教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門)
内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋, 中川 裕志, 樋口 知之, 丸山 宏 著
著者紹介
内容
目次
第1章[導入]社会におけるデータ・AI利活用 1.1 社会でおきている変化 ビッグデータ/検索エンジンとSNS/第4次産業革命/AIの驚異的発達/人間の知的活動とAI 1.2 社会で活用されているデータ データの種類/データの所有者/構造化データと非構造化データ/自動翻訳 1.3 データとAIの活用領域 事業活動におけるデータ・AI活用の広がり/活用目的ごとのデータ・AI活用の広がり 1.4 データ・AI利活用のための技術 誰もが無意識にデータを解析して生きている/予測/グルーピングとクラスタリング/発見/データ解析の関連話題/非構造化データ処理/データ可視化/パターン認識技術/人工知能 1.5 データ・AI活用の現場 データ分析による意思決定/情報技術による自動化/データ分析・自動化の実際/組織的考慮点 1.6 データ・AI利活用の最新動向 AI等を活用した新しいビジネスモデル/AI最新技術の活用例 第2章[基礎]データリテラシー 2.1 データを読む データの種類/データの分布と代表値/代表値の性質の違い/データのばらつき/観測データに含まれる誤差の扱い/打ち切りや脱落を含むデータ,層別の必要なデータ/相関と因果性/母集団と標本抽出/クロス集計表,相関係数行列,散布図行列/統計情報の正しい理解 2.2 データを説明する データの表現/データの図解表現/データの比較/不適切なグラフ表現/優れた可視化の例 2.3 データを扱う 表形式のデータ/データ解析ツール/SSDSEデータを扱う 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 ELSI/一般データ保護規則:GDPR/十分性認定/AI倫理/AI脅威論/ブラックボックス化/説明可能性/ アカウンタビリティ,透明性,トラスト/公平性/データ・AI活用における負の事例紹介:データの悪用・目的外利用/フラッシュクラッシュ 3.2 データを守る上での留意事項 データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー/データサイエンスと情報セキュリティ/データサイエンスとプライバシー
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