図解まるわかりデータサイエンスのしくみ―分析手法からAIの基本まで、知っておきたい知識を全部図解 [単行本]

図解まるわかりデータサイエンスのしくみ―分析手法からAIの基本まで、知っておきたい知識を全部図解 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！技術関連の項目も図解しているので、初心者にもわかりやすい！統計学やＡＩの基本などの周辺知識もしっかりカバー！情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！

• 目次

  第1章　データサイエンスを支える技術～需要が高まる未来の必修科目～
  1-1　21世紀の資源
  1-2　データが増えている理由
  1-3　さまざまな知識を組み合わせて分析する
  1-4　データから価値を見いだす職種
  1-5　データはそのまま使えない
  1-6　大量のデータは宝の山
  1-7　人とコンピュータでは扱いやすいデータが異なる
  1-8　データのためのデータを知る
  1-9　データを1カ所にまとめる
  1-10　効率のよい処理手順を考える
  1-11　導き出したルールを使えるようにする
  1-12　データを扱うプログラミング言語
  1-13　誰でも無料で使えるデータ
  1-14　楽しみながら分析手法を学ぶ
  1-15　ITを中心に考える
  1-16　分析されたデータの活用例
  1-17　この商品を買っている人はこんな商品も買っています
  1-18　データで値づけが変わる
  1-19　小さいサイズから実際に試してみる
  1-20　継続的に改善を進める
  1-21　目標を決め、戦略的に進める
  1-22　データに関わる人を把握する
  やってみよう　データが使われている事例を調べてみよう

  第2章　データの基本～データの表現方法と読み方～
  2-1　データの種類
  2-2　データを範囲で分ける
  2-3　グラフを使い分ける
  2-4　割合を表すグラフ
  2-5　複数のデータを1つのグラフで表現する
  2-6　データの基準を作る値
  2-7　データの散らばり具合を把握する
  2-8　1つの基準で判断する
  2-9　不適切なデータを取り扱う
  2-10　売上の8割は2割の商品で構成されている？
  2-11　視覚的に表現する
  2-12　誰でもデータを分析できる便利ツール
  2-13　データを一元管理する
  2-14　データの連携を考える
  2-15　データの構造を可視化する
  2-16　データベースを設計する
  2-17　紙に印刷されたデータを取り込む
  2-18　高い精度でデータを高速に取り込む
  やってみよう　伝えたい内容に合ったグラフを選んでみよう

  第3章　データの処理と活用～データを分類し、予測する～
  3-1　取得するタイミングによって変わるデータ
  3-2　プログラムが自動的に出力するデータ
  3-3　長期間での変化を捉える
  3-4　2つの軸の関係を把握する
  3-5　見せかけの関係に騙されない
  3-6　複数の軸で集計する
  3-7　軸の数を減らして特徴を把握する
  3-8　2点間の距離の考え方を知る
  3-9　似たような角度を調べる
  3-10　データ分析はかっこいい面だけではない
  3-11　複数の軸の関係を明らかにする
  3-12　高度な回帰分析を知る
  3-13　分類を予測する
  3-14　知っている知識から値を推定する
  3-15　サイコロを振る操作を実現する
  3-16　繰り返し予測して精度を高める
  3-17　さまざまな分析手法を知る
  やってみよう　アンケート結果を集計してみよう

  第4章　知っておきたい統計学の知識～データから答えを導き出す～
  4-1　統計学の種類
  4-2　データを取り出す
  4-3　起こりやすさを数値で表す
  4-4　複数のことが同時に起きる確率を考える
  4-5　結果から原因を考える
  4-6　データの分布を知る
  4-7　たくさんのデータを集めれば本来の値に近づく
  4-8　関数で分布を表現する
  4-9　取り出したデータから元の集団を推測する
  4-10　分散がわからない状態で推定する
  4-11　統計的に検証する
  4-12　正しいと判断する基準を決める
  4-13　検定結果を判断する
  4-14　平均を検定する
  4-15　分散を検定する
  やってみよう　身近な食品を使って検定してみよう

