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≪データサイエンス大系≫

データサイエンス入門 第2版

データサイエンス入門 第2版
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≪データサイエンス大系≫

筆頭著者 竹村 彰通 姫野 哲人 高田 聖治 (編)

滋賀大学学長 滋賀大学データサイエンス学部准教授 国際連合上席統計官

その他の著者 和泉志津恵・市川治・梅津高朗・北廣和雄・齋藤邦彦・佐藤智和・白井剛・高田聖治・竹村彰通・田中琢真・姫野哲人・槙田直木・松井秀俊 共著

学術図書出版社

電子版ISBN 978-4-7806-9010-1

電子版発売日 2023年12月15日

ページ数 240

判型 A5

印刷版ISBN 978-4-7806-0730-7

印刷版発行年月 2021年3月

DOI https://doi.org/10.60309/9784780607307

書籍・雑誌概要

データ分析の初歩から活用事例までを平易に解説したデータサイエンスのリテラシー醸成のための教科書。
第2版では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムより公表された「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」に準拠する形で、「導入」および「心得」にあたる記述を補完した。
全ページカラー。

目次

第1章 現代社会におけるデータサイエンス
 1.1 データサイエンスの役割
 1.2 データサイエンスと情報倫理
 1.3 データ分析のためのデータの取得と管理
第2章 データ分析の基礎
 2.1 ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散
 2.2 散布図と相関係数
 2.3 回帰直線
 2.4 データ分析で注意すべき点
第3章 データサイエンスの手法
 3.1 クロス集計
 3.2 回帰分析
 3.3 ベイズ推論
 3.4 アソシエーション分析
 3.5 クラスタリング
 3.6 決定木
 3.7 ニューラルネットワーク
 3.8 機械学習とAI(人工知能)
第4章 コンピュータを用いた分析
 4.1 Excelを用いたデータ分析
 4.2 統計解析ソフトRを使ったデータ分析
 4.3 プログラミング言語Pythonを使ったデータ分析
第5章 データサイエンスの応用事例
 5.1 マーケティング
 5.2 金融
 5.3 品質管理
 5.4 画像処理
 5.5 音声処理
 5.6 医学
第6章 より進んだ学習のために

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