「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