データサイエンスの考え方 ―社会に役立つAI×データ活用のために―

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」準拠テキスト
データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！
データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。
本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。

【著者一覧】
第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻
第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻
第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター
第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター
第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科
第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター
第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科

第1章　データサイエンスの考え方
第2章　アルゴリズムとデータ構造
第3章　システム最適化
第4章　統計的データ解析の考え方
第5章　教師なし学習
第6章　教師あり学習
第7章　確率モデル・確率推論
第8章　強化学習
第9章　情報センシング
第10章　画像解析・深層学習
第11章　時系列データ解析・音声解析
第12章　テキスト解析
第13章　情報セキュリティ
第14章　プライバシー保護技術
第15章　意思決定論
参考文献