AI・データサイエンスに関する数学・活用法を学べる解説書「データサイエンス数学ストラテジスト」中級の公式テキストを日経BPから6月17日に発行

2-7 複数の変数間の関係を表現する～相関係数、回帰分析(回帰直線)
2-8 データをカテゴリーに分割する～分類(線形識別)
2-9 似たようなものを集めてグループをつくる～クラスタリング
2-10 似ていると判断するには？～距離・相関性による類似度
2-11 近くにあるデータでグループをつくる～k-NN(k近傍法)
2-12 特定の訓練データに特化することを防ぐ～過学習と交差検証
2-13 情報をできるだけ失わないように項目を減らす～次元削減、主成分分析
2-14 私たちが使う言葉をコンピューターに理解させる～自然言語処理
コラム 勾配消失問題とは

第3章 アルゴリズム関連
～アルゴリズム・プログラミングに必要な数学リテラシー～
イントロダクション
3-1 コンピューターで効率よく処理する～アルゴリズムとプログラム、計算量
3-2 欲しいデータを見つける～探索アルゴリズム
3-3 データを並べ替える～ソートアルゴリズム
3-4 第三者に知られないようにする～暗号アルゴリズム
3-5 コンピューターでの処理手順を整理する～プログラミング的思考
3-6 処理の流れを可視化する～フローチャート
3-7 コンピューターで数値を扱う～2進数と16進数
3-8 コンピューターで扱う情報の単位～ビット、バイト
3-9 アナログなデータをデジタルに変換～標本化、量子化、符号化
3-10 通信時や保存時のエラーを訂正する～データ誤りの検出・訂正
3-11 大きなデータを小さくする～データの圧縮
3-12 コンピューターで電卓を実現する～逆ポーランド記法
3-13 最短や最安のルートを調べる～最短経路問題
3-14 効率よく詰め込む～ナップサック問題
コラム 競技プログラミングなどに参加しよう

第4章 ビジネス数学
～ビジネスにおいて数学技能を活用する能力～
イントロダクション
4-1 不適切なグラフにだまされない～グラフの把握
4-2 抜けや漏れがないように読み取る～論理的な文章把握
4-3 オンラインで効果を測定する～SNSやデジタルマーケティングの活用
4-4 経営状況を把握する～利益の計算
4-5 販売価格を決定する～原価の計算
4-6 評価しやすい基準で比較する～数値の比較による選択
4-7 基準をそろえて比較する～割合や比を用いた選択
4-8 確率をビジネスに応用する～期待値による選択
4-9 過去の傾向から予測する～移動平均を用いた予測
4-10 重みを付けて傾向を把握する～加重移動平均を用いた予測
4-11 伝えたいことを適切に表現する～グラフでの表現
4-12 伝える相手を意識して図表を選ぶ～図表の適切な使用
4-13 複数の視点でデータを捉える～バブルチャートなどの使用
コラム 仕事として数学や統計を使う職種とは？

データサイエンス数学ストラテジスト用語一覧

【「数検」