データサイエンス応用基礎

数理・データサイエンス・ＡＩは現在の世の中を大きく変えようとしている。低学年次学部生向けモデルカリキュラム「リテラシー」に引き続き、本書は、高学年次向けモデルカリキュラムである「応用基礎」を取り上げる。文字どおり「応用」の「基礎」であり、ＡＩ基礎を軸として、データサイエンスとデータエンジニアリングに両翼を広げた構成をとっている。解説にあたっては、具体的な事例を豊富に盛り込むと同時に、数式や論理の展開には丁寧な解説をつけた。本書は、ＡＩがもたらす未来に思いをはせ、データサイエンスとエンジニアリングの基礎を獲得し、専門分野へ活用せんとする学生・社会人のための好個な手引きである。

目次

１　序論と準備（データサイエンスと社会
ＡＩ　ほか）
２　機械学習（回帰分析
ニューラルネットワーク）
３　データサイエンス（次元削減
クラスター分析　ほか）
４　データエンジニアリング（データの収集・蓄積・加工
ＩＴセキュリティ）

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