2024年度献本申し込み書籍ランキング
第1位☆ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎
「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。
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第2位☆スッキリわかる数理・データサイエンス・AI
【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!
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第3位☆数理・データサイエンス・AIのための数学基礎
本書は「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしています。15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自ら考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という方のための一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。
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第4位☆エクセルで学習するデータサイエンスの基礎
【エクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解!】
本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめられています。
「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析 一般」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。なお、一部の講義資料のみご採用いただいた際にお渡しいたします。詳しくは「教科書献本申込」リンク先のフォームより、「教科書に関するご質問・相談」にてお問い合わせください。
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第5位☆つながるコンピュータリテラシー
【これからの時代に必要な情報活用能力が身に付く!】
高等学校では、2022 年度から「情報I」が必履修科目になり、すべての高校生が情報の基礎を学習します。本書では、情報I を学んだ高校生がさらに学びを深めたり、大学や社会で情報活用を行える力を習得したりすることを目的としています。
情報を活用するための知識やスキルは、バラバラなままでは使うことができません。本書では、「つながる」をキーワードに、「高等学校からの情報学習の連続性」や「各章の内容が互いにつながった形で体系的に理解できる」などのつながりを重視することで、コンピュータを安全に効率よく活用する方法を学び、さまざまな学習に情報機器を活用していくためのスキルを身に付けることができるように構成されています。コンピュータの操作説明には、Windows11とmacOS14 (Sonoma)を使用し、文書作成等ではWindows版のMicrosoft Office 2021を使用しています。 -
第6位☆改訂新版 ファーストステップ ITの基礎
【IT技術の教科書として人気の書籍が、改訂新版になって登場!】
本書はITの基本的な原理を中心に解説した教科書であり、各章のねらいやまとめ、練習問題などを通してITの基礎を十分に理解することができます。
更に初版刊行から現在までに起こった目覚ましい情報技術の発展を受けて、改訂新版では新たな技術やテーマを盛り込みました。具体的にはAI、IoT、情報セキュリティ、モバイル通信などの技術を取り上げ、アルゴリズムやプログラミングなどの説明もより充実させています。ITの基礎を1から学ぶためにこの上ない一冊です。
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第7位☆改訂新版 ファーストステップ 情報通信ネットワーク
【通信ネットワークの教科書として人気の書籍が、改訂新版になって登場!】
本書はネットワーク技術を中心に解説した教科書であり、LANとインターネットに関する仕組みだけではなく、運用に必要な知識や、セキュリティの基本的な考え方についても取り上げます。
改訂新版では現行書籍のネットワーク技術について、規格や性能、手法が変更になった点を更新しました。また、発展的な内容や補足的な内容は脚注とTipsで解説し、本文は重要点にしぼり、図解や具体例を使って分かりやすさに配慮しました。情報通信ネットワークを1から学ぶためにこの上ない一冊です。
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第8位☆図解 深層学習
【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる!】
本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク(深層学習)の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
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第9位☆Excel/Googleスプレッドシートで学ぶデータサイエンスの基礎
【文系・理系を問わず、スプレッドシートを使って学べるデータサイエンスの教科書!】
本書は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公表している「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~データ思考の涵養」の「基礎(2.データリテラシー)」で示されている「データを適切に読み解く力」「データを適切に説明する力」「データを扱うための力」を養うことを目的としています。主に大学1年生を対象に、初学者にも扱いやすいスプレッドシート(Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート)を用いてデータサイエンスの基礎を学習します。序盤では、スプレッドシートの使い方やオープンデータの利用方法を通して、データの扱い方を学習します。中盤では、高等学校までの情報教育との接続としてデータの可視化や基本統計量についてより理解を深めていき、終盤では、代表的な確率分布を取り上げ、統計学への理解を深める構成としています。 -
第10位☆「伝わる日本語」練習帳
必携、文章技術バイブル!!
文書作成に悩む学生・社会人に「伝わる日本語」を伝授‼ 数多くの例題と演習で、書く力が着実に身につく‼
あなたの書く文章はなぜわかってもらえないのか?
誰もがやっているのに自分ではなかなか気づかない文章の「難所」、その越え方を豊富な具体例で徹底的に説明した前例のないワークブックである。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。 -
第11位☆Pythonで体験してわかるアルゴリズムとデータ構造
Pythonでアルゴリズム!
15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。
原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解出来ていないのか、プログラムが理解出来ていないのかが、明確に区別できる。
Pythonを使用しているので初学者にも最適の書である。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。 -
第12位☆基礎からスッキリわかる微分積分
理工学系の微積をスッキリ習得!
本書は、理工学系の1年生の数学の共通教科書として作られている。学生の学習履歴の多様化へも対応できるよう簡単になり過ぎず、かつ、難しくなり過ぎないよう配慮してある。大学、短大、高専の教科書はもちろん、社会人の再教育にも活用できる。
おもな特徴
1.学生が不得意だと思われる事項や忘れがちな事項については、その都度、側注で説明。
2.留学生などを想定し、数学用語にはルビと英語表記を併記。日本人学生にとっても、英語表記は、英文文献の検索や大学院入試でも役に立つ。
3.例題と問を豊富に配置し、例題には詳細な解答を、問には略解とヒントをすべて掲載。
4.章末に演習問題を用意し、すべての演習問題に略解とヒントを付ける。
5.アクティブ・ラーニング例を示す。
6.ほとんどの定理に詳細な証明をつけた。
※教科書に採用いただいた先生には、授業を行う上で基となる著者作成のPowerPointの資料がございます。詳しくは「教科書献本申込」リンク先のフォームより、「教科書に関するご質問・相談」にてお問い合わせください。
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第13位☆UXデザインのための発想法
発想のためのツールとワーク !
本書は,前著『実践UXデザイン』の続編として,UXデザインを推進するための「発想法」に特化して解説している.
その内容は,UXデザインの実践活動を踏まえながら,発想の手法をひも解き,加えて発想のためのツールや発想ワークのプロセスも集約し,使いやすくまとめたものとなっている.
著者の、これまでの大手メーカーでの豊富な実務・現場経験に基づいて,具体的に詳説する.UXデザイナー必携の書である. -
第14位☆よくわかるデータリテラシー
データを正しく読み解き、提示する能力を創る!
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか,その教育への期待が産官学で高まっている.高校ではすでに統計学が必修となり,大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった.本書では,データサイエンスの要であるデータリテラシー(データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力)の総合的解説を試みており,初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々,データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々,どちらの要望にも応える充実の教科書となっている.
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。 -
第15位☆計算論的思考を育むPythonプログラミング実践問題集
【アルゴリズムとプログラミングの理解・技術力向上を目指すならこの一冊!】
本書では初級から中級レベルのアルゴリズムとプログラミングの問題を例題は100題、課題は173題用意し、すべて解答を参照することができます。「文法は学んだけれどプログラミング力がなかなか身につかない」と悩む方に最適な演習書です。