データサイエンス(やさしく知りたい先端科学シリーズ) [全集叢書]
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データサイエンス(やさしく知りたい先端科学シリーズ) [全集叢書]

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出版社:創元社
販売開始日: 2022/11/17
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データサイエンス(やさしく知りたい先端科学シリーズ) の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    「データサイエンス」は、ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野です。そして近年、データサイエンスの基礎となる情報学や統計学を習得したデータサイエンティストが、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野から期待されています。
  • 目次

    はじめに
    ◇Chapter1 データサイエンスとは
    情報通信技術の進展とデジタル化社会
    データ活用が進む社会
    あらゆる分野に求められるデータサイエンス
    価値創造を導くデータサイエンス
    ビッグデータとデータサイエンス
    データサイエンス推進に必要な3つの知識
    データエンジニアリング力
    データサイエンス力
    ビジネス力
    データサイエンスに関連する学問領域
    実務におけるデータサイエンスの進め方
    データサイエンスを進める企業
    ◇Chapter2 データを処理・加工する
    データ前処理の目的
    環境構築
    データ収集と蓄積
    構造化データと非構造化データ
    五感や感情のデータ
    クラウドコンピューティング
    データサイエンスのための分析環境
    RDBとSQL
    サンプリングとデータ分割
    データクレンジング
    データの標準化と正規化
    データフュージョン
    画像や動画データの処理
    音声データの処理
    質的変数の数値化
    ◇Chapter3  データを分析する
    データ分析の目的
    データの可視化に役立つダッシュボード
    記述統計と推測統計
    モデル分析の3つの方向性
    因果関係の分析
    クラス判別の分析
    構造の分析
    多変量解析
    機械学習とデータマイニング
    機械学習の手法
    テキストマイニング
    ニューラルネットワークとディープラーニング
    画像のためのディープラーニング
    テキストや音声のためのディープラーニング
    強化学習と集団学習
    学習済みモデルと転移学習
    トピックモデル
    ベイズ統計学
    シミュレーションと意思決定手法
    ◇Chapter4 データサイエンスの活用事例
    スマートファクトリー
    サプライチェーンマネジメント
    小売業におけるPOSデータ活用
    マイルポイント制度からはじまった「FSP」
    EC(電子商取引)
    インターネット広告
    証拠に基づく政策立案「EBPM」
    スポーツとデータサイエンス
    セイバーメトリクスとNeurOlympics
    ICTが支える自動運転
    ファイナンス
    エネルギーとデータサイエンス
    インフラにおけるデータサイエンス
    第一次産業とデータサイエンス
    医療・創薬・ヘルスケア
    ◇Chapter5 データサイエンスが拓く未来と課題
    期待されるデータサイエンティスト
    データサイエンスに関連する資格や検定
    データサイエンスを推進するための組織づくり
    DXの推進とデータサイエンス
    Society5.0とサイバーフィジカルシステム
    データ活用とデータ保護
    情報セキュリティ
    個人情報保護法
    海外における個人情報保護とセキュリティ
    データサイエンスが拓く未来
    AIと倫理
    新たな価値創造に向けたデータサイエンス
    さくいん
    参考文献
  • 出版社からのコメント

    「ビッグデータ」を活用して有用な「価値」を引き出すデータサイエンスについて、データ処理から活用実例などをやさしく解説。
  • 内容紹介

    ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野「データサイエンス」は、ビジネスから行政、医療、スポーツなど、あらゆる分野で注目されている。データサイエンスの基礎となるデータ処理(情報学)やデータ分析(統計学)手法の基本やあらまし、さまざまな分野での活用実例などを、図版や写真、イラストを使ってやさしく解説するシリーズ第10弾。

    〔本書の特色〕
    ◇データサイエンスとは
    ビッグデータを収集・処理・加工・分析することで、有用な「価値」を引き出すデータサイエンスが、現代社会において必要とされるようになった背景と目的を解説。
    ◇データを処理・加工する
    データサイエンスを学ぼうとする初心者に、データを収集・処理・加工する「情報学」の基本について、イラストや図版を使って平易に図解。
    ◇データを分析する
    「統計学」の観点から、収集・処理・加工されたデータを分析する手法を、具体例に沿って、図版や図表を使って丁寧に解説。
    ◇データサイエンスの活用事例
    収集・処理・加工されたデータを分析して、有用な「価値」を引き出すデータサイエンスの活用事例を、「価値創造」がイメージできるように、図版や写真を使って紹介。
    ◇データサイエンスが拓く未来と課題
    データサイエンスを理解・活用できる人材の育成や発掘に加え、情報セキュリティや情報モラルへの対応など、データサイエンスが拓く未来と課題について考察、提起。

    図書館選書
    「ビッグデータ」を活用して有用な「価値」を引き出すデータサイエンスについて、基本のデータ処理や分析手法から活用実例などを、図版やイラストを使ってやさしく解説。
  • 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)

    生田目 崇(ナマタメ タカシ)
    1999年東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻博士後期課程修了、博士(工学)。2002年専修大学商学部専任講師・准教授・教授。2012年より中央大学理工学部経営システム工学科(現・ビジネスデータサイエンス学科)教授。マネジメント・サイエンス、マーケティング・サイエンスを中心とした幅広いデータサイエンス研究に従事
  • 著者について

    生田目 崇 (ナマタメ タカシ)
    生田目 崇(なまため・たかし)
    1999年東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻、博士後期課程修了、博士(工学)。2002年専修大学商学部専任講師・准教授・教授。2012年より中央大学理工学部経営システム工学科(現・ビジネスデータサイエンス学科)教授。マネジメント・サイエンス、マーケティング・サイエンスを中心とした幅広いデータサイエンス研究に従事。主な著書に『マーケティングのための統計分析』(オーム社)、『マーケティング・エンジニアリング入門』(有斐閣、共著)など。

データサイエンス(やさしく知りたい先端科学シリーズ) の商品スペック

商品仕様
出版社名:創元社 ※出版地:大阪
著者名:生田目 崇(著)
発行年月日:2022/11/20
ISBN-10:4422400673
ISBN-13:9784422400679
判型:A5
発売社名:創元社
対象:一般
発行形態:全集叢書
内容:自然科学総記
言語:日本語
ページ数:176ページ
縦:21cm
横:15cm
厚さ:1cm
重量:320g
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