〔電子〕AIデータサイエンスリテラシー入門

（概要） ※この商品は固定レイアウトで作成されており，タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また，文字列のハイライトや検索，辞書の参照，引用などの機能が使用できません。 ※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing ( https://gihyo.jp/mk/dp/ebook/2022/978-4-297-13043-5 )も合わせてご覧ください。 政府によるAI戦略2019において、文系・理系を問わず全ての大学・高専生が、初級レベルの「数理・データサイエンス・AI」を習得することが目標として掲げられました。そして、モデルカリキュラムが策定され、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」も創設されました。本書は、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度のリテラシーレベルに準拠し、「導入：社会におけるデータ・AI利活用」、「基礎：データリテラシー」、「心得：データ・AI利活用における留意事項」を体系的に学習する入門書です。第2章において、Excelの基本的操作方法を学習しながら実データを用いた実践的な演習を行い、データリテラシーである「データを読む」、「データを説明する」、「データを扱う」を体験できる構成となっているのが本書の特徴です。半期1コマの授業に対応し、コンピュータリテラシーのExcelの授業の一環として、「数理・データサイエンス・AI」のリテラシーに関する実践的な授業を実施することができます。 （こんな方におすすめ） ・基礎的な「数理・データサイエンス・AI リテラシーモデルカリキュラム」の授業を考えている先生。履修する学生。モデルカリキュラムで学びたい社会人 （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