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コンピュータサイエンス 全般
データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)
データ分析の初歩から活用事例までを平易に解説したデータサイエンスのリテラシー醸成のための教科書。 第2版では、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムより公表された「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」に準拠する形で、「導入」および「心得」にあたる記述を補完した。 全ページカラー印刷。 -- 本書『データサイエンス入門』は、ビッグデータ時代を生きるすべての大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門をコンパクトに解説するとともに、より進んだ学習への橋渡しともなる教科書である。また、大学の教養課程で用いられることを想定し、文科系の学生にも読みやすいように、数式はできるだけ使わずにグラフなどで直観的な説明を与え、データサイエンス全般を概観できる内容となっている。具体的には、以下のような項目を扱っている。 ・データサイエンスの社会的役割 ・データサイエンスと情報倫理 ・データサイエンスのための統計学の基礎 ・データサイエンスの手法の紹介 ・コンピュータを用いたデータ分析の初歩 ・データサイエンスの応用事例 特に本書の特徴は、デ
インフォグラフィック版 科学のしくみ図鑑(中古品)
(中古品)インフォグラフィック版 科学のしくみ図鑑/世界文化社/DK社: editor; /出版社からのコメント 「理科」に始まり「物理」、「生物」、「化学」と、 SCIENCEの勉強は日本では分散して習いがち。 そのため、学問の横のつながりが分かりづらく、 関連付けて考えるクセがついていません。 本書は、日常生活に溢れる「サイエンス」を見開き単位にして、 インフォグラフィッを用いて、とっても分かりやすく説明しています。 お子様だけでなく、大人の「学び直し」や、「最新のテクノロジー」を しっかり理解するうえでも役に立つ一冊です。 こんなかたにおすすめです 1 これからの時代に必要な「理系脳」を鍛えたい人に 2 総合的な学習方法として科学全般に強くなるために 3 学生以来、きちんと学ばなかった人の「学び直し」に 4 最新の科学の知見が生活にどう関係するのか知りたい方に 5 お子様に幅広い科学の教養を身につけさせたい親御さんに これからの時代を生き抜く 大事な教養=SCIENCE理系脳が磨かれる! 内容紹介 物質の成り立ちから、エネルギーと力、 コンピュータ・テクノロジー、仮想
オブジェクト指向プログラミング入門(中古品)
(中古品)オブジェクト指向プログラミング入門//ティモシイ・A. バッド: author; Budd,Timothy A.: original name; 正義, 羽部: translator; /内容（「BOOK」データベースより） 本書は、オブジェクト指向プログラミングとは何か、従来のソフトウェアの作り方とはどこが違うのか、また何がオブジェクト指向の長所なのかといった大切な疑問にわかりやすく解説している。ひとつのオブジェクト指向言語に偏らず、オブジェクト指向全般にまたがる重要な話題を解説した。 内容（「MARC」データベースより） 特定の言語にかたよらずにオブジェクトプログラミングの基本を解説。読者は好みの言語を用いてプロジェクトを完成させることができる。97年アジソン・ウェスレイ・パブリッシャーズ・ジャパン刊の新装版。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) バッド,ティモシイ・A. オレゴン州立大学(Oregon State University)コンピュータサイエンス学科助教授。西ワシントン大学卒業。イェール大学において修士と博士号。主な研究テーマは、マルチパ
データサイエンス入門 (データサイエンス大系)(中古品)
(中古品)データサイエンス入門 (データサイエンス大系)/学術図書出版社/彰通, 竹村: editor; 哲人, 姫野: editor; 聖治, 高田: editor; /データ分析の初歩から活用事例までを解説したデータサイエンスのリテラシー醸成のための教科書。全ページカラー印刷。 -- 本書『データサイエンス入門』は,ビッグデータ時代を生きるすべての大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門をコンパクトに解説するとともに,より進んだ学習への橋渡しともなる教科書である.また,大学の教養課程で用いられることを想定し,文科系の学生にも読みやすいように,数式はできるだけ使わずにグラフなどで直観的な説明を与え,データサイエンス全般を概観できる内容となっている.具体的には,以下のような項目を扱っている. ・データサイエンスの社会的役割 ・データサイエンスのための統計学の基礎 ・データサイエンスの手法の紹介 ・コンピュータを用いたデータ分析の初歩 ・データサイエンスの応用事例 特に本書の特徴は,データサイエンスの応用事例としてマーケティング,画像処理,品質管理など様々な
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