本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、
PythonやRなどのプログラミング言語を使わずに
データサイエンティストの思考過程を体験できます。
データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、
本書掲載の40問のクイズを解きながら体験してみてください。
本書掲載のクイズは複雑な計算やExcelなども不要で、
紙と鉛筆さえあれば解くことができますので、ぜひチャレンジしてみてください。
【こんな方におすすめ！】
・デジタル時代を生き抜くためにデータを読み解くスキルを身につけたい人
・「データを使って論理的に考えろ」と言われるが、
データのどこを見ればよいのかわからない人
・大学時代に政府が提唱するデータリテラシーを学ぶことができなかった人
・大学でデータリテラシーを身につけた新入社員を受け入れる部署の管理職
・社会でデータリテラシーがどう活用されているか知りたい人
・データサイエンティストと仕事をすることになったが、
どのような思考回路の専門家なのか知りたい人
【本書を読むことで得られる知識／できるようになること】
・データを活用するプロであるデータサイエンティストが
どのような思考回路でデータに向き合っているかわかる
・データサイエンティストの思考過程を知る（なぞる）ことによって、
自分自身でデータを正しく読み解くことができるようになる
・データを読み解く際の勘所（着眼点）がわかる
・与えられたデータの意味を適切に読み解き、
他者に対して正しくデータを説明できるようになる
・恣意的に誇張されたグラフや不適切に切り取られたデータに騙されなくなる
・データ分析の考え方、留意事項がわかる
・データを分類する方法、データから法則を見つけ出す方法、予測する方法がわかる
・データを基に論理的に意思決定できるようになる
【目次】
第1章 デジタル時代に必要なデータリテラシー
第2章 データを読む力を身につける
第3章 データを説明する力を身につける
第4章 データを分類する力を身につける
第5章 データから法則を見つける力を身につける
第6章 データから予測する力を身につける
第7章 仕事でデータリテラシーを活用する
今後のデジタル社会では、データリテラシーが必須のスキルとなります。数年後には大学・高専でデータリテラシーを学んだ学生が、大量に新入社員として入社してくることを踏まえ、特に管理職やコーチなどの中堅社員の方たちは早急にデータリテラシーを身につけておくべきです。
本書では、データリテラシーを身につけるためのクイズを40 問用意しています。各章のクイズを解くことで、データサイエンティストがどのような思考回路でデータに向き合っているのか体験できます。データサイエンティストの思考過程を知る（なぞる）ことによって、データを読み解く際の勘所（着眼点）を理解し、データをもとに論理的に意思決定するための力が身につきます。
大量のデータからビジネスに役立つ知見を取り出すためには、データをいくつかのグループに分類し、データの中に潜む法則を見つけ出す力が必要になります。 またビジネスの現場では、未来の数字を検討する力も必要になります。 たとえば、来月必要になる部品の数を検討したり、来年の業績を予測したり、将来の数字を検討する機会はたくさんあります。簡単な予測であれば自ら実施し、スピーディに業務に活かすことが重要です。
第1章 デジタル時代に必要なデータリテラシー
1-1 デジタル時代の到来
1-2 データリテラシーはこれからのビジネスパーソンに必須のスキル
1-3 データリテラシーを身につけよう
第2章 データを読む力を身につける
2-1 考えながらデータを読もう！
クイズ1：目的に即したデータの見方について学ぶ
クイズ2：データの特徴や傾向の見方について学ぶ
クイズ3：データの着眼点について学ぶ
2-2 全体の傾向をつかもう！
クイズ4：平均値・最頻値・中央値の算出方法について学ぶ
クイズ5：代表値とデータ分布の関係について学ぶ
2-3 データの細部を確認しよう！
クイズ6：外れ値・異常値について学ぶ
2-4 データの関係性を読み解こう！
クイズ7：2つのデータの関係性について学ぶ
クイズ8：相関と因果について学ぶ
第3章：データを説明する力を身につける
3-1 データを可視化してみよう！
クイズ1：適切なグラフ表現について学ぶ
クイズ2：不適切なグラフ表現について学ぶ
3-2 データを比較するとは？
クイズ3：適切な比較対象の設定について学ぶ
クイズ4：ある時点との比較について学ぶ
クイズ5：他者との比較について学ぶ
3-3 データから課題を見つけ出す！
クイズ6 〜9：データから課題を見つけ出す手順について学ぶ
第4章：データを分類する力を身につける
4-1 特徴の似たデータでグループを作ろう！
クイズ1：データをグループに分ける意義について学ぶ
クイズ2：データ間の距離について学ぶ
クイズ3：距離計算する際の注意事項について学ぶ
4-2 目的に応じてデータを分類しよう！
クイズ4：データを分類するための観点について学ぶ
4-3 データを機械的に分類しよう！
クイズ5：グループの重心について学ぶ
4-4 データの分類を体験しよう！
クイズ6 〜8：データを分類する手順について学ぶ
第5章：データから法則を見つける力を身につける
5-1 データから法則を見つけ出す！
クイズ1：データから法則を見つけ出す方法について学ぶ
クイズ2：見つけ出した法則を適用する方法について学ぶ
5-2 判別問題を解く決定木モデル
クイズ3：決定木モデルの作り方について学ぶ
クイズ4：決定木モデルを用いて結果を推測する方法について学ぶ
5-3 判別問題の精度を評価してみよう！
クイズ5：判別問題の評価方法について学ぶ
5-4 決定木モデルを活用してみよう！
クイズ6：データから法則を見つけ出し判別問題を解く手順について学ぶ
第6章：データから予測する力を身につける
6-1 数値データの関係性を確認しよう！
クイズ1：数値データの関係性を確認する方法について学ぶ
クイズ2：数値データの関係性を絞り込めない場合について学ぶ
クイズ3：数値以外のデータとの関係性を確認する方法について学ぶ
6-2 内挿と外挿に注意しよう！
クイズ4：データから予測する際に注意すべき内挿と外挿について学ぶ
6-3 データの偏りに注意しよう！
クイズ5：データに偏りがある場合の注意事項について学ぶ
6-4 時間の変化に着目しよう！
クイズ6：時系列データのトレンドと周期性について学ぶ
6-5 データから予測しよう！
クイズ7 〜9：データから予測する手順について学ぶ
第7章 仕事でデータリテラシーを活用する
7-1 データを読む力を活用する
7-2 データを説明する力を活用する
7-3 データを分類する力を活用する
7-4 データから法則を見つける力を活用する
7-5 データから予測する力を活用する
【法人・教育機関のお客様へ】新年度の大口注文・お見積りなど、お気軽にご相談ください
デザインやコーディングなど、Webデザインに役立つスキルが身につく書籍を揃えました
テキスト生成、画像生成、動画生成など、生成AI活用のスキルが身につく本をご紹介
新社会人の役に立つスキルが身につく本。ビジネスパーソンとしてスタートダッシュを切ろう！
小学校から必修化！人気の『ルビィのぼうけん』ほかプログラミング教育の本はこちら
開発・ビジネス・マーケティング・EC運営・営業支援など、幅広いジャンルの講座を開催
