データサイエンスリテラシー
「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～データ思考の涵養～」に準拠し、 東京都市大学で実際に講義されている実践に裏付けされたデータサイエンスの入門テキスト。
補助資料として講義に使用したスライドや資料を下記のリンク、および「Webにリンク!!」のページで公開しています。
◇◆東京都市大学 数理・データサイエンス教育センター◆◇
データサイエンスリテラシー
| 著者 |
髙橋弘毅、市坪誠、河合孝純、山口敦子 |
|---|---|
| 仕様 |
B5判 240頁 |
| ISBN |
978-4-407-35257-3 |
| 発行年月日 |
2022年04月15日発行 |
| 本体価格(税抜) |
2,300円 |
| 税込価格 |
2,530円 |
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基本情報
| 著者 |
髙橋弘毅、市坪誠、河合孝純、山口敦子 |
|---|---|
| 仕様 |
B5判 240頁 |
| ISBN |
978-4-407-35257-3 |
| 発行年月日 |
2022年04月15日発行 |
| 本体価格(税抜) |
2,300円 |
| 税込価格 |
2,530円 |
目次
第１部 社会におけるデータサイエンス・人工知能活用事例
１章 データサイエンスとは？
２章 データサイエンスの応用事例
３章 機械学習の基本とその精度評価
第２部 データ分析技術の体験
４章 データの可視化
５章 テキストマイニング
６章 ディープラーニング
第３部 オープンデータ・オープンサイエンス
７章 オープンデータとは
８章 オープンデータの成り立ち
９章 データと倫理
第４部 課題解決プロセスの体験
10章 データサイエンスによるSDGs課題解決への取り組み
第５部 独自課題に向けたダッシュボード作成の体験
11章 データ収集の基礎
12章 データ収集演習
13章 分類と回帰
14章 ダッシュボードの作成
15章 この本で学んだこと
１章 データサイエンスとは？
２章 データサイエンスの応用事例
３章 機械学習の基本とその精度評価
第２部 データ分析技術の体験
４章 データの可視化
５章 テキストマイニング
６章 ディープラーニング
第３部 オープンデータ・オープンサイエンス
７章 オープンデータとは
８章 オープンデータの成り立ち
９章 データと倫理
第４部 課題解決プロセスの体験
10章 データサイエンスによるSDGs課題解決への取り組み
第５部 独自課題に向けたダッシュボード作成の体験
11章 データ収集の基礎
12章 データ収集演習
13章 分類と回帰
14章 ダッシュボードの作成
15章 この本で学んだこと