応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践 (データサイエンス入門シリーズ)

著者 : 赤穂昭太郎 今泉允聡 内田誠一 清智也 高野渉 辻真吾 原尚幸 久野遼平 松原仁 宮地充子 森畑明昌 宿久洋

制作 : 北川 源四郎  竹村 彰通 

• 講談社 (2023年2月16日発売)

作品紹介・あらすじ

★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾！★
★「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」に完全準拠した公式カラーテキスト！★

・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！
・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」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】
1章　データサイエンス基礎
1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平）
1.2　データの記述　（宿久　洋）
1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平）
1.4　データ分析の手法　（原　尚幸)
1.5　数学基礎　（清　智也)

2章　 データエンジニアリング基礎
2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一）
2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾）
2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌）
2.4　ITセキュリティ　（宮地充子）

3章　 AI基礎
3.1　AIと社会　（松原　仁)
3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎）
3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡)
3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉）

感想・レビュー・書評

[サイバー大学附属図書館さんの感想 · 2024年4月5日]

＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/vJvd1wCwhaKg7Q6twmgwZ9Dyjoe/description.html

[岩手県立大学メディアセンターさんの感想 · 2023年11月18日]

【配架場所、貸出状況はこちらから確認できます】
https://libipu.iwate-pu.ac.jp/opac/volume/563958

[桜美林大学図書館さんの感想 · 2023年6月28日]

https://cool.obirin.ac.jp/opac/volume/917642

多摩にもあります

[fraserlibさんの感想 · 2023年6月8日]

請求記号　417/Ki 63

[日本大学歯学部さんの感想 · 2023年5月11日]

https://dentlib.nihon-u.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=1000083710&opkey=B168376747543890&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

[別府さんの感想 · 2023年2月22日]

【書誌情報】
応用基礎としてのデータサイエンス　ＡＩ×データ活用の実践
編：北川源四郎 竹村彰通
著：赤穂昭太郎 今泉允聡 内田誠一 清智也 高野渉 辻真吾 原尚幸 久野遼平 松原仁 宮地充子 森畑明昌 宿久洋
発売日 2023年02月16日
価格 定価：2,860円（本体2,600円）
ISBN 978-4-06-530789-2
判型 A5
ページ数 384ページ
シリーズ データサイエンス入門シリーズ

★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾★
★「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」に完全準拠した公式カラーテキスト★
・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！
・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」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。
https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000374026

【簡易目次】
1章　データサイエンス基礎
1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平）
1.2　データの記述　（宿久　洋）
1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平）
1.4　データ分析の手法　（原　尚幸)
1.5　数学基礎　（清　智也)

2章　 データエンジニアリング基礎
2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一）
2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾）
2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌）
2.4　ITセキュリティ　（宮地充子）

3章　 AI基礎
3.1　AIと社会　（松原　仁)
3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎）
3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡)
3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉）

著者プロフィール

産業技術総合研究所 人間情報インタラクション研究部門 上級主任研究員

「2023年 『応用基礎としてのデータサイエンス　AI×データ活用の実践』 で使われていた紹介文から引用しています。」