紙と鉛筆で身につけるデータサイエンティストの仮説思考【PDF版】

孝忠大輔（著） , 川地章夫（著） , 河野俊輔（著） , 鈴木海理（著） , 長城沙樹（著） , 中野淳一（著） , 孝忠大輔（編集）

商品番号: 177480
販売状態: 発売中
納品形態: 会員メニューよりダウンロード
発売日: 2022年07月15日
ISBN: 9784798177489
データサイズ: 約12.0MB
制限事項: 印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード: 電子書籍【PDF版】データ分析

1,760円（税込）（本体1,600円＋税10％）
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データサイエンティストはどのように考えるのか？

本書は、紙とえんぴつ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
・機械学習の考え方、留意事項（機械学習の限界）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

PDF版のご利用方法

ご購入後、SEshopにログインし、会員メニューに進みます。
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購入済みの電子書籍のタイトルが表示されますので、リンクをクリックしてダウンロードしてください。
PDF形式のファイルを、お好きな場所に保存してください。
端末の種類を問わず、ご利用いただけます。

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。

本書のターゲット

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。

データサイエンティストの思考過程を体験できる

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。

ビジネスパーソンが身につけるべきデータリテラシー

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
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

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