はじめに◇Chapter1 データサイエンスとは情報通信技術の進展とデジタル化社会データ活用が進む社会あらゆる分野に求められるデータサイエンス価値創造を導くデータサイエンスビッグデータとデータサイエンスデータサイエンス推進に必要な3つの知識データエンジニアリング力データサイエンス力ビジネス力データサイエンスに関連する学問領域実務におけるデータサイエンスの進め方データサイエンスを進める企業◇Chapter2 データを処理・加工するデータ前処理の目的環境構築データ収集と蓄積構造化データと非構造化データ五感や感情のデータクラウドコンピューティングデータサイエンスのための分析環境RDBとSQLサンプリングとデータ分割データクレンジングデータの標準化と正規化データフュージョン画像や動画データの処理音声データの処理質的変数の数値化◇Chapter3 データを分析するデータ分析の目的データの可視化に役立つダッシュボード記述統計と推測統計モデル分析の3つの方向性因果関係の分析クラス判別の分析構造の分析多変量解析機械学習とデータマイニング機械学習の手法テキストマイニングニューラルネットワークとディープラーニング画像のためのディープラーニングテキストや音声のためのディープラーニング強化学習と集団学習学習済みモデルと転移学習トピックモデルベイズ統計学シミュレーションと意思決定手法◇Chapter4 データサイエンスの活用事例スマートファクトリーサプライチェーンマネジメント小売業におけるPOSデータ活用マイルポイント制度からはじまった「FSP」EC(電子商取引)インターネット広告証拠に基づく政策立案「EBPM」スポーツとデータサイエンスセイバーメトリクスとNeurOlympicsICTが支える自動運転ファイナンスエネルギーとデータサイエンスインフラにおけるデータサイエンス第一次産業とデータサイエンス医療・創薬・ヘルスケア◇Chapter5 データサイエンスが拓く未来と課題期待されるデータサイエンティストデータサイエンスに関連する資格や検定データサイエンスを推進するための組織づくりDXの推進とデータサイエンスSociety5.0とサイバーフィジカルシステムデータ活用とデータ保護情報セキュリティ個人情報保護法海外における個人情報保護とセキュリティデータサイエンスが拓く未来AIと倫理新たな価値創造に向けたデータサイエンスさくいん参考文献