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商品詳細
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データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっている。高校ではすでに統計学が必修となり、大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった。
本書では、データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており、初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。
これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々、どちらの要望にも応える充実の教科書となっている。
第0講 データリテラシーとデータサイエンス
第1講 数値には4つの類別がある
第2講 どう示すか？ 値そのもの、相対値、比率、単位あたり
第3講 数値には誤差がつきもの
第4講 大ざっぱに値をつかもう
第5講 いくつかの数値を1つの値で代表させる
第6講 数値のばらつき具合を測る
第7講 相関イコール因果関係ではない
第8講 偶然のいたずら
第9講 大数の法則が成り立つ
第10講 「統計的に有意」 とは
第11講 隠れている要因はないか
第12講 “3 た” 論法を信じますか ― データの信頼性
第13講 引っかけグラフにご用心
第14講 もっと大きなごまかしにも気をつけよう
第15講 データリテラシーを磨くには
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっている。高校ではすでに統計学が必修となり、大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった。
本書では、データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており、初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。
これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々、どちらの要望にも応える充実の教科書となっている。
第0講 データリテラシーとデータサイエンス
第1講 数値には4つの類別がある
第2講 どう示すか？ 値そのもの、相対値、比率、単位あたり
第3講 数値には誤差がつきもの
第4講 大ざっぱに値をつかもう
第5講 いくつかの数値を1つの値で代表させる
第6講 数値のばらつき具合を測る
第7講 相関イコール因果関係ではない
第8講 偶然のいたずら
第9講 大数の法則が成り立つ
第10講 「統計的に有意」 とは
第11講 隠れている要因はないか
第12講 “3 た” 論法を信じますか ― データの信頼性
第13講 引っかけグラフにご用心
第14講 もっと大きなごまかしにも気をつけよう
第15講 データリテラシーを磨くには
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・この書籍はKinoppy for iOS、Kinoppy for Android、Kinoppy for Windows または Kinoppy for Mac（いずれも最新版）でお読みください。
・この商品は "Reader™" ではお読み頂けません。
・電子書籍は会員サービス利用規約に則してご利用いただきます。
・海外会員様にはプレゼントを贈れません。
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