データ分析の考え方、エクセルでのデータの整形から結果の見方まで、Ｐｙｔｈｏｎのハンズオンで学ぶ！各種データ（表形式、画像、テキスト、スペクトル、時系列、有機／無機材料など）の扱い方や生成ＡＩ（ＬＬＭ）＋ＲＡＧについても、実行可能なサンプルコードで解説！（Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂ対応）
もくじ情報：序章　マテリアルズ・インフォマティクスの世界へようこそ；第１章　ＭＩにおける機械学習；第２章　データ分析のフロー；第３章　データ分析のハンズオン；第４章　材料分野別、タスク別のＭＩ適用アプローチ；第５章　分析を一歩進めるためのＴｉｐｓ；第６章　継続的な学習とスキル…（続く）

高原　渉(タカハラ　ワタル)
名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了。材料工学専攻出身でメーカーでのＭＩ（マテリアルズ・インフォマティクス）を活用した材料開発業務を経て、日立製作所に入社。現在は、多様な民間企業に向けたデータ分析・コンサルティング・講演・教育に携わるとともに、奈良先端科学技術大学院大学にてＭＩ領域の研究活動も行っている。テーブル・画像・テキスト・材料構造・生成ＡＩなど幅広い領域のデータ分析コンペティションに参加し、実践を通じた研鑽を積んでいる。Ｋａｇｇｌｅ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ　Ｍａｓｔｅｒ。また、社外講演や執筆活動などを通じて、ＭＩの普及促進にも取り組んでいる