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≪データサイエンス大系≫

データサイエンス入門 第2版【電子版】

竹村 彰通 姫野 哲人 高田 聖治 (編)

滋賀大学学長 滋賀大学データサイエンス学部准教授 国際連合上席統計官

出版社
学術図書出版社
電子版ISBN
978-4-7806-9010-1
電子版発売日
2023/12/15
ページ数
240ページ
 判型
A5
フォーマット
PDF(パソコンへのダウンロード不可)

電子版販売価格:¥1,870 (本体¥1,700+税10%)

印刷版ISBN
978-4-7806-0730-7
印刷版発行年月
2021/03
ご利用方法
ダウンロード型配信サービス(買切型)
同時使用端末数
2
対応OS
iOS最新の2世代前まで / Android最新の2世代前まで
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※Androidは、Android2世代前の端末のうち、国内キャリア経由で販売されている端末(Xperia、GALAXY、AQUOS、ARROWS、Nexusなど)にて動作確認しています
必要メモリ容量
190 MB以上
ご利用方法
アクセス型配信サービス(買切型)
同時使用端末数
1
※インターネット経由でのWEBブラウザによるアクセス参照
※導入・利用方法の詳細はこちら

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概要

データ分析の初歩から活用事例までを平易に解説したデータサイエンスのリテラシー醸成のための教科書。
第2版では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムより公表された「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」に準拠する形で、「導入」および「心得」にあたる記述を補完した。
全ページカラー。

目次

第1章 現代社会におけるデータサイエンス
 1.1 データサイエンスの役割
 1.2 データサイエンスと情報倫理
 1.3 データ分析のためのデータの取得と管理
第2章 データ分析の基礎
 2.1 ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散
 2.2 散布図と相関係数
 2.3 回帰直線
 2.4 データ分析で注意すべき点
第3章 データサイエンスの手法
 3.1 クロス集計
 3.2 回帰分析
 3.3 ベイズ推論
 3.4 アソシエーション分析
 3.5 クラスタリング
 3.6 決定木
 3.7 ニューラルネットワーク
 3.8 機械学習とAI(人工知能)
第4章 コンピュータを用いた分析
 4.1 Excelを用いたデータ分析
 4.2 統計解析ソフトRを使ったデータ分析
 4.3 プログラミング言語Pythonを使ったデータ分析
第5章 データサイエンスの応用事例
 5.1 マーケティング
 5.2 金融
 5.3 品質管理
 5.4 画像処理
 5.5 音声処理
 5.6 医学
第6章 より進んだ学習のために