教養としてのデータサイエンス

発売日 : 2021年06月17日

著者／編集 : 北川 源四郎/竹村 彰通/内田 誠一/川崎 能典/孝忠 大輔/佐久間 淳

出版社 : 講談社

発行形態 : 全集・双書

「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。いま知っておくべき教養！

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

北川 源四郎

東京大学 数理・情報教育研究センター 特任教授 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 議長

北川, 源四郎, 1948-

竹村 彰通

滋賀大学 データサイエンス学部 学部長、教授

竹村, 彰通, 1952-

内田 誠一

九州大学大学院 システム情報科学研究院 教授

川崎 能典

統計数理研究所 モデリング研究系 教授

孝忠 大輔

日本電気株式会社 AI・アナリティクス事業部 AI人材育成センター センター長

佐久間 淳

筑波大学 システム情報系 教授

椎名 洋

滋賀大学 データサイエンス学部 教授

中川 裕志

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

樋口 知之

中央大学 AI・データサイエンスセンター 所長、理工学部 教授 日本統計学会 会長

丸山 宏

株式会社Preferred Networks PFNフェロー