教養としてのデータサイエンス 改訂第2版 (データサイエンス入門シリーズ)

中川裕志 丸山宏 佐久間淳 内田誠一 北川源四郎 孝忠大輔 川崎能典 椎名洋 樋口知之 竹村彰通

• 講談社 (2024年12月12日発売)

作品紹介・あらすじ

◆累計5万部を超えるベストセラー改訂！◆

【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。

・これからを生き抜くために知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり！
・「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」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ！
・フルカラーで見やすく練習問題も充実！
・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説！

【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）

感想・レビュー・書評

[岩手県立大学メディアセンターさんの感想 · 2025年10月14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/583936

[女子栄養大学図書館さんの感想 · 2025年5月28日]

女子栄養大学図書館OPAC▼https://opac.eiyo.ac.jp/detail?bbid=2000074813

[くろ@骨肉腫患者さんの感想 · 2025年5月26日]

●2025年5月26日、東京大学・書籍部にあった。セッションで寄った日。

東京大学・書籍部START

[桜美林大学図書館さんの感想 · 2025年5月23日]

https://cool.obirin.ac.jp/opac/volume/962847

[福島学院大学図書館情報センターさんの感想 · 2025年4月9日]

シラバス　参考書
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講義名：データサイエンス
こども学科

[サイバー大学附属図書館さんの感想 · 2025年3月31日]

・参考図書指定科目：「データサイエンス入門」
＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/aS2KLSlENBACbRx0Vxj2A-usW_n/description.html

[サイバー大学附属図書館さんの感想 · 2025年3月25日]

・参考図書指定科目：「データサイエンス入門」

＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/aS2KLSlENBACbRx0Vxj2A-usW_n/description.html

[京都府立大学附属図書館さんの感想 · 2025年3月14日]

京都府立大学附属図書館OPAC
https://opacs.pref.kyoto.lg.jp/opac/volume/1304842?locate=ja&target=l

[東京大学医学図書館さんの感想 · 2025年2月25日]

2月新着
東京大学医学図書館の所蔵情報
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_link/bibid/2003722876

[みのるさんの感想 · 2025年1月9日]

強化学習とは、今の手が長期的にどんな結果をもたらす、を予測するための学び。
今これをしたら、先々どうなるか、という視点は試行錯誤を繰り返して学ぶ。人間もAIも同じ。
この辺りの説明は、良かった。

著者プロフィール

理化学研究所革新知能統合研究センター　チームリーダー

「2022年 『機械学習工学』 で使われていた紹介文から引用しています。」