内容紹介（出版社より）

内閣府・文部科学省・経済産業省の3府省が連携し、各大学・高等専門学校における教育の取組を奨励している、「数理・データサイエンス・AI」教育向けのテキスト。「数理・テ?ータサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に準拠。
第1部　社会におけるデータ・人工知能活用事例
　1章　データサイエンスとは？
　2章　データサイエンスの応用事例
　3章　機械学習の基本とその精度評価
第2部　データ分析技術の体験
　4章　データの可視化
　5章　テキストマイニング
　6章　ディープラーニング
第3部　オープンデータ・オープンサイエンス
　7章　オープンデータとは
　8章　オープンデータの成り立ち
　9章　データと倫理
第4部　課題解決プロセスの体験
　10章　データサイエンスによるSDGs課題解決への取り組み
第5部　独自課題に向けたダッシュボード作成の体験
　11章　データ収集の基礎
　12章　データ収集演習
　13章　分類と回帰
　14章　ダッシュボードの作成
　15章　この本で学んだこと

目次（「BOOK」データベースより）

第１部　社会におけるデータサイエンス・人工知能活用事例（データサイエンスとは？／データサイエンスの応用事例　ほか）／第２部　データ分析技術の体験（データの可視化／テキストマイニング　ほか）／第３部　オープンデータ・オープンサイエンス（オープンデータとは／オープンデータの成り立ち　ほか）／第４部　課題解決プロセスの体験（データサイエンスによるＳＤＧｓ課題解決への取り組み）／第５部　独自課題に向けたダッシュボード作成の体験（データ収集の基礎／データ収集演習　ほか）

著者情報（「BOOK」データベースより）

高橋弘毅（タカハシヒロタカ）
東京都市大学教育開発機構／総合研究所宇宙科学研究センター教授

市坪誠（イチツボマコト）
豊橋技術科学大学高専連携地方創生機構／ＩＴ活用教育センター学長特別補佐、教授

河合孝純（カワイタカズミ）
東京都市大学教育開発機構／総合理工学研究科情報専攻教授

山口敦子（ヤマグチアツコ）
東京都市大学教育開発機構／総合理工学研究科情報専攻教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）