データサイエンス

「データサイエンス」は、ＩＣＴやＩｏＴ技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野です。そして近年、データサイエンスの基礎となる情報学や統計学を習得したデータサイエンティストが、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野から期待されています。

ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野「データサイエンス」は、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野で注目されている。データサイエンスの基礎となるデータ処理（情報学）やデータ分析（統計学）手法の基本やあらまし、さまざまな分野での活用実例などを、図版や写真、イラストを使ってやさしく解説するシリーズ第10弾。

〔本書の特色〕
◇データサイエンスとは
ビッグデータを収集・処理・加工・分析することで、有用な「価値」を引き出すデータサイエンスが、現代社会において必要とされるようになった背景と目的を解説。
◇データを処理・加工する
データサイエンスを学ぼうとする初心者に、データを収集・処理・加工する「情報学」の基本について、イラストや図版を使って平易に図解。
◇データを分析する
「統計学」の観点から、収集・処理・加工されたデータを分析する手法を、具体例に沿って、図版や図表を使って丁寧に解説。
◇データサイエンスの活用事例
収集・処理・加工されたデータを分析して、有用な「価値」を引き出すデータサイエンスの活用事例を、「価値創造」がイメージできるように、図版や写真を使って紹介。
◇データサイエンスが拓く未来と課題
データサイエンスを理解・活用できる人材の育成や発掘に加え、情報セキュリティや情報モラルへの対応など、データサイエンスが拓く未来と課題について考察、提起。

目次

１　データサイエンスとは（情報通信技術の進展とデジタル化社会
データ活用が進む社会　ほか）
２　データを処理・加工する（データ前処理の目的
環境構築　ほか）
３　データを分析する（データ分析の目的
データの可視化に役立つダッシュボード　ほか）
４　データサイエンスの活用事例（スマートファクトリー
サプライチェーンマネジメント　ほか）
５　データサイエンスが拓く未来と課題（期待されるデータサイエンティスト
データサイエンスに関連する資格や検定　ほか）

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