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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

  • 著者名渡辺/美智子‖監修 バウンド‖著
  • 出版者カンゼン
  • 出版年2025.7

貸出・返却・予約状況

  • 所蔵数1
  • 貸出可能数1
  • 予約数0
  • 貸出累計0

所蔵事項

  • 登録番号0064319
  • 請求記号417-Wa
  • 貸出区分貸出許可
  • 蔵書区分図書
  • 所蔵館武庫川女子大学附属中学校・高等学校図書室
  • 配架場所 ヤングアダルト
  • 所蔵状態所蔵

書誌事項

  • 書名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
  • 書名ヨミコドモデータサイエンス
  • 著者名渡辺/美智子‖監修 バウンド‖著
  • 著者ヨミワタナベ,ミチコ
  • ISBN9784862557612
  • 国名コードJP
  • 言語コードjpn
  • 出版地東京
  • 出版者カンゼン
  • 出版年2025.7
  • 出版者・頒布者地域名 東京都 
  • ページ143p
  • サイズ21cm
  • 価格¥1600

資料コード

表現種別 機器種別 キャリア種別 付属のキャリア種別
テキスト 機器不用 冊子
  • 件名数理統計学
  • 内容文献:p142
  • 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。

内容細目

タイトル 著者 ページ
●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!
 10 分析結果を行動や判断に生かす!
 11 データでわかったことを発表しよう!
 COLUMN●データ分析のはじまりとなった「統計学」
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!
 10 「相関関係」と「因果関係」を見誤らないようにしよう!
 11 データはヒント! 最後は自分で考えよう
 COLUMN●ネットの普及でビッグデータ時代に!
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

学習件名

漢字形 カタカナ形 ページ数
統計 トウケイ 0
スーパーマーケット スーパーマーケット 10-11
タブレット タブレット 12-13
インターネット インターネット 14-15
スマートフォン スマート フォン 16-17,88-89
人工知能 ジンコウ チノウ 18-19,132-141
古代エジプト コダイ エジプト 36
アンケート アンケート 44-45,52-53
プライバシー プライバシー 52-53
古代ローマ コダイ ローマ 54
国勢調査 コクセイ チョウサ 54
表とグラフ ヒョウ ト グラフ 62-69,82-83,106-107
平均値 ヘイキンチ 70-73
最頻値 サイヒンチ 70-73
中央値 チュウオウチ 70-73
学習発表 ガクシュウ ハッピョウ 76-77
生体認証 セイタイ ニンショウ 88-89
コンピュータ コンピュータ 96
メディアリテラシー メディア リテラシー 97-119
割合 ワリアイ 108-111
数字 スウジ 108-111
広告 コウコク 116-117
ビッグデータ ビッグ データ 120
スポーツ スポーツ 126-127
健康 ケンコウ 128-129
自動運転 ジドウ ウンテン 130-131