概要
政府による「AI戦略2019」では，文理を問わず，すべての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」が策定されました（2020年4月版）。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。
本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は，モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。
一部の私立文系の大学では，中学数学すら修めていない学生が多く，コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は，そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう，やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと，与えられたデータをもとに「データを読み，データを説明し，データを扱う」ことを，実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して，データサイエンスを体験できます。
本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため，教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており，コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。
こんな方におすすめ
- 基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生
- 履修する学生
- モデルカリキュラムで学びたい社会人
目次
第1章 ［導入］社会におけるデータ・AI利活用
- 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・AIの活用領域
- 1-4 データ・AI利活用のための技術
- 1-5 データ・AI利活用の現場
- 1-6 データ・AI利活用の最新動向
第2章 ［基礎］データリテラシー
- 2-1 Excelの基本的な操作方法
- 2-2 時系列データの可視化
- 2-3 平均の算出とその可視化
- 2-4 標準偏差の算出とその可視化
- 2-5 大量のデータを扱う方法
- 2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図
- 2-7 度数分布表とヒストグラムの作成
- 2-8 散布図の作成と相関係数の算出
- 2-9 定性データの扱い方とクロス集計
第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項
- 3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
- 3-2 データを守る上での留意事項
サポート
ダウンロード
（2024年8月21日更新）
データファイル等のダウンロード
本書で使用するデータファイルや総合演習問題等を下記からダウンロードすることができます。
第2章で気象庁のWebサイトからダウンロードするデータ
第2章で利用する3つのデータファイルをZIP形式に圧縮しています。気象庁のWebサイトから，授業等で多人数が同時にデータをダウンロードしようとすると制限がかかる場合があります。必要に応じてご使用ください。
- ダウンロード
- data.zip
第2章の総合演習
第2章で学習する内容の総合演習問題です。講義の演習等としてご利用ください。
- ダウンロード
- 総合演習.pdf
総合演習の中で使用しているデータファイルは以下になります。
- ダウンロード
- 総合演習data.zip
Excel2016の場合の手順
第2章のExcelを用いた実習において，Excel 2016のバージョンでは本書の記載方法とは一部手順が異なります。Excel 2016をご使用の場合はご参照ください。
- ダウンロード
- Excel2016.pdf
本文使用の図版データ
（2024年11月5日更新）
本書をご購入いただいた方は，本書で紹介している図版データをダウンロードいただけます。以下の圧縮ファイルをダウンロードしていただき，適宜解凍してご利用ください。
なお，本書を用いた講義用のスライドにのみ使用を許諾しております。それ以外のデータの一部または全てを無断で複製・変更・使用することはできません。ご注意ください。
ご購入の証明として，以下に表示される本書内の特定箇所の文字列をキーワードとして入力してください。
