既刊(1巻)
教養としてのデータサイエンス
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1,800
◆「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」に完全準拠した公式テキスト！！◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】
「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。
・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。
・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。
・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。
・カラーで見やすく、練習問題も充実。
【主な内容】
第1章 ［導入］ 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化 （樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ （樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域 （孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術 （内田誠一）
1.5 データ・AI利活用の現場 （丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向 （内田誠一）
第2章 ［基礎］ データリテラシー
2.1 データを読む （川崎能典）
2.2 データを説明する （椎名 洋）
2.3 データを扱う （川崎能典）
第3章 ［心得］ データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 （中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項 （佐久間淳）
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教養としてのデータサイエンス
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あらすじ
◆「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」に完全準拠した公式テキスト！！◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】
「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。
・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。
・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。
・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。
・カラーで見やすく、練習問題も充実。
【主な内容】
第1章 ［導入］ 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化 （樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ （樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域 （孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術 （内田誠一）
1.5 データ・AI利活用の現場 （丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向 （内田誠一）
第2章 ［基礎］ データリテラシー
2.1 データを読む （川崎能典）
2.2 データを説明する （椎名 洋）
2.3 データを扱う （川崎能典）
第3章 ［心得］ データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 （中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項 （佐久間淳）
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