内容紹介：インターネット上に蓄積された、膨大な量のデータを活用できるようにするため、いまデータサイエンスが注目されています。本書はそうしたデータサイエンスの基礎技術や関連するＡＩ技術などのことをオールカラーでビジュアルに解説します。■世界中に雲のように存在するビッグデータ現在、インターネットを介して誰でも閲覧できるサーバーが無数にあります。そこには文字情報だけでなく画像、音声、動画などの膨大な情報があります。こうした未整理の状態の複雑なデータをビックデータと呼びます。■ビッグデータから宝を掘り出すこのビッグデータはただのガラクタの山ように見えて、じつはこの中にはお宝が埋まっています。このお宝を、道具を使って採掘することをデータサイエンス、採掘する人のことをデータサイエンティストと呼びます。■データ分析の技術やツール本書では、データの山から必要なデータを抽出する方法やデータから意味のある情報を取り出す統計の技法、ツールのことを、イラストや模式図、チャート図、表などを使ってフルカラーでていねいに解説しています。■切っても切れないＡＩ技術との関連また本書では、ＡＩがデータを分析する手法であるニューラルネットワークやビッグデータを使ってニューラルネットワークを強化する機械学習、ディープラーニングについてもていねいに解説しています。【目次】１章　データサイエンスの必要性２章　データサイエンティストと社会３章　データサイエンスの基礎技術４章　データサイエンスと統計５章　ＡＩの活用
基礎教養になりつつあるデータサイエンスを文系の人にもわかるようにビジュアルにオールカラーで解説！
もくじ情報：第１章　データサイエンスの必要性（データサイエンスで学ぶこと；データサイエンティストの役割　ほか）；第２章　データサイエンスと社会（データのセキュリティ；データサイエンティストに必要なこと　ほか）；第３章　データサイエンスと技術（データサイエンスに必要なＰＣスキル；アルゴリズムを理解する　ほか）；第４章　データサイエンスの手法（データの収集；データを読むための準備　ほか）；第５章　データサイエンスとＡＩの活用（ニューラルネットワーク；ディープラーニング　ほか）

川村　康文(カワムラ　ヤスフミ)
博士（京都大学エネルギー科学）。１９５９年、京都府生まれ。京都教育大学教育学部卒業後、京都大学大学院エネルギー科学研究科エネルギー社会環境学専攻課程修了。東京理科大学理学部第一部物理学科教授などを経て、環太平洋大学教授、東京理科大学嘱託教授（非常勤）。体験・体感型科学館の北九州市科学館「スペースＬＡＢＯ」の館長もつとめている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）