データサイエンス基礎
発売日：2021年3月
- ページ数
- ２１８ｐ
- ISBN
- 978-4-563-01610-4
- 著者情報
- 齋藤 政彦（サイトウ マサヒコ）
１９８０年京都大学理学部数学系卒業。１９８５年京都大学大学院理学研究科博士後期課程修了。１９９６年神戸大学理学部数学科教授。２０１７年神戸大学数理・データサイエンスセンター・センター長
小澤 誠一（オザワ セイイチ）
１９８７年神戸大学工学部計測工学科卒業。１９８９年神戸大学大学院工学研究科計測工学専攻修士課程修了。１９９８年神戸大学博士（工学）。２０１１年神戸大学大学院工学研究科教授。２０１７年神戸大学数理・データサイエンスセンター副センター長
羽森 茂之（ハモリ シゲユキ）
１９８６年神戸大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。１９９１年デューク大学大学院経済学研究科博士課程修了（Ｐｈ．Ｄ．）。２００３年神戸大学大学院経済学研究科教授
南 知惠子（ミナミ チエコ）
１９８４年神戸大学文学部卒業。１９８８年ミシガン州立大学コミュニケーション研究科修了。１９９３年神戸大学大学院経営学研究科後期課程退学。１９９８年神戸大学博士号（商学）。２００４年神戸大学大学院経営学研究科教授。２０２０年神戸大学経営学域長、経営学研究科長、経営学部長
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商品説明
本書は、新しいデジタル社会に対応した人材育成のための「数理・データサイエンス・ＡＩモデルコアカリキュラム」を踏まえたリテラシーレベルの教科書である。様々なデータを適切に読み解き、分析する力を身につけられるように、まず、私たちの生活のなかでビッグデータやＡＩ技術がどのように活用されているかを紹介したのち、各種データの扱い方や表現方法、Ｅｘｃｅｌの操作等を身近な例を使って説明し、データ解析の基礎となる確率と統計や、ＡＩ技術を支える機械学習について具体的な例を用いてわかりやすく解説する。さらにデータを扱う際の留意点やデータに関する法律、倫理、個人情報保護の考え方についても述べ、ＡＩ技術の進展や実社会でどのように応用されているか等、最先端の話題にも言及する。
目次
第１章 社会におけるデータ・ＡＩ利活用
第２章 データリテラシー
第３章 データ・ＡＩを扱う上での留意事項
第４章 確率と統計
第５章 実践データサイエンス（機械学習）
第６章 社会における数理・データサイエンス・ＡＩ（１）―機械学習の現在・過去・未来
第７章 社会における数理・データサイエンス・ＡＩ（２）―ビジネスにおけるデータサイエンス
第８章 社会における数理・データサイエンス・ＡＩ（３）―人工知能技術と社会実装の取り組み
商品詳細
- シリーズ名
- データサイエンス講座 １
- 出版社名
- 培風館
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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