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[改訂新版]AIデータサイエンスリテラシー入門

[改訂新版]AIデータサイエンスリテラシー入門

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商品説明
政府による「AI戦略2019」では,文理を問わず,すべての大学・高専生(約50万人卒/年)が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました(2020年4月版)。このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。
 本書は「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)」通称MDASHに準拠した教科書です。2024年2月改訂のMDASHに対応しています。章構成は,モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。
 一部の私立文系の大学では,中学数学すら修めていない学生が多く,コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。本書は,そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう,やさしく解説しています。Excelの基本的な操作を学習したあと,与えられたデータをもとに「データを読み,データを説明し,データを扱う」ことを,実際に動かしながら理解します。このデータ分析の演習を通して,データサイエンスを体験できます。
 本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため,教科書として採用しやすい内容となっています。講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており,コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。
目次
第1章 [導入]社会におけるデータ・AI利活用
1-1 社会で起きている変化
1-2 社会で活用されているデータ
1-3 データ・AIの活用領域
1-4 データ・AI利活用のための技術
1-5 データ・AI利活用の現場
1-6 データ・AI利活用の最新動向

第2章 [基礎]データリテラシー
2-1 Excelの基本的な操作方法
2-2 時系列データの可視化
2-3 平均の算出とその可視化
2-4 標準偏差の算出とその可視化
2-5 大量のデータを扱う方法
2-6 基本統計量の算出と箱ひげ図
2-7 度数分布表とヒストグラムの作成
2-8 散布図の作成と相関係数の算出
2-9 定性データの扱い方とクロス集計

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
3-2 データを守る上での留意事項
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