「データサイエンス」は、ＩＣＴやＩｏＴ技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野です。そして近年、データサイエンスの基礎となる情報学や統計学を習得したデータサイエンティストが、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野から期待されています。

はじめに ◇Chapter1　データサイエンスとは 情報通信技術の進展とデジタル化社会 データ活用が進む社会 あらゆる分野に求められるデータサイエンス 価値創造を導くデータサイエンス ビッグデータとデータサイエンス データサイエンス推進に必要な3つの知識 データエンジニアリング力 データサイエンス力 ビジネス力 データサイエンスに関連する学問領域 実務におけるデータサイエンスの進め方 データサイエンスを進める企業 ◇Chapter2　データを処理・加工する データ前処理の目的 環境構築 データ収集と蓄積 構造化データと非構造化データ 五感や感情のデータ クラウドコンピューティング データサイエンスのための分析環境 RDBとSQL サンプリングとデータ分割 データクレンジング データの標準化と正規化 データフュージョン 画像や動画データの処理 音声データの処理 質的変数の数値化 ◇Chapter3　 データを分析する データ分析の目的 データの可視化に役立つダッシュボード 記述統計と推測統計 モデル分析の3つの方向性 因果関係の分析 クラス判別の分析 構造の分析 多変量解析 機械学習とデータマイニング 機械学習の手法 テキストマイニング ニューラルネットワークとディープラーニング 画像のためのディープラーニング テキストや音声のためのディープラーニング 強化学習と集団学習 学習済みモデルと転移学習 トピックモデル ベイズ統計学 シミュレーションと意思決定手法 ◇Chapter4　データサイエンスの活用事例 スマートファクトリー サプライチェーンマネジメント 小売業におけるPOSデータ活用 マイルポイント制度からはじまった「FSP」 EC（電子商取引） インターネット広告 証拠に基づく政策立案「EBPM」 スポーツとデータサイエンス セイバーメトリクスとNeurOlympics ICTが支える自動運転 ファイナンス エネルギーとデータサイエンス インフラにおけるデータサイエンス 第一次産業とデータサイエンス 医療・創薬・ヘルスケア ◇Chapter5　データサイエンスが拓く未来と課題 期待されるデータサイエンティスト データサイエンスに関連する資格や検定 データサイエンスを推進するための組織づくり DXの推進とデータサイエンス Society5.0とサイバーフィジカルシステム データ活用とデータ保護 情報セキュリティ 個人情報保護法 海外における個人情報保護とセキュリティ データサイエンスが拓く未来 AIと倫理 新たな価値創造に向けたデータサイエンス さくいん 参考文献