイズ統計に基づくモデリングだからこそ、見えてくるものがある。いかにデータを集めるか？だった時代から、勝手に集まるデータをいかすには？に課題が変化しつつある今、時代に応じたマーケティングのための基本を紹介。

※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。 ◆◆ロングセラー、10年ぶりの改訂◆◆ ・全ページをフルカラー化したので、図表もさらにわかりやすく！ ・非定常時系列データ解析の基本を加筆（第8章を新設） データの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書。 それぞれがもつ「予測したい」課題に自ら取り組むための基本を１冊にまとめた。 「モデリングが使えるということはわかった、これからは使いたい！」という人は必読。 統計のプロ中のプロが伝授する「匠の技」「匠の知恵」コラムも多数収録。 【推薦の言葉】 本書は予測のための統計的モデリングの方法を，基礎から具体的実践例に亘るまで明快に解説している特色ある著作である． 平易な記述でベイスの定理などの基礎から粒子フィルタやデータ同化などの先端的な内容までをカバーしている． 便利なブラックボックス型のAI予測では飽き足らず，自分が抱える具体的な課題に対して自らのアイデアを投入し，説明可能な予測をしてみようと思い立った人には必読の書である． ――北川 源四郎先生(東京大学特任教授、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム　議長) 【まえがき（抜粋）】 統計学の強みは，生成モデルの構築に関する，さまざまな知見とノウハウの蓄積，またモデルに基づく意思決定の綿密な評価にある．ある種，モデリングに関する匠の技とも言える暗黙知に，統計学の存在感が増していくであろう．読者が本書を通じてこの暗黙知を習得されることを期待したい． 【目次】 〈基礎編〉 第1章　予測とは何かを考える 第2章　確率による記述：基礎体力をつける 第3章　統計モデル：予測機能を構造化する 第4章　計算アルゴリズム1：予測計算理論を学ぶ 〈展開編〉 第5章　計算アルゴリズム2：モデルを進化させる 第6章　粒子フィルタ：予測計算を実装する 第7章　乱数生成：不確実性をつくる 〈実践編〉 第8章　時系列解析の基本：傾向をつかむ 第9章　経験知の総結集：売上予測の精度を上げる 第10章　データ同化：シミュレーションの予測性能を向上させる 第11章　確率ロボティクス：お掃除ロボをつくる ※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。