データサイエンスリテラシー(データサイエンスリテラシー)

Name: データサイエンスリテラシー
Author: 高橋弘毅/市坪 誠/河合孝純/山口敦子
ISBN: 9784407352573

応用事例と演習から学ぶ「誰も」が身につけたい力

AI・機械学習

著者:: 高橋弘毅/市坪　誠/河合孝純/山口敦子(タカハシヒロタカ/イチツボマコト/カワイタカズミ/ヤマグチアツコ)
出版社:: 実教出版
出版日:: 2022年04月07日頃
ISBN:: 9784407352573
在庫:: 在庫あり

初級者向け

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書籍紹介

内閣府・文部科学省・経済産業省の 3 府省が連携し、各大学・高等専門学校における教育の取組を奨励している、「数理・データサイエンス・ AI 」教育向けのテキスト。「数理・データサイエンス・ AI (リテラシーレベル) モデルカリキュラム」に準拠。
第 1 部社会におけるデータ・人工知能活用事例
1 章データサイエンスとは?
2 章データサイエンスの応用事例
3 章機械学習の基本とその精度評価
第 2 部データ分析技術の体験
4 章データの可視化
5 章テキストマイニング
6 章ディープラーニング
第 3 部オープンデータ・オープンサイエンス
7 章オープンデータとは
8 章オープンデータの成り立ち
9 章データと倫理
第 4 部課題解決プロセスの体験
10 章データサイエンスによる SDGs 課題解決への取り組み
第 5 部独自課題に向けたダッシュボード作成の体験
11 章データ収集の基礎
12 章データ収集演習
13 章分類と回帰
14 章ダッシュボードの作成
15 章この本で学んだこと

技書の森解説

大学や高等専門学校で「数理・データサイエンス・ AI 」教育が全学的に展開されるようになり、専攻を問わず全員が学ぶ授業のための教科書が求められるようになりました。本書はそのための一冊で、政府のモデルカリキュラム (リテラシーレベル) に準拠した授業用テキストとして実教出版から 2022 年に刊行されています。著者は高橋弘毅氏、市坪誠氏、河合孝純氏、山口敦子氏の 4 名です。

構成は 5 部 15 章で、社会での活用事例と機械学習の基本から入り、データの可視化・テキストマイニング・ディープラーニングを手を動かして体験し、オープンデータとデータ倫理を挟んで、 SDGs を題材にした課題解決、最後はデータ収集からダッシュボード作成までを通しで演習します。サブタイトルに「誰も」とあるとおり、情報系の専門教育ではなく、文系を含む初年次学生を想定した難易度設定で、高度な数学やプログラミングの素養は前提にしていません。理論の網羅より「事例と演習で一巡させる」ことに軸足があるのが特徴です。

授業テキストとしての採用を想定した作りですが、モデルカリキュラムに沿って基礎を一通りさらいたい社会人が独学の足がかりにする使い方も成立します。分析手法を深く学ぶ前の、データと付き合う素養づくりの段階に置きたい教科書です。

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