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教養としてのデータサイエンス

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◆「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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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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