データサイエンティスト検定 (リテラシーレベル) 公式リファレンスブック
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データサイエンティスト検定 (リテラシーレベル) 公式リファレンスブック
（最短突破）
技術評論社, 2022.5
第2版
- Other Title
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Data scientist DS
データサイエンティスト検定リテラシーレベル公式リファレンスブック
- Title Transcription
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データ サイエンティスト ケンテイ(リテラシー レベル)コウシキ リファレンス ブック
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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.609/Ka43120011588
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Note
その他の著者: 佐伯諭, 高橋範光, 田中貴博, 大川遙平, 大黒健一, 森谷和弘, 參木裕之, 北川淳一郎, 守谷昌久, 山之下拓仁, 苅部直知, 孝忠大輔
参考文献: p327
Description and Table of Contents
Description
Ｓｏｃｉｅｔｙ ５．０時代に求められるデータサイエンススキルをわかりやすく解説。データサイエンティスト検定をきっかけにデータ活用を学習する方の入門書。
Table of Contents
- 第１章 ＤＳ検定とは（データサイエンティスト検定リテラシーレベルとは；データサイエンティスト協会とデータサイエンティストスキルチェックリストとは ほか）
- 第２章 データサイエンス力（順列や組合せの式ｎＰｒ、ｎＣｒを理解し、適切に使い分けることができる；確率に関する基本的な概念の意味を説明できる（確率、条件付き確率、期待値、独立など） ほか）
- 第３章 データエンジニアリング力（オープンデータを収集して活用する分析システムの要件を整理できる；サーバー１〜１０台規模のシステム構築、システム運用を設計書を元に実行できる ほか）
- 第４章 ビジネス力（ビジネスにおける「論理とデータの重要性」を認識し、分析的でデータドリブンな考え方に基づき行動できる；「目的やゴールの設定がないままデータを分析しても、意味合いが出ない」ことを理解している ほか）
- 第５章 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（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；社会におけるデータ・ＡＩ利活用（導入）で学ぶこと ほか）
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