出版社内容情報
集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。
そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。
・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力
・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力
・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力
さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した
・数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
も公表されています。
データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。
本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。
読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。
内容説明
Ｓｏｃｉｅｔｙ５．０時代に求められるデータサイエンススキルをわかりやすく解説。データサイエンティスト検定をきっかけにデータ活用を学習する方の入門書。スキルチェックリストｖｅｒ．５に対応！データサイエンティスト協会の執筆陣が、新規項目も徹底解説。
目次
第１章 ＤＳ検定とは（データサイエンティスト検定リテラシーレベルとは；データサイエンティスト協会とデータサイエンティストスキルチェックリストとは ほか）
第２章 データサイエンス力（ベクトルの内積に関する計算方法を理解し、線形式をベクトルの内積で表現できる；行列同士、および行列とベクトルの計算方法を正しく理解し、複数の線形式を行列の積で表現できる ほか）
第３章 データエンジニアリング力（オープンデータを収集して活用する分析システムの要件を整理できる；サーバー１～１０台規模のシステム構築、システム運用を手順書を元に実行できる ほか）
第４章 ビジネス力（ビジネスにおける「論理とデータの重要性」を認識し、分析的でデータドリブンな考え方に基づき行動できる；「目的やゴールの設定がないままデータを分析しても、意味合いが出ない」ことを理解している ほか）
第５章 数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム（数理・データサイエンス・ＡＩ（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
社会におけるデータ・ＡＩ利活用（導入）で学ぶこと ほか）
データサイエンティスト検定―リテラシーレベル模擬試験 問題
データサイエンティスト検定―リテラシーレベル模擬試験 解答例
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
nbhd
みみずばれ
みん
チクタクマン
