内容説明
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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
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