図解まるわかり データサイエンスのしくみ

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

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