概要

本書は文系理系を問わず，高校卒業レベルの読者が，情報科学とデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。とくに「データサイエンス」を理解するための基礎知識と，その関連技術の紹介に重点を置いています。

また，本書は数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開しているリテラシーレベルのモデルカリキュラムを参考に構成しています。たとえば，第1章は標準カリキュラムの「1.導入，社会におけるデータ・AI 利活用」に，第2章は「2.基礎，データリテラシー」，第3章は「3. 心得，データ・AI 利活用における留意事項」，第4章は「4.選択，オプション」に相当します。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」に対応しています。

目次

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 確率・統計の基礎
• 4-2 モデリング
• 4-3 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 データ構造プログラミング
• 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

付録A RStudio によるRの実行

付録B JupyterによるPythonの実行

サポート

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