内容紹介：◆生成ＡＩを大幅加筆し　好評テキストが改訂！◆・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ＡＩ」の基礎知識がここにある！・「数理・データサイエンス・ＡＩ（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト！・カラーで見やすく、練習問題も充実！【主な内容】１章　データサイエンス基礎　１１　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平）１２　データの記述　（宿久　洋）１３　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平）　１４　データ分析の手法　（原　尚幸）　１５　数学基礎　（清　智也）２章　　データエンジニアリング基礎２１　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一）２２　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾）２３　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌）２４　ＩＴセキュリティ　（宮地充子）３章　　ＡＩ基礎３１　ＡＩと社会　（松原　仁）　３２　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎）３３　深層学習の基礎　（今泉允聡）　３４　ロボット、認識、言語　（高野　渉）３５　生成ＡＩ（岡崎　直観）
いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ＡＩ」の基礎知識がここにある！生成ＡＩを大幅加筆し、好評テキストが改訂！
もくじ情報：第１章　データサイエンス基礎（データ駆動型社会とデータ分析の進め方；データの記述；データの可視化；データ分析の手法；数学基礎）；第２章　データエンジニアリング基礎（ビッグデータとデータエンジニアリング；データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎；データの収集と加工、データベース；ＩＴセキュリティ）；第３章　ＡＩ基礎（ＡＩと社会；機械学習の基礎と予測手法；深層学習の基礎；ロボット、認識、言語；生成ＡＩ）

北川　源四郎(キタガワ　ゲンシロウ)
理学博士。１９７４年東京大学大学院理学系研究科博士課程中途退学。現在、統計数理研究所名誉教授、総合研究大学院大学名誉教授