「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」（2024年2月改訂版）に完全準拠． データサイエンス大系シリーズにおいて好評を得ている『データサイエンス入門』に続く教科書として，データサイエンスをさまざまな専門分野に応用する際に必要とされる内容を概観した教科書． データサイエンス基礎，データエンジニアリング基礎，AI基礎の3章から構成． 特に人工知能分野の急速な進展に対応してAIの基礎から応用までをカバーし，生成AIについても解説している． 全ページフルカラー． 《目次》 第1章　データサイエンス基礎 　1.1　データ駆動型社会とデータサイエンス 　1.2　数学基礎 　1.3　分析設計 　1.4　データ観察 　1.5　データ可視化 　1.6　データ分析 　1.7　アルゴリズム 第2章　データエンジニアリング基礎 　2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング 　2.2　プログラミング基礎 　2.3　データ表現 　2.4　データ収集 　2.5　データ加工 　2.6　データベース 　2.7　ITセキュリティ 第3章　AI基礎 　3.1　AIの歴史と応用分野 　3.2　AIと社会 　3.3　機械学習の基礎と展望 　3.4　機械学習による予測・判断 　3.5　深層学習の基礎と発展 　3.6　認識 　3.7　言語・知識 　3.8　生成AIの基礎と展望 　3.9　身体と運動 　3.10　AIの構築・運用 第1章　データサイエンス基礎 　1.1　データ駆動型社会とデータサイエンス 　1.2　数学基礎 　1.3　分析設計 　1.4　データ観察 　1.5　データ可視化 　1.6　データ分析 　1.7　アルゴリズム 第2章　データエンジニアリング基礎 　2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング 　2.2　プログラミング基礎 　2.3　データ表現 　2.4　データ収集 　2.5　データ加工 　2.6　データベース 　2.7　ITセキュリティ 第3章　AI基礎 　3.1　AIの歴史と応用分野 　3.2　AIと社会 　3.3　機械学習の基礎と展望 　3.4　機械学習による予測・判断 　3.5　深層学習の基礎と発展 　3.6　認識 　3.7　言語・知識 　3.8　生成AIの基礎と展望 　3.9　身体と運動 　3.10　AIの構築・運用