内容説明
数学が苦手な学生に向けた、データサイエンスのエッセンスが身につく書籍
●数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）のモデルカリキュラムに対応モデルカリキュラムを意識して編修しました。
数学を極力扱わない編修方針のため、「4．オプション」の内容は別の書に譲っております。
●身近な事例を多数掲載
データサイエンスの学習にスムーズに取り組めるよう、データサイエンスがかかわる身近な事例を、具体例を挙げて紹介しています。
●統計的内容のエッセンスが理解できるように工夫
統計的手法は、計算が煩雑であったり見慣れない数式が出てきたりと、多くの学生が苦手とする分野になります。
本書ではあえて計算はPCに任せることとして数式を取り上げず、入力するデータの取り扱いや計算結果をどうとらえるべきかに重点を当てて編修しております。
目次
第1章 ようこそデータサイエンスへ
1 はじめに
2 データサイエンスで学ぶこと
3 データサイエンスを学ぶ心構え
第2章 AIにサポートされる社会
1 AIによる共助の促進
2 AIに代替される経験知
3 AIが描く画像
4 AIと人間との共同作品
第3章 情報をめぐる世の中の潮流
1 情報を利活用する技術の変遷
～使い方はどう変わってきたのかを知る～
2 Society5.0に向けた情報利活用の課題と対策
～日本が目指す社会を知る～
3 情報利用による課題と変革例
第4章 広がるデータ活用の幅
1 身近に広がるデータサイエンス
2 販売データ
～コンビニのレジはデータの宝庫！ ～
3 協調フィルタリング
～“あなたと似た誰か”が買ったもの～
4 データの活用が生み出す新しい価値
第5章 開発の歴史といま
1 人工知能技術の成長と限界
2 生活の中のAI
第6章 情報倫理とセキュリティ
1 情報セキュリティの要素
2 暗号資産のセキュリティ
3 情報の流出
第7章 データの種類とその活用
1 データの種類
2 データの活用事例
3 データの活用方法
第8章 データリテラシー
1 平均とは
～平均点って全体の特徴を表している？～
2 偏差値とは
～偏差値60ってどれぐらいすごい？～
3 表計算ソフトを用いた集計方法
～パソコンを使って集計しよう～
第9章 データの収集と視覚化
1 グラフの種類
2 誤解されないグラフ
3 2つのデータの関係
4 標本の抽出方法
～データが偏らないためには～
第10章 データの解析方法
1 2つのデータの関連性
2 平均の差の検定（t検定）
第11章 情報の利活用と方法
1 情報の可視化
～「目に見えない」ものをどう扱うかを知る～
2 AIの登場と進化
～AIは自分自身で成長する？～
3 データやAIを扱うときの注意点
～便利なものには落とし穴もある～
第12章 AIによる生活のアップデート
1 スマートスピーカーやAIアシスタント
2 ロボット掃除機
3 無人決済店舗
4 チャットボット
5 自動翻訳
6 ボードゲーム
第13章 AIによる社会のアップデート
1 移動におけるAIの利活用
2 農業におけるAIの利活用
3 医療におけるAIの利活用
4 AIの利活用の今後
第14章 秩序あるデータの重要性
1 AI・データサイエンス時代のプライバシー保護
2 データと真摯に向き合う
3 信頼できる人工知能を目指して
4 AI活用における責任の所在
第15章 これからの学びに向けて
1 データサイエンスのこれから
2 AIと労働問題
～AIは人間を超えたか？～
3 デジタル・シティズンシップの重要性
4 やさしいプログラミングのはじめかた
さくいん
