AIデータサイエンスリテラシー入門

（概要）

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政府によるAI戦略2019において、文系・理系を問わず全ての大学・高専生が、初級レベルの「数理・データサイエンス・AI」を習得することが目標として掲げられました。そして、モデルカリキュラムが策定され、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」も創設されました。本書は、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠し、「導入：社会におけるデータ・AI利活用」、「基礎：データリテラシー」、「心得：データ・AI利活用における留意事項」を体系的に学習する入門書です。第2章において、Excelの基本的操作方法を学習しながら実データを用いた実践的な演習を行い、データリテラシーである「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を体験できる構成となっているのが本書の特徴です。半期1コマの授業に対応し、コンピュータリテラシーのExcelの授業の一環として、「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーに関する実践的な授業を実施することができます。


（こんな方におすすめ）

・基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生。履修する学生。モデルカリキュラムで学びたい社会人


（目次）

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

　　1-2 社会で活用されているデータ

　　1-3 データ・AIの活用領域

　　1-4 データ・AI利活用のための技術
　　1-5 データ・AI利活用の現場

　　1-6 データ・AI利活用の最新動向

第2章［基礎］データリテラシー

　　2-1 Excelの基本的な操作方法

　　2-2 時系列データの可視化

　　2-3 平均の算出とその可視化

　　2-4 標準偏差の算出とその可視化

　　2-5 大量のデータを扱う方法

　　2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図

　　2-7 度数分布表とヒストグラムの作成

　　2-8 散布図の作成と相関係数の算出

　　2-9 定性データの扱い方とクロス集計

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

　　3-2 データを守る上での留意事項