教養としてのデータサイエンス の商品レビュー

内田誠一(著者),川崎能典(著者),孝忠大輔(著者),北川源四郎(編者),竹村彰通(編者)

2026/03/23

【琉大OPACリンク】
https://opac.lib.u-ryukyu.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BC07955327

2025/01/08

オーディブル
オーディブルで聴くには難しい箇所もあったが、入門書として具体的でわかりやすかった
AI活用についてと留意点参考になった

2024/11/27

AIやデータの扱い方、倫理などの基本的な概念を説明する教科書。教科書の割には読みやすい。章末問題に解答がついてないのでモヤつく。

2024/12/04

　データサイエンスの基礎的知識について学ぶために借本。データ・AI利活用、データリテラシー、倫理面や法的な留意事項、セキュリティについてわかりやすくまとめられており、勉強になった。

2024/06/15

２.3年積読したあげく、読み始めてから読了まで数ヶ月かけてしまったが、現代社会を生きる上でまさに教養として押さえておくべき内容だった。

生成aiが世に広まる前に書かれた書籍ではあるが、データやaiに関する基礎が書かれているため古いとは感じなかった。むしろ改めて学べて良かった。

具体的な内容としては、データ・aiの社会での利活用、データ・統計の基礎、データの取り扱い、の大きく分けて3章構成。大学時代に学んだ内容が多かったが、社会人になって忘れていた、意識しなくなったことを学び直す機会となった。特に仕事で個人情報を扱うシステムの運用をしているエンジニアとしては、データにおけるセキュリティとプライバシーのテーマは身近に感じられた。

2024/02/09

物性研の所内者、柏地区共通事務センター職員の方のみ借りることができます。
東大OPACには登録されていません。

貸出：物性研図書室にある借用証へ記入してください
返却：物性研図書室へ返却してください

2023/12/13

ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門領域に入っていくのが良さそう。とはいえ、扱っている範囲が非常に広いので、初見の話もとても多く学びが多いと思う。

2023/08/09

デジタルって何？という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。

2023/06/10

統計学と情報学の基礎がわかる。

【概要】
●社会におけるデータ・ＡＩ利活用
●データリテラシー
●データ・ＡＩ利活用における留意事項

【感想】
●ＡＩと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもしれない。

2023/03/30

教養としての系はもう手にとらんほうがいいかもしれませんね。9割方知っている話だったのでさらーっと読みました。ある程度統計学に近い話や情報通信に関する基礎知識が主体で作られていました。めまぐるしく変化するAIの話をもう少しし欲しかったです。ディープラーニングや深層学習に着目した著書を読もうと思います