はじめてのデータサイエンス

※本書は，竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編『データサイエンス入門第2版(データサイエンス大系)』を，人文社会系大学の基礎教育科目向けにカスタマイズした書籍です．

本書は，ビッグデータ時代を生きるすべての大学生が身につけるべきデータサイエンスをリテラシーレベルで解説したテキストである．専門分野を問わず，大学1年生の教養課程での使用を想定し，特に，文科系の学生にも知っておいてほしい内容を扱っている．そのため，できるだけ数式の使用を避け，図表やグラフを多用して，文科系の学生にも理解できる説明となるよう努めた．また，いくつかの分野でのデータサイエンスの応用事例を紹介し，実社会でのデータサイエンスの役割を知識として学べる構成とした．具体的には以下のような項目を扱っている．

? データサイエンスの社会的な役割
? データサイエンスのための統計学の基礎
? データサイエンスの手法の紹介
? インターネットからのデータの取得とExcel を用いたデータ分析の初歩
? データサイエンスの応用事例

Excelを用いたデータ分析の初歩を扱う第4章では，インターネットで提供されている公共の統計データを取得する方法を丁寧に解説することで読者が「生きたデータ」を用いて学習できるようにした．
データサイエンスの応用事例を扱う第5章では，はじめにデータサイエンスにかかわる国家戦略の解説を行い，社会の変化に応じて国がどのような施策を講じているのか理解を得た上で，行政分野，企業経営分野，健康分野，スポーツ分野の応用事例を紹介する．これによって，データサイエンスが現代社会でいかに必要とされており，どのような役割を果たしているかを知ることができる．

目次

第1章　現代社会におけるデータサイエンス
　データサイエンスの役割／データサイエンスと情報倫理／データ分析のためのデータの取得と管理
第2章　データ分析の基礎
　ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散／散布図と相関係数／回帰直線／データ分析で注意すべき点
第3章　データサイエンスの手法
　クロス集計／回帰分析／ベイズ推論／アソシエーション分析／クラスタリング／決定木／ニューラルネットワーク／機械学習とAI (人工知能)
第4章　Excelによるデータ分析
　基本統計量とヒストグラム・箱ひげ図／散布図と相関係数・回帰直線／Excelやオープンデータ公開方法の変化
第5章　データサイエンス教育と社会への応用事例
　国家戦略／行政分野／企業経営分野／健康分野／スポーツ分野
第6章　より進んだ学習のために

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