北川 源四郎, 竹村 彰通, 赤穂 昭太郎, 今泉 允聡, 内田 誠一, 岡﨑 直観, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾, 原 尚幸, 久野 遼平, 松原 仁, 宮地 充子, 森畑 明昌, 宿久 洋
出版日: 2025/2/14
出版社: 講談社
ページ数: 448ページ
最終更新: 2025年2月15日
人気スコア: 50
「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した、データサイエンス、データエンジニアリング、AIの基礎知識を網羅的に学べる改訂第2版テキストです。本書では、データ駆動型社会におけるデータ分析の進め方、記述、可視化、分析手法といったデータサイエンスの基礎から、ビッグデータ、データ表現、プログラミング・アルゴリズム基礎、データ収集・加工、ITセキュリティといったデータエンジニアリングの必須知識までを体系的に解説します。さらに、AIの社会的位置づけ、機械学習、深層学習、ロボット・認識・言語、そして最新の生成AIについても詳細に触れています。各章に練習問題が充実しており、カラーで見やすく構成されているため、初学者でも着実に理解を深めることが可能です。数理的な基礎から応用まで、データサイエンスとAIの実践に必要な土台を築きたい読者にとって、必携の一冊と言えるでしょう。
"データサイエンスの応用基礎を、AIとデータ活用に焦点を当てて実践的に学べる改訂版。統計学、機械学習、深層学習の基本から、実際のビジネス課題への適用方法までを、豊富な事例とともに解説。特に、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価といった実務で不可欠なプロセスを丁寧に説明しており、データ分析プロジェクトを成功に導くための実践力が身につく。データに基づいた意思決定を行いたいビジネスパーソンや、データサイエンティストを目指す初学者におすすめ。"