絵と図でわかるデータサイエンス―難しい数式なしに考え方の基礎が学べる [単行本]

絵と図でわかるデータサイエンス―難しい数式なしに考え方の基礎が学べる の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  情報通信技術（ＩＴＣ）が高度に発展した今日、私たちは、さまざまなデータに囲まれて暮らしています。データがなければ、ありふれた日々の営みですらスムーズには行えません。そんな現代社会で必須の「データ」を扱う科学が、「データサイエンス」です。本書は、データサイエンスの概観がざっくりと把握できるよう、イラストや図をたくさん使って、やさしく解説した「入門の入門書」です。難しい数式は使っていないので、数式が苦手な方にもおすすめです。

• 目次

  はじめに
  
  第1章　データサイエンスとは―データと社会―
  1-1　データと社会
  　　1）私たちの日常生活とデータ
  　　2）データ化社会がやってきた
  1-2　データサイエンスとデータサイエンティスト
  　　1）データサイエンスはさまざまな定義が可能な科学
  　　2）データ解析の４つの工程
  　　3）データサイエンティストの仕事
  
  第2章　データを知る―データ解析の第1工程―
  2-1　データのタイプを分類する
  　　1）調査データと非調査データ
  　　2）ビッグデータと非ビッグデータ
  2-2　データの特徴をつかむ
  　　1）変数とデータ
  　　2）量的データと質的データ
  　　3）個票データと集計データ
  2-3　データを準備する
  　　1）調査によるデータ収集
  　　2）Webによるデータ収集
  2-4　データを整形する
  　　1）データを整形するとは
  　　2）完全データと不完全データ
  　　3）外れ値
  　　4）選択バイアス
  
  第3章　データを読む―データ解析の第2工程―
  3-1　データを集計し可視化する
  　　1）データの分布を把握する
  　　2）さまざまなグラフ
  3-2　データの情報を要約する
  　　1）データの情報を得る
  　　2）1変数のデータの特徴をつかむ
  　　3）2変数の関係を見つける
  　　4）多次元データの関係を把握する
  　　5）結論を一般化するために
  
  第4章　データを分類する―データ解析の第3工程―
  4-1　似たもの同士を分類する
  　　1）クラスター分析の考え方
  　　2）クラスター分析で分類する
  4-2　複数の変数を合成する
  　　1）主成分分析の考え方
  　　2）主成分分析で分類する
  4-3　質的データを分類する
  　　1）数量化Ⅲ類の考え方
  　　2）数量化Ⅲ類で分類する
  
  第5章　データから予測する―データ解析の第4工程―
  5-1　データに基づいて予測する
  　　1）回帰分析の考え方
  　　2）回帰分析で予測する
  5-2　予測のよさを評価する
  　　1）重回帰分析の考え方
  　　2）よい回帰モデルとは
  　　3）さまざまな回帰診断
  5-3　質的データを予測する
  　　1）数量化Ⅰ類
  　　2）ロジスティック回帰
  
  第6章　データの倫理を考える―データ化社会への警鐘―
  6-1　データの倫理とは
  　　1）データの倫理とデータ化社会
  　　2）情報倫理の4つの原則とデータ倫理の規範例
  　　3）分析の倫理
  6-2　倫理違反の事件簿
  　　1）ディオバン事件
  　　2）統計不正事件
  
  第7章　データサイエンスとAI―ビッグデータがもたらしたデータ革命―
  7-1　機械学習の基本
  　　1）機械学習・深層学習・AI
  　　2）データプレパレーション
  　　3）選択アルゴリズム
  　　4）パラメータチューニング
  　　5）モデル選択
  7-2　ニューラルネットワークとAI
  　　1）AIとデータサイエンスの関係
  　　2）ニューラルネットワークとは
  　　3）ニューラルネットワークの構成要素
  
  付録　データサイエンスを体験する
  
  データサイエンスの理解を深めるための参考図書
  
  索引

• 内容紹介

  情報通信技術（ITC）が高度に発展した今日、私たちは、さまざまなデータに囲まれて暮らしています。データがなければ、ありふれた日々の営みですらスムーズには行えません。そんな現代社会で必須の「データ」を扱う科学が、「データサイエンス」です。本書は、データサイエンスの概観がざっくりと把握できるよう、イラストや図をたくさん使って、やさしく解説した「入門の入門書」です。難しい数式は使っていないので、数式が苦手な方にもおすすめです。Excelでデータサイエンスを体験できるダウンロードデータ付き。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  上藤 一郎(ウワフジ イチロウ)
  静岡大学人文社会科学部教授。専攻は統計学、科学史（統計学史、確率論史）

• 著者について

  上藤 一郎 (ウワフジ イチロウ)
  静岡大学人文社会科学部教授。専攻は統計学、科学史（統計学史、確率論史）。データサイエンス関連の著書・訳書に、『データサイエンス入門－Excelで学ぶ統計データの見方・使い方・集め方』オーム社（共著）、『調査と分析のための統計－社会・経済のデータサイエンス－』丸善（共著）、『数式なしでわかるデータサイエンス－ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー』オーム社（訳書）、など。

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