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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