渡辺 美智子/監修 -- カンゼン -- 2025.7 --

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所蔵館 所蔵場所 資料区分 請求記号 資料コード 所蔵状態 資料の利用
配架日 協力貸出 利用状況 返却予定日 資料取扱 予約数 付録注記 備考
多摩 開架書庫 児童図書 /417/5016/2025 7119369225 Digital BookShelf
2025/09/07 可能 利用可   0

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ISBN 4-86255-761-2
ISBN13桁 978-4-86255-761-2
タイトル こどもデータサイエンス
タイトルカナ コドモ データ サイエンス
タイトル関連情報 なぜデータサイエンスが必要なのかがわかる本
タイトル関連情報読み ナゼ データ サイエンス ガ ヒツヨウ ナノカ ガ ワカル ホン
著者名 渡辺 美智子 /監修, バウンド /著
著者名典拠番号

110003167550000 , 210001092120000

出版地 東京
出版者 カンゼン
出版者カナ カンゼン
出版年 2025.7
ページ数 143p
大きさ 21cm
価格 ¥1600
内容紹介 データとは何か? どうやってデータを集めるのか? データサイエンスの技術とは? これからの社会でますますニーズが高まり広がっていく「データサイエンスの世界」を、身近な例を通じて楽しく紹介する。
書誌・年譜・年表 文献:p142
学習件名 統計,スーパーマーケット,タブレット,インターネット,スマートフォン,人工知能,古代エジプト,アンケート,プライバシー,古代ローマ,国勢調査,表とグラフ,平均値,最頻値,中央値,学習発表,生体認証,コンピュータ,メディアリテラシー,割合,数字,広告,ビッグデータ,スポーツ,健康,自動運転
学習件名カナ トウケイ,スーパーマーケット,タブレット,インターネット,スマート/フォン,ジンコウ/チノウ,コダイ/エジプト,アンケート,プライバシー,コダイ/ローマ,コクセイ/チョウサ,ヒョウ/ト/グラフ,ヘイキンチ,サイヒンチ,チュウオウチ,ガクシュウ/ハッピョウ,セイタイ/ニンショウ,コンピュータ,メディア/リテラシー,ワリアイ,スウジ,コウコク,ビッグ/データ,スポーツ,ケンコウ,ジドウ/ウンテン
一般件名 数理統計学
一般件名 数理統計学
一般件名カナ スウリ トウケイガク
一般件名典拠番号

511036800000000

分類:都立NDC10版 417
テキストの言語 日本語  
資料情報1 『こどもデータサイエンス なぜデータサイエンスが必要なのかがわかる本』 渡辺 美智子/監修, バウンド/著  カンゼン 2025.7(所蔵館:多摩  請求記号:/417/5016/2025  資料コード:7119369225)
URL https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1154832743

目次 閉じる

●はじめに
第1章 知ってた? 意外と身近なデータサイエンス
  1 なぜスーパーは売れ筋を知っているの?
  2 一人ひとりの勉強を助けてくれる「データの力」!
  3 アニメや動画のおすすめはなぜ当たるの?
  4 スマホで自分の運動量がわかる!
  5 AIはどうやって賢くなる?
  6 データサイエンスが動かす“まち”の姿
  COLUMN●世界中で動き出した「第4次産業革命」
第2章 ところで、「データ」ってなんだ?
  1 日常生活でみんなのデータは収集されている!
  2 データといってもさまざまな種類がある!
  3 「数で表せる」データと「言葉で表す」データ
  4 世界のデータ量はすごい勢いで増えている!
  5 データが知識や知恵になる!?「DIKWピラミッド」とは?
  6 狩り→農業→工業→情報化→データでつくる未来
  COLUMN●古代エジプトのナイル川の水位記録
第3章 どうやってデータを集めるかを考えよう!
  1 観察して気づく「虫の眼」「鳥の眼」「魚の眼」
  2 何が知りたいのか、まず目的をはっきりさせよう!
  3 データを記録する工夫をしよう
  4 アンケート結果は本当にみんなの意見?
  5 偏りのないデータの集め方って?
  6 アイスの人気の味は本当にチョコ味だろうか?
  7 不十分なデータで判断すると間違える!
  8 データを集めるときに守りたいルール
  COLUMN●国勢調査が支えたローマ帝国
第4章 楽しい! データ分析 はじめの一歩
  1 分析に入る前にデータの内容や背景を理解しよう!
  2 データを並べ替えると、何がわかる?
  3 データを集計して比較! 新しい発見をしよう!
  4 グラフは「データ可視化」の基本!
  5 グラフは目盛りで印象が変わる!
  6 グラフで比較!AとB、どっちがいい?
  7 グラフで“関係”に気づき、考える力を育てよう!
  8 データ分析でよく使う「代表値」平均値・中央値・最頻値
  9 「分布の形」を見れば、データの様子が見えてくる!
第5章 データサイエンスの技術の入り口を知ろう!
  1 データを使えば、未来を予測できる!?
  2 データの関係を調べると、より正確に予測ができる!
  3 夏祭りで、チョコ味アイスはどんなときに売れる?
  4 お客さんを買い物内容からグループ分けする!
  5 スマホの顔認証って、どうやって見分けているの?
  6 考え方の「ルール」を決めると、うまくいく!
  7 データから未来を予測する「モデル」の力!
  8 見えないところで大活躍! データで動くしくみ「システム」
  COLUMN●コンピュータがデータの処理を変えた!
第6章 AI時代を生き抜く力「情報リテラシー」
  1 ネットで見たデータをすぐに信じてない?
  2 情報源によって3種類の情報に分けられる
  3 「正しい情報」と「間違った情報」の見分け方
  4 データのとらえ方だけで印象は変わる!
  5 世の中には誤解を生むグラフが多い!
  6 数字や割合のマジックに注意(1)
  7 数字や割合のマジックに注意(2)
  8 「データバイアス」に気をつけよう!
  9 「認知バイアス」にも気をつけよう!
第7章 スポーツも健康もデータサイエンスが変える!
  1 「データサイエンス」でデータの価値を引き出す!
  2 データが一人ひとりを便利にする
  3 データでスポーツ選手のパフォーマンスを改善!
  4 健康を守るためにデータが活用されている!
  5 自動運転の安全な走行にはデータサイエンスが不可欠
  COLUMN●AIとデータの未来
第8章 これからはデータとAIを味方につける時代
  1 AIとデータサイエンスの関係を学ぼう
  2 データを制する者が世界を制する時代
  3 「生成AI」を上手に使いこなそう!
  4 データを上手に使って考える力が未来をつくる!
●参考文献
●さくいん