データサイエンス

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はじめに
◇Chapter1 データサイエンスとは
情報通信技術の進展とデジタル化社会
データ活用が進む社会
あらゆる分野に求められるデータサイエンス
価値創造を導くデータサイエンス
ビッグデータとデータサイエンス
データサイエンス推進に必要な3つの知識
データエンジニアリング力
データサイエンス力
ビジネス力
データサイエンスに関連する学問領域
実務におけるデータサイエンスの進め方
データサイエンスを進める企業
◇Chapter2 データを処理・加工する
データ前処理の目的
環境構築
データ収集と蓄積
構造化データと非構造化データ
五感や感情のデータ
クラウドコンピューティング
データサイエンスのための分析環境
RDBとSQL
サンプリングとデータ分割
データクレンジング
データの標準化と正規化
データフュージョン
画像や動画データの処理
音声データの処理
質的変数の数値化
◇Chapter3 データを分析する
データ分析の目的
データの可視化に役立つダッシュボード
記述統計と推測統計
モデル分析の3つの方向性
因果関係の分析
クラス判別の分析
構造の分析
多変量解析
機械学習とデータマイニング
機械学習の手法
テキストマイニング
ニューラルネットワークとディープラーニング
画像のためのディープラーニング
テキストや音声のためのディープラーニング
強化学習と集団学習
学習済みモデルと転移学習
トピックモデル
ベイズ統計学
シミュレーションと意思決定手法
◇Chapter4 データサイエンスの活用事例
スマートファクトリー
サプライチェーンマネジメント
小売業におけるPOSデータ活用
マイルポイント制度からはじまった「FSP」
EC(電子商取引)
インターネット広告
証拠に基づく政策立案「EBPM」
スポーツとデータサイエンス
セイバーメトリクスとNeurOlympics
ICTが支える自動運転
ファイナンス
エネルギーとデータサイエンス
インフラにおけるデータサイエンス
第一次産業とデータサイエンス
医療・創薬・ヘルスケア
◇Chapter5 データサイエンスが拓く未来と課題
期待されるデータサイエンティスト
データサイエンスに関連する資格や検定
データサイエンスを推進するための組織づくり
DXの推進とデータサイエンス
Society5.0とサイバーフィジカルシステム
データ活用とデータ保護
情報セキュリティ
個人情報保護法
海外における個人情報保護とセキュリティ
データサイエンスが拓く未来
AIと倫理
新たな価値創造に向けたデータサイエンス
さくいん
参考文献