はじめて学ぶ 数理・データサイエンス・AI [単行本]Ω

目次はじめに目次学習環境について本書の最新情報および学習ファイルについて第1章 社会で起きている変化01 情報を使いこなす社会02 IoTですべてのモノがつながる03 ビッグデータの活用04 データを取り扱う際の注意点第2章 AI時代の到来01 そもそもAIってどんなもの？02 AIを使いこなすには03 AIの活用による働き方の変化04 AI社会原則第3章 データを守るための留意事項01 情報セキュリティについて考えてみよう02 情報セキュリティ対策を行ってみよう03 利用者のセキュリティ上の注意点04 個人情報の管理第4章 データ活用と必要なスキル01 どうして「データ活用力」が期待されるのか02 データと分析結果を対応付けて考えよう03 分析結果を利用する人になりきって考える04 データ分析のための武器を身に付けよう：Excel のススメ第5章 データの準備とデータのタイプ01 ネットでデータを探してみよう02 アンケートデータを使ってみよう03 データの対象をしっかり理解し、説明する04 3つのデータの形第6章 アンケートデータを要約しよう01 データの要約とは何か02 Excelで要約してみる03 グラフでデータを視覚化しよう04 ストーリーを考えてデータを分析しよう第7章 データを比較して仮説を考えよう01 質的データを比較する02 プレゼンするために「仮説」を持とう03 分析結果を解釈して「ファインディング」を伝えよう04 データによる仮説の検証に突っ込みを入れてみよう第8章 データを代表値で要約する01 平均値を活用しよう02 平均値を計算する際は、分布も確認しよう03 度数分布とヒストグラムを活用しよう第9章 量的変数をばらつきで要約する01 ばらつきを数値化する02 売上データを分析しよう03 一部のデータでは誤差を加味しよう第10章 平均と標準偏差を活用しよう01 新しい変数を作って差別化しよう02 異なる単位の変数を比較する03 ずれの大きな値にチャンスを見つけよう04 外れ値をもっと活用しよう第11章 散布図を活用して関係性を分析する01 人事評価データを分析しよう02 散布図から似ている評価を特定する03 相関分析を応用しよう第12章 データ分析を活用するために知っておきたいポイント01 データ分析の結果を伝えよう02 分析手法の全体像を知っておこう03 さらなる学習のために索引内容紹介本書は、「文理を問わず、全ての大学・高専生が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」という政府発表に基づき、数理・データサイエンス・AI分野のリテラシーレベルの知識を習得することを目的とした学習教材です。近年、データサイエンス（データの分析と活用）の重要性が急激に高まっています。また、AIが急速に発展している現在、データやAIを使いこなすスキルが、これまで以上に求められています。本書では、データから情報を読み取ったり視覚化したりする知識を身に付け、分析結果をどのように伝えると効果的かを丁寧にわかりやすく解説しています。●数理・データサイエンス・AIの学習に最適！「全ての大学・高専生が、過程に初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」という政府発表に対応するために、「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーレベルの知識を習得するために最適な書籍です。なぜ今の時代、データを取り扱うことが必要なのかを確認しつつ基本的な知識を習得できます。●はじめて学習する方でも安心！データ分析をはじめて学習する方や数字が得意でない方でも、やさしい表現やわかりやすい具体例を用いて説明しているので、安心して学習できます。●Excelの操作でデータを見える化！Excelを使って、データを視覚的に表現したり、分析したりする手法を身に付けることができます。難しい計算や理論はExcelに任せることで、データ分析を身近に感じることができます。●授業をサポートする採用特典付きご採用特典として、授業をサポートするカリキュラム案や課題をご提供いたします。学生が自己採点に利用したり、講師が成績評価に利用したりできます。