Excelで学べるデータサイエンス入門講義

ビッグデータやAIによる社会の変化、データ分析＆活用の基礎がまるわかり！ 文系・理系を問わず身につけるべき「現代社会の必須教養」をやさしく解説。 　ビジネスの現場では今、データサイエンスやAIを理解し、活用できる人材が求められています。政府もそのような人材の育成を重視して、2025年までにすべての大学・高等専門学校生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得するという目標を掲げました。文部科学省などは「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」を開始して、大学などでのデータサイエンス・AI教育を支援しています。データサイエンスやAIの授業を文系・理系を問わず必修化する大学も目立つようになりました。 　これからの社会（Society 5.0）では、データサイエンス・AIの知識は“常識”であり、誰もが持つべき必修のスキルなのです。本書は、その入門書として、データサイエンス・AIの活用動向から、基本的なデータリテラシー、さらに統計やデータ分析の基礎までを学べるように構成しました。 　「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」に対応すべく、第1章ではデータやAIがいかに活用され、社会に変革をもたらしているのかを紹介。またそれらを活用するうえでの留意事項を解説しています。そして第2章からは、多くの人にとって身近な「Excel」というツールを使い、データ分析を実践的に学習します。第2章では統計学の基礎、第3章ではマクロ（VBA）を使った自動化の方法、第4章ではマクロによるシミュレーション、第5章では統計的推定、検定などについて学びます。 　学習に当たっては、ホームページで公開しているサンプルファイルを用いて、実践的・体験的にExcelを使ったデータ分析やシミュレーションを練習できます。 　執筆は、日本で初めてデータサイエンス学部を設置し、データサイエンス・AI教育の最先端を行く滋賀大学の笛田薫教授と松井秀俊准教授。同大学の入門講座を1冊に凝縮しました。ぜひ本書を手に、データサイエンスの世界に足を踏み入れてください。 第1章 社会におけるデータ・AIの利活用 ・社会で活用が進むデータ ・飛躍するAI（人工知能）の技術 ・社会を変えるAI ・AIとデータ利用の落とし穴 第2章 Excelで始めるデータ分析の基本 ・Excelの長所と計算の基本 ・代表値の計算 ・度数分布表とヒストグラム ・相関と回帰 第3章 Excel VBAの活用 ・Excel VBA入門 ・Excel処理の自動化 第4章 Excelを使ったシミュレーション ・モンティ・ホール問題 ・モンテカルロ法 第5章 さまざまな統計分析 ・時系列データ解析 ・確率分布 ・ロジスティック回帰 ・連続型確率分布 ・統計的推定 ・統計的検定