グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！技術関連の項目も図解しているので、初心者にもわかりやすい！統計学やＡＩの基本などの周辺知識もしっかりカバー！情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！

第1章　データサイエンスを支える技術〜需要が高まる未来の必修科目〜 1-1　21世紀の資源 1-2　データが増えている理由 1-3　さまざまな知識を組み合わせて分析する 1-4　データから価値を見いだす職種 1-5　データはそのまま使えない 1-6　大量のデータは宝の山 1-7　人とコンピュータでは扱いやすいデータが異なる 1-8　データのためのデータを知る 1-9　データを1カ所にまとめる 1-10　効率のよい処理手順を考える 1-11　導き出したルールを使えるようにする 1-12　データを扱うプログラミング言語 1-13　誰でも無料で使えるデータ 1-14　楽しみながら分析手法を学ぶ 1-15　ITを中心に考える 1-16　分析されたデータの活用例 1-17　この商品を買っている人はこんな商品も買っています 1-18　データで値づけが変わる 1-19　小さいサイズから実際に試してみる 1-20　継続的に改善を進める 1-21　目標を決め、戦略的に進める 1-22　データに関わる人を把握する やってみよう　データが使われている事例を調べてみよう 第2章　データの基本〜データの表現方法と読み方〜 2-1　データの種類 2-2　データを範囲で分ける 2-3　グラフを使い分ける 2-4　割合を表すグラフ 2-5　複数のデータを1つのグラフで表現する 2-6　データの基準を作る値 2-7　データの散らばり具合を把握する 2-8　1つの基準で判断する 2-9　不適切なデータを取り扱う 2-10　売上の8割は2割の商品で構成されている？ 2-11　視覚的に表現する 2-12　誰でもデータを分析できる便利ツール 2-13　データを一元管理する 2-14　データの連携を考える 2-15　データの構造を可視化する 2-16　データベースを設計する 2-17　紙に印刷されたデータを取り込む 2-18　高い精度でデータを高速に取り込む やってみよう　伝えたい内容に合ったグラフを選んでみよう 第3章　データの処理と活用～データを分類し、予測する～ 3-1　取得するタイミングによって変わるデータ 3-2　プログラムが自動的に出力するデータ 3-3　長期間での変化を捉える 3-4　2つの軸の関係を把握する 3-5　見せかけの関係に騙されない 3-6　複数の軸で集計する 3-7　軸の数を減らして特徴を把握する 3-8　2点間の距離の考え方を知る 3-9　似たような角度を調べる 3-10　データ分析はかっこいい面だけではない 3-11　複数の軸の関係を明らかにする 3-12　高度な回帰分析を知る 3-13　分類を予測する 3-14　知っている知識から値を推定する 3-15　サイコロを振る操作を実現する 3-16　繰り返し予測して精度を高める 3-17　さまざまな分析手法を知る やってみよう　アンケート結果を集計してみよう 第4章　知っておきたい統計学の知識〜データから答えを導き出す〜 4-1　統計学の種類 4-2　データを取り出す 4-3　起こりやすさを数値で表す 4-4　複数のことが同時に起きる確率を考える 4-5　結果から原因を考える 4-6　データの分布を知る 4-7　たくさんのデータを集めれば本来の値に近づく 4-8　関数で分布を表現する 4-9　取り出したデータから元の集団を推測する 4-10　分散がわからない状態で推定する 4-11　統計的に検証する 4-12　正しいと判断する基準を決める 4-13　検定結果を判断する 4-14　平均を検定する 4-15　分散を検定する やってみよう　身近な食品を使って検定してみよう 第5章　知っておきたいAIの知識〜よく使われる手法とそのしくみ〜 5-1　人のように賢いコンピュータを作る 5-2　人工知能を実現する手法 5-3　人工知能を評価する指標 5-4　学習の進行状況を把握する 5-5　脳を模倣した学習方法 5-6　少しずつ最適解に近づける 5-7　階層を深くし、大量のデータから学習 5-8　誤差を数値化する 5-9　精度を向上させる 5-10　複数のグループに分割する 5-11　任意の個数に分割する 5-12　木構造で学習する 5-13　複数のAIで多数決を取る 5-14　ルールを評価する指標 5-15　境界線からのマージンを最大化する 5-16　自動的に機械学習を実行する 5-17　さまざまな手法を組み合わせて解決法を見つける やってみよう　最新の論文を探してみよう 第6章　セキュリティとプライバシーの問題点〜データ社会はどこに向かうのか？ 6-1　データを扱う上でのモラルを持つ 6-2　揺らぐデータの信頼性 6-3　誤った認識で揺らぐ精度 6-4　日本における個人情報の扱い 6-5　海外における個人情報の扱い 6-6　個人情報の活用を考える 6-7　データ流通と利活用を考える 6-8　データを扱うときのルールを決める 6-9　何のためにデータを集めるかを明示する 6-10　データが持つ権利を知る 6-11　外部のデータを自動的に取得する 6-12　保有するデータへのアクセスを管理する 6-13　内部からのデータの持ち出しを防ぐ 6-14　何度でも同じ結果が得られる やってみよう　使っているサービスのプライバシーポリシーを読んでみよう