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もくじ情報：１　データサイエンスを学ぶ意義と合格への学習法；２　データリテラシー；３　データサイエンス（機械学習・データ処理と分析）；４　データサイエンス（画像・音声データの処理、時系列分析、自然言語処理、生成ＡＩ）；５　データエンジニアリングの基礎；６　データ活用のためのビジネス力；７　データ・ＡＩ利活用に伴う法律と倫理の留意点；８　データサイエンティストに必要な数理統計学；ＡＰＰＥＮＤＩＸ　模擬試験　問題・解答のダウンロード方法；ＭＯＣＫ　ＥＸＡＭ　模擬試験　問題・解答

ジャクリン，ヤン(ジャクリン，ヤン)
ＧＲＩデータ分析官・講師。米国籍、小学生より茨城県育ち、東京大学理学部卒、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了（理学博士）、高エネルギー加速器研究機構にて博士研究員（素粒子物理学）を経て、２０１７年より現職。主要実績：国際国内学会発表２０件以上、著名科学誌へ投稿多数、科学コミュニケーターとして活動、データサイエンス講座を幅広く開設（Ｇ検定、ＤＳ検定、Ｔａｂｌｅａｕ、数学・統計学、データ分析、Ｐｙｔｈｏｎ他）。主要活動：可視化分析（ＢＩ）、データコンサルティング、大学（院）の講義、研修事業「ｐｉｃｔｕｒｅ　ａｃａｄｅｍｙ」の立ち上げ、法人研修やオンライン講座等のサービス提供