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改訂新版 情報科学入門 統計・データサイエンス・AI

著者
石田基広（いしだもとひろ），大薮進喜（おおやぶしんき）　監修・著
上田哲史（うえたてつし），瓜生真也（うりゅうしんや），掛井秀一（かけいひでかず），金西計英（かねにしかずひで），谷岡広樹（たにおかひろき），鳥井浩平（とりいこうへい），中山慎一（なかやましんいち），芳賀昭弘（はがあきひろ）　著
定価
2,420円（本体2,200円＋税10%）
発売日
2025.3.27
判型
頁数
352ページ
ISBN
978-4-297-14858-4

サポート情報

概要

データサイエンスに重点を置いた情報科学とデータ分析の入門書です。 基礎知識から，関連する技術をわかりやすく解説します。

本書の構成は，それぞれ標準カリキュラムの以下に相当します。

第1章「1. 導入，社会におけるデータ・AI利活用」

第2章「2. 基礎，データリテラシー」

第3章「3. 心得，データ・AI利活用における留意事項」

第4章「4. 選択，オプション」

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に対応させると，第1章が「項目1」と「項目2」「項目3」に，第2章が「項目5」に，そして第3章が「項目4」に対応します。

また，本書を改訂するにあたり，新たに生成AIに関するトピックを第6章として，さらにオープンデータの活用を第7章に追加しています。

第6章は応用基礎レベルの「3. AI基礎」に該当します。第7章は応用基礎レベル「2.データエンジニアリング基礎」に相当します。

データサイエンスの基礎を学びたい方，AI技術に興味がある方，データ分析の実践力を身につけたい方など，幅広い読者におすすめです。

こんな方にオススメ

  • 情報科学およびデータ分析の基礎を学びたい方

目次

  • 序文

第1章　社会におけるデータ・AI活用

  • 1-1　社会で起きている変化
  • 1-2　社会で活用されているデータ
  • 1-3　データサイエンス・AIの活用領域
  • 1-4　データサイエンス・AIの利活用のための技術
  • 1-5　データサイエンス・AIの利活用の最新動向

第2章　データの要約と可視化

  • 2-1　データの要約
  • 2-2　要約統計量
  • 2-3　関係をとらえる
  • 2-4　データの可視化
  • 2-5　まとめ
  • 2-6　参考文献

第3章　データの法規と倫理

  • 3-1　データ解析のインパクトと倫理
  • 3-2　データの健全な取り扱い
  • 3-3　個人情報
  • 3-4　結果の説明可能性
  • 3-5　データと情報に関する権利と法律
  • 3-6　参考文献

第4章　データ活用の手法と実践

  • 4-1　はじめに
  • 4-2　代表的な確率分布
  • 4-3　確率論とベイズの定理
  • 4-4　推測統計学の基礎
  • 4-5　統計的検定の基礎
  • 4-6　ROC解析と推論の評価
  • 4-7　モデリング
  • 4-8　回帰分析
  • 4-9　単回帰分析
  • 4-10　クラスタ分析
  • 4-11　参考文献

第5章　データ構造，アルゴリズム，プログラミング

  • 5-1　プログラミングの話題に入る前に
  • 5-2　データ構造
  • 5-3　アルゴリズム
  • 5-4　プログラミングの基礎
  • 5-5　参考文献

第6章　深層学習，生成AI

  • 6-1　深層学習
  • 6-2　生成AI
  • 6-3　参考文献

第7章　オープンデータの活用

  • 7-1　オープンデータ
  • 7-2　クリエイティブ・コモンズ
  • 7-3　機械判読に適したデータ
  • 7-4　さらなるデータの活用と課題
  • 7-5　機械学習によるデータの活用と限界

付録A　RStudioによるRの実行

  • A-1　分析ツールの必要性
  • A-2　RとRStudioについて
  • A-3　プロジェクトの作成
  • A-4　スクリプトの記述
  • A-5　スクリプトの実行
  • A-6　グラフの描画
  • A-7　パイプ演算子
  • A-8　Rの終了
  • A-9　参考文献

付録B　Google ColabによるPythonの実行

  • B-1　Python
  • B-2　Google Colab
  • B-3　Google Driveとの連携
  • B-4　Python速習
  • B-5　関数
  • B-6　データサイエンスのためのライブラリ
  • B-7　データフレーム
  • B-8　データ操作とグラフィックス
  • B-9　map関数
  • B-10　関数の定義
  • B-11　スクリプトファイルの保存とColabの終了
  • 索引

プロフィール

石田基広（いしだもとひろ）

徳島大学デザイン型AI教育研究センター教授。1991年東京都立大学大学院博士後課程中退。著書『Rによるテキストマイニング入門 第二版』（森北出版, 2017），『新米探偵，データ分析に挑む』（SB Creative, 2015），監修Wonderful Rシリーズ（共立出版），Data Science Library（技術評論社）。本書の監修，前書き，付録Bの執筆を担当。

大薮進喜（おおやぶしんき）

徳島大学教養教育院/デザイン型AI教育研究センター教授。博士（理学）。2003年東京大学大学院理学系研究科博士後期課程修了。専門は宇宙物理学。本書の監修，第1章の執筆を担当。

上田哲史（うえたてつし）

徳島大学情報センター教授。博士（工学）。1992年徳島大学大学院工学研究科博士前期課程修了。研究テーマは非線形力学系の数値解析，情報セキュリティ対策。第3章1～4節の執筆を担当。

瓜生真也（うりゅうしんや）

徳島大学デザイン型AI 教育研究センター／理工学部助教。修士（環境学）。2014年横浜国立大学大学院環境情報学府博士前期課程修了。研究テーマはビッグデータ解析。第7章の執筆を担当。

掛井秀一（かけいひでかず）

徳島大学大学院社会産業理工学研究部准教授。博士（工学）。1990年名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了。研究テーマは情報通信技術の都市・建築計画への適用。第2章および付録Aの執筆を担当。

金西計英（かねにしかずひで）

徳島大学高等教育研究センター教授。博士（工学）。2000年徳島大学より博士を修得。研究テーマは，教育工学，学習支援システム，eラーニング。第5章の執筆を担当。

谷岡広樹（たにおかひろき）

徳島大学情報センター／デザイン型AI教育研究センター講師。博士（工学）。1997年千葉大学卒業，2008年信州大学大学院総合工学系研究科博士後期課程修了。2級知的財産管理技能士。研究テーマは人工知能の応用と教育。第3章5節の執筆を担当。

鳥井浩平（とりいこうへい）

徳島大学デザイン型AI教育研究センター特任助教。博士（工学）。2023年徳島大学大学院先端技術科学教育部システム創成工学専攻博士後期課程修了。専門はソフトコンピューティング。第6章の執筆を担当。

中山慎一（なかやましんいち）

徳島大学大学院社会産業理工学研究部准教授。博士（工学）。1996年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程修了。研究テーマはアルゴリズム論。第4章6～10節の執筆を担当。

芳賀昭弘（はがあきひろ）

徳島大学大学院医歯薬学研究部教授。博士（工学）。2002年名古屋工業大学大学院工学研究科博士後期課程修了。専門は医学物理学。第4章1～5節の執筆を担当。