改訂新版 情報科学入門 統計・データサイエンス・AI
2025年3月27日電子版発売
石田基広,大薮進喜 監修・著,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 著
(電子版)判/352ページ
定価2,420円(本体2,200円+税10%)
ISBN 978-4-297-14858-4
書籍の概要
この本の概要
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
- 序文
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
- A-1 分析ツールの必要性
- A-2 RとRStudioについて
- A-3 プロジェクトの作成
- A-4 スクリプトの記述
- A-5 スクリプトの実行
- A-6 グラフの描画
- A-7 パイプ演算子
- A-8 Rの終了
- A-9 参考文献
付録B Google ColabによるPythonの実行
- B-1 Python
- B-2 Google Colab
- B-3 Google Driveとの連携
- B-4 Python速習
- B-5 関数
- B-6 データサイエンスのためのライブラリ
- B-7 データフレーム
- B-8 データ操作とグラフィックス
- B-9 map関数
- B-10 関数の定義
- B-11 スクリプトファイルの保存とColabの終了
- 索引
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