  第5章　知っておきたいAIの知識～よく使われる手法とそのしくみ～
  5-1　人のように賢いコンピュータを作る
  5-2　人工知能を実現する手法
  5-3　人工知能を評価する指標
  5-4　学習の進行状況を把握する
  5-5　脳を模倣した学習方法
  5-6　少しずつ最適解に近づける
  5-7　階層を深くし、大量のデータから学習
  5-8　誤差を数値化する
  5-9　精度を向上させる
  5-10　複数のグループに分割する
  5-11　任意の個数に分割する
  5-12　木構造で学習する
  5-13　複数のAIで多数決を取る
  5-14　ルールを評価する指標
  5-15　境界線からのマージンを最大化する
  5-16　自動的に機械学習を実行する
  5-17　さまざまな手法を組み合わせて解決法を見つける
  やってみよう　最新の論文を探してみよう

  第6章　セキュリティとプライバシーの問題点～データ社会はどこに向かうのか？
  6-1　データを扱う上でのモラルを持つ
  6-2　揺らぐデータの信頼性
  6-3　誤った認識で揺らぐ精度
  6-4　日本における個人情報の扱い
  6-5　海外における個人情報の扱い
  6-6　個人情報の活用を考える
  6-7　データ流通と利活用を考える
  6-8　データを扱うときのルールを決める
  6-9　何のためにデータを集めるかを明示する
  6-10　データが持つ権利を知る
  6-11　外部のデータを自動的に取得する
  6-12　保有するデータへのアクセスを管理する
  6-13　内部からのデータの持ち出しを防ぐ
  6-14　何度でも同じ結果が得られる
  やってみよう　使っているサービスのプライバシーポリシーを読んでみよう

• 出版社からのコメント

  「図解まるわかり」シリーズ新刊。ビジネスパーソンの新たな基礎教養として注目される「データサイエンス」の基本が1冊でわかる。

• 内容紹介

  分析手法からAIの基本まで、
  知っておきたい知識を全部図解

  【本書のポイント】
  ・解説とイラストがセットで理解しやすい！
  ・グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！
  ・技術関連の項目も図解。初心者にもわかりやすい！
  ・統計学やAIの基本などの周辺知識もしっかりカバー！
  ・情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！

  【こんな方におすすめ】
  ・データサイエンスの基本を知りたい人
  ・業務でデータ分析に関わる人
  ・AIの基礎や今後の課題など周辺知識まで知りたい人
  ・現場の実態や出来事など、最新動向についても知りたい人

  【内容紹介】
  データを活用して、自社のビジネスやサービスに
  生かそうという動きが活発化しています。
  しかし、データの分析には幅広い知識が求められます。

  本書では、データやグラフの種類、統計学の基本など、
  基礎から周辺知識まで、データサイエンスを学ぶ際に
  知っておきたいことを一通り解説しています。

  見開きで1つのテーマを取り上げているので、
  最初から順に読んで体系的な知識を得るのはもちろん、
  気になるテーマやキーワードに注目しながら読むなど、
  状況に合わせて活用してください。

  【目次】
  第1章 データサイエンスを支える技術～需要が高まる未来の必修科目～
  第2章 データの基本～データの表現方法と読み方～
  第3章 データの処理と活用～データを分類し、予測する～
  第4章 知っておきたい統計学の知識～データから答えを導き出す～
  第5章 知っておきたいAIの知識～よく使われる手法とそのしくみ～
  第6章 セキュリティとプライバシーの問題点～データ社会はどこに向かうのか？～

• 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）

  増井 敏克(マスイ トシカツ)
  増井技術士事務所代表。技術士（情報工学部門）。１９７９年奈良県生まれ。大阪府立大学大学院修了。テクニカルエンジニア（ネットワーク、情報セキュリティ）、その他情報処理技術者試験にも多数合格。また、ビジネス数学検定１級に合格し、公益財団法人日本数学検定協会認定トレーナーとして活動。「ビジネス」×「数学」×「ＩＴ」を組み合わせ、コンピュータを「正しく」「効率よく」使うためのスキルアップ支援や、各種ソフトウェアの開発を行っている

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