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教養としてのデータサイエンス

(データサイエンス入門シリーズ)

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教養としてのデータサイエンス

著者： 北川 源四郎, 竹村 彰通, 内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋, 中川 裕志, 樋口 知之, 丸山 宏
ナレーター： 岡本 昇
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【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】

「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。

・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。

・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。

・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。

・練習問題も充実。

【主な内容】

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　（樋口知之）

1.2　社会で活用されているデータ　（樋口知之）

1.3　データ・AIの活用領域　（孝忠大輔）

1.4　データ・AI利活用のための技術　（内田誠一）

1.5　データ・AI利活用の現場　（丸山　宏）

1.6　データ・AI利活用の最新動向　（内田誠一）

第2章　［基礎］　データリテラシー

2.1　データを読む　（川崎能典）

2.2　データを説明する　（椎名　洋）

2.3　データを扱う　（川崎能典）

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　（中川裕志）

3.2　データを守る上での留意事項　（佐久間淳）

©北川 源四郎他 (P)2021 Audible, Inc. マネジメント マネジメント・リーダーシップ

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Audible制作部より

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教養を名乗るには細か過ぎる内容でオーディオブックには向かない。目で読む本なら次々と現れる定義のきっちりとした多くの語句の辞書的書籍として良いのだろうけど。
ナレーションの声は数分聴き続けるのも耳障りな声質で辛い。

耳障りな声は辛い

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ちょっと長い気もするが、豊富な具体例を通して全体像をざっくり学べて良き

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