内容説明
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◆「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」に完全準拠した公式テキスト！！◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】
「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。
・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。
・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。
・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩ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】
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利活用の現場 （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）
目次
第1章［導入］社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会でおきている変化
ビッグデータ／検索エンジンとSNS／第4次産業革命／AIの驚異的発達／人間の知的活動とAI
1.2 社会で活用されているデータ
データの種類／データの所有者／構造化データと非構造化データ／自動翻訳
1.3 データとAIの活用領域
事業活動におけるデータ・AI活用の広がり／活用目的ごとのデータ・AI活用の広がり
1.4 データ・AI利活用のための技術
誰もが無意識にデータを解析して生きている／予測／グルーピングとクラスタリング／発見／データ解析の関連話題／非構造化データ処理／データ可視化／パターン認識技術／人工知能
1.5 データ・AI活用の現場
データ分析による意思決定／情報技術による自動化／データ分析・自動化の実際／組織的考慮点
1.6 データ・AI利活用の最新動向
AI等を活用した新しいビジネスモデル／AI最新技術の活用例
第2章［基礎］データリテラシー
2.1 データを読む
データの種類／データの分布と代表値／代表値の性質の違い／データのばらつき／観測データに含まれる誤差の扱い／打ち切りや脱落を含むデータ，層別の必要なデータ／相関と因果性／母集団と標本抽出／クロス集計表，相関係数行列，散布図行列／統計情報の正しい理解
2.2 データを説明する
データの表現／データの図解表現／データの比較／不適切なグラフ表現／優れた可視化の例
2.3 データを扱う
表形式のデータ／データ解析ツール／SSDSEデータを扱う
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
ELSI／一般データ保護規則：GDPR／十分性認定／AI倫理／AI脅威論／ブラックボックス化／説明可能性／
アカウンタビリティ，透明性，トラスト／公平性／データ・AI活用における負の事例紹介：データの悪用・目的外利用／フラッシュクラッシュ
3.2 データを守る上での留意事項
データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー／データサイエンスと情報セキュリティ／データサイエンスとプライバシー
