データサイエンス

発売日 : 2022年11月17日

著者／編集 : 生田目 崇

出版社 : 創元社

発行形態 : 全集・双書

「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

生田目 崇

生田目 崇（なまため・たかし） 1999年東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻、博士後期課程修了、博士（工学）。2002年専修大学商学部専任講師・准教授・教授。2012年より中央大学理工学部経営システム工学科（現・ビジネスデータサイエンス学科）教授。マネジメント・サイエンス、マーケティング・サイエンスを中心とした幅広いデータサイエンス研究に従事。主な著書に『マーケティングのための統計分析』（オーム社）、『マーケティング・エンジニアリング入門』（有斐閣、共著）など。

生田目, 崇, 1970-