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データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっている。高校ではすでに統計学が必修となり、大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった。
本書では、データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており、初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。
これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々、どちらの要望にも応える充実の教科書となっている。
【目次】
第0講　データリテラシーとデータサイエンス
第1講　数値には4つの類別がある
第2講　どう示すか？　値そのもの、相対値、比率、単位あたり
第3講　数値には誤差がつきもの
第4講　大ざっぱに値をつかもう
第5講　いくつかの数値を1つの値で代表させる
第6講　数値のばらつき具合を測る
第7講　相関イコール因果関係ではない
第8講　偶然のいたずら
第9講　大数の法則が成り立つ
第10講　「統計的に有意」 とは
第11講　隠れている要因はないか
第12講　“3 た” 論法を信じますか — データの信頼性
第13講　引っかけグラフにご用心
第14講　もっと大きなごまかしにも気をつけよう
第15講　データリテラシーを磨くには

離散数学の世界を最小限の数式で分かりやすく解説！

コンピュータが身近な存在となった現在、その基礎をなす数学の理解・習得が大学の文系 / 理系を問わず求められている。しかし、文系においては、いまだに数学に対する壁は厚く高い。
本書は、いわゆる離散数学の主要テーマである集合論やグラフ理論の基礎から、コンピュータ内で使われる論理演算などの具体的な数学まで、読者に興味を持たせるよう工夫して解説する。
本書の基になったのは、文理融合学部の文系学生に向けた講義の資料であり、その知見が盛り込まれている。読者は例題や演習問題で理解度を確認しながら読み進められる。
【目次】
第1講　ケーニヒスベルクの橋を渡ろう
第2講　迷路で遊ぼう
第3講　いよいよグラフ理論へ
第4講　最短経路、最長経路を求めよう
第5講　グラフで表してみよう
第6講　木とその応用を学ぼう
第7講　ものの集まり—集合を視覚化しよう
第8講　集合を操作しよう
第9講　論理に強くなろう
第10講　論理回路を作ってみよう
第11講　論理演算の性質は集合演算の性質にそっくり
第12講　コンピューターの足し算回路を作ろう
第13講　さらに論理回路の応用を考えよう
第14講　関係について学ぼう
第15講　順序関係について知ろう

明確に伝わる文章を書くための文章技術を詳述。情報過多の現代社会において、情報、すなわち「事実」と「意見」を効率的に正しく伝えるのは、「うまい」文章ではなく、「明文」だ。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、予めご了承ください。試し読みファイルにより、ご購入前にお手持ちの端末での表示をご確認ください。