新入生のための データサイエンス入門(シンニュウセイノタメノデータサイエンスニュウモン)

デジタル社会が進み、文系の学生にも必要とされるデータサイエンス・ AI の技術と利活用を身近な事例により述べる。
Excel による体験、データを処理・分析し、可視化する方法、またデータ・ AI 活用の留意点について学ぶ。
part 1 導 入

1. コンピュータでデータを作る
2. 社会の変化とデータサイエンスをみる
3. 企業におけるデータの利活用を知る

part 2 AI 入門

4. 人工知能と機械学習を知る
5. コンピュータからおすすめ情報が出る
6. 情報を可視化する

part 3 データリテラシー

7. データを読み取る
8. データを説明する
9. データを処理する

part 4 データ・ AI の利活用

10. 企業にける情報システムや AI の活用を知る
11. ビックデータを収集・蓄積・活用する
12. 観光をデータから見る
13. ヘルスケアをデータから見る

part 5 データサイエンスの心得

14. 情報セキュリティと AI 利活用における留意事項
15. 個人情報を保護する

大学の初年次教育にデータサイエンスが組み込まれるようになり、文系学部でも避けて通れない科目になりました。共立出版から 2023 年 10 月に刊行された本書は、その初年次講義を想定した教科書です。著者は豊田修一氏と樽井勇之氏。プログラミング言語ではなく Excel を道具に選んでいるため、パソコンの基本操作さえできれば演習に入れる敷居の低さが最大の特徴です。

5 部 15 章構成で、導入部では社会の変化と企業でのデータ利活用を概観し、 AI 入門部で人工知能と機械学習、推薦の仕組み、情報の可視化を扱います。中核となるデータリテラシー部では、データを読み取る・説明する・処理するという基本動作を演習で固め、続く利活用部では観光やヘルスケアといった身近な題材でデータの見方を実践します。最終部が情報セキュリティと個人情報保護に割かれているのは、データを「使う」だけでなく「使うときの責任」まで含めて初年次に教えるという設計思想の表れです。

数学的な前提はほぼ求められず、難易度は大学 1 年生の共通教育レベルに調整されています。文系学生が単位のためだけでなく将来の業務の素養として学ぶ最初の教材に向くほか、社会人が Excel でデータ分析の初歩をやり直す独習書としても機能します。ここを土台に、興味が湧いた方向へ統計学や Python の専門書を積み増していけばよいのです。