出版社内容情報
●データサイエンスについて，そのベースとなる統計学や相関，クラスター化，ニューラルネットワークや深層学習/ディープラーニングの簡単な原理から，その誤用の危険性，さらによく見かける「統計的有意性」とその濫用の問題まで指摘した上で，科学やビジネス，娯楽などでのその応用について手際よく紹介することで，データサイエンスの全体的な見取り図を提示．また一方，それが持つ監視社会やプライバシー面での危険性，モデルのブラックボックス化による各種バイアスの可能性などの危険性についても指摘することで，良い面と悪い面がバランスよく解説されたデータサイエンスについての包括的な入門書．
●1テーマ見開き完結で，独創的イラストと明解な文によって，短時間でその概念の本質が理解できてしまう，英語圏でベストセラーとなっている30-SECONDシリーズの翻訳．
【目次】
第1章 データ取集
用語解説／データ収集／データの視覚化／データから学ぶ／ツール／回帰分析／人物像：フランシス・ゴルトン／クラスタ
ー化／統計学とモデリング／機械学習／ニューラルネットワークと深層学習/ディープラーニング
第2章 不確実性
用語解説／標本抽出／相 関／平均回帰／信頼区間／サンプリングバイアス／アルゴリズムのバイアス／人物像：ジョ
ージ・ボックス／統計的有意性／過学習
第3章 科 学
用語解説／CERNとヒッグス粒子／天体物理学／CRISPRとデータ／100万人ゲノム解析計画／人物像：ガートルード・コッ
クス／気候変動／がんの治療／疫 学
第4章 社 会
用語解説／監 視／セキュリティ／プライバシー／人物像：フローレンス・ナイチンゲール／投票の科学／保 健／IBM の
WatsonとGoogleのDeepMind
第5章 ビジネス
用語解説／インダストリー4.0／電力供給と配電／物 流／人物像：ハーマン・ホレリス／マーケティング／金融モデリング
／新製品開発
第6章 娯 楽
用語解説／ショッピング／出会い／音 楽／人物像：エイダ・ラブレス／スポーツ／ソーシャルメディア／ゲーム／ギャン
ブル
第7章 未 来
用語解説／パーソナル化医療／精神衛生／スマートホーム／人物像：ジョン・W・テューキー／信頼性スコア／人工知能 (AI)
／規 制／倫 理
参考文献
執筆者紹介
訳者あとがき
索 引
内容説明
データサイエンスについて、そのベースとなる統計学や相関、クラスター化、ニューラルネットワークや深層学習／ディープラーニングの簡単な原理から、その誤用の危険性、さらによく見かける「統計的有意性」とその濫用の問題まで指摘した上で、科学やビジネス、娯楽などでのその応用について手際よく紹介することで、データサイエンスの全体的な見取り図を提示。また一方、それが持つ監視社会やプライバシー面での危険性、モデルのブラックボックス化による各種バイアスの可能性などの危険性についても指摘することで、良い面と悪い面がバランスよく解説されたデータサイエンスについての包括的な入門書。
目次
第１章 基本
第２章 不確実性
第３章 科学
第４章 社会
第５章 ビジネス
第６章 娯楽
第７章 未来
著者等紹介
ヴィッタート，Ｌ．［ヴィッタート，Ｌ．］ ［Ｖｉｔｔｅｒｔ，Ｌｉｂｅｒｔｙ］
ワシントン大学セントルイス校オーリン・ビジネススクールのデータサイエンス実践教授。多くのニュースメディアに定期的に寄稿、Ｆｏｘ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ週刊コラム「統計学者の人生ガイド」を執筆。王立統計学会アンバサダー、ＢＢＣエキスパートウーマン、国際統計学会（ＩＳＩ）の選出会員として、統計やデータを一般の人々に伝える活動を行っている。また、『ハーバード・データサイエンス・レビュー』副編集長であり、米国国連難民高等弁務官事務所（ＵＮＨＣＲ）の理事、ならびにＵＮＨＣＲの難民向けデータイニシアチブ「ＨＩＶＥ」の理事でもある
山形浩生［ヤマガタヒロオ］
翻訳家、評論家、開発援助コンサルタント。東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。マサチューセッツ工科大学不動産センター修士課程修了。１９６４年生まれ（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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