【数理・データサイエンス・AI認定制度における応用基礎レベルをフォローした教科書！】

　データサイエンス・AIの数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。
[問]　例の類題や概念の説明を補うための問題。
[確認問題]　章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やG検定などの検定を意識した4択問題もあり。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における「応用基礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読書籍！

※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。

【統計を使ったときに残る「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」の正体を解きほぐす！】

　本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。

「数理・データサイエンス・AI ／リテラシーレベル」に対応した新しいテキストが登場！

　ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI ／リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム（2024 年２月改訂）に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。

※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。

【JavaScriptのプログラミングを自学実習ベースで学べる！】

  JavaScriptの基礎から応用までを、実習中心に自学自習で学んでいける教科書です。変数、入出力文、代入文、演算式、分岐、繰返し（反復）、配列、関数など、JavaScriptでプログラミングする際の基本的な内容について説明し、また、JavaScriptでプログラミングする際に必要となるアルゴリズムについて述べています。さらに、より実用的なプログラミングとして、HTML/CSS/JavaScriptを含めたWebサイトによる簡単なゲームプログラミングについて取り上げます。

※本書の講義資料は、ページ下部のサポートから入手できます。

【「どんくり」でプログラミングやアルゴリズムを学びながら、「情報Ⅰ」共通テスト用プログラム表記の理解も深まる！】

　本書では、大学入学共通テスト「情報Ⅰ」で使用される「共通テスト用プログラム表記」を用いてプログラムやアルゴリズムを説明します。第1章では、共通テスト用プログラム表記について説明しています。共通テスト用プログラム表記の文法を用いて、変数、演算子、配列、条件分岐、反復などが説明されており、プログラミングの考え方を学習することもできます。第2章では、プログラミング学習環境「どんくり」について説明しています。どんくりをブラウザで実行する方法と、画面でプログラムを記述して実行するための操作方法、学習を支援するための拡張された機能が説明されています。第3章では、さまざまなプログラムを解説しています。探索や整列などの代表的なアルゴリズムや、配列やスタックなどの代表的なデータ構造を、プログラムを作りながら学ぶことができます。第4章では、少し複雑なプログラムやアルゴリズムについて、丁寧に説明しています。練習問題も含まれているため、本書で学んだ内容を確認しながら読み進めることができます。