30秒でわかる! データサイエンスで重要な50の理論

●データサイエンスについて、そのベースとなる統計学や相関、クラスター化、ニューラルネットワークや深層学習/ディープラーニングの簡単な原理から、その誤用の危険性、さらによく見かける「統計的有意性」とその濫用の問題まで指摘した上で、科学やビジネス、娯楽などでのその応用について手際よく紹介することで、データサイエンスの全体的な見取り図を提示．また一方、それが持つ監視社会やプライバシー面での危険性、モデルのブラックボックス化による各種バイアスの可能性などの危険性についても指摘することで、良い面と悪い面がバランスよく解説されたデータサイエンスについての包括的な入門書。

●1テーマ見開き完結で、独創的イラストと明解な文によって、短時間でその概念の本質が理解できてしまう、英語圏でベストセラーとなっている30-SECONDシリーズの翻訳。

【著者紹介】
L.ヴィッタート : ワシントン大学セントルイス校オーリン・ビジネススクールのデータサイエンス実践教授。多くのニュースメディアに定期的に寄稿、Ｆｏｘ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ週刊コラム「統計学者の人生ガイド」を執筆。王立統計学会アンバサダー、ＢＢＣエキスパートウーマン、国際統計学会（ＩＳＩ）の選出会員として、統計やデータを一般の人々に伝える活動を行っている。また、『ハーバード・データサイエンス・レビュー』副編集長であり、米国国連難民高等弁務官事務所（ＵＮＨＣＲ）の理事、ならびにＵＮＨＣＲの難民向けデータイニシアチブ「ＨＩＶＥ」の理事でもある

山形浩生 : 翻訳家、評論家、開発援助コンサルタント。東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。マサチューセッツ工科大学不動産センター修士課程修了。１９６４年生まれ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）