出版社内容情報
政府による「AI戦略2019」では,文理を問わず,すべての大学・高専生(約50万人卒/年)が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました(2020年4月版)。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。
本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は,モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。
一部の私立文系の大学では,中学数学すら修めていない学生が多く,コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は,そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう,やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと,与えられたデータをもとに「データを読み,データを説明し,データを扱う」ことを,実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して,データサイエンスを体験できます。
本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため,教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており,コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。
内容説明
Excel演習で初歩的なデータ分析の手法が学べる!本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は、モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容です。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期15回の授業計画のモデルケースを本文で紹介しており、授業に取り入れやすい内容となっています。文理を問わず、ご使用いただけます。
目次
第1章 導入 社会におけるデータ・AI利活用(社会で起きている変化;社会で活用されているデータ;データ・AIの活用領域;データ・AI利活用のための技術;データ・AI利活用の現場;データ・AI利活用の最新動向)
第2章 基礎 データリテラシー(Excelの基本的な操作方法;時系列データの可視化;平均の算出とその可視化;標準偏差の算出とその可視化;大量のデータを扱う方法;基本統計量の算出と箱ひけ図;度数分布表とヒストグラムの作成;散布図の作成と相関係数の算出;定性データの扱い方とクロス集計)
第3章 心得 データ・AI利活用における留意事項(データ・AIを扱う上での留意事項;データを守る上での留意事項)
著者等紹介
吉岡剛志[ヨシオカツヨシ]
早稲田大学大学院先進理工学研究科博士後期課程修了(ナノ理工学専攻)、博士(工学)。早稲田大学助手、早稲田大学助教、高輝度光科学研究センター博士研究員等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース准教授
森倉悠介[モリクラユウスケ]
早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程修了(数学応用数理専攻)、博士(工学)。早稲田大学助教等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース講師
小林領[コバヤシリョウ]
早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程修了(数学応用数理専攻)、博士(工学)。早稲田大学講師等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース准教授
照屋健作[テルヤケンサク]
東京大学大学院経済学研究科博士課程単位取得退学(経済理論専攻)。帝京平成大学講師等を経て、帝京平成大学人文社会学部経営学科経営情報コース准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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