データリテラシー
データを扱う力
現代における「データ」の重要性
「エビデンスベースト evidence-based」ともよくいわれる
インターネットの普及にともなってデータが質・量ともに爆発的に増加中
https://scrapbox.io/files/650465417be408001b2278c0.png
図は, 総務省,「H26情報通信白書」より引用（2020/9/28アクセス）
データサイエンス
主に統計学やデータマイニング、機械学習等による「データ」を対象とする（実践に近い）学問
「ビッグデータ」とともに「データサイエンティスト」がバズワード化
データサイエンスを学べる大学（学部）も増加中
同様に「人工知能（AI）」のブーム
ディープラーニングの登場
AI、機械学習のコモディティ化
「データから法則性を自動的にみつける」しくみ
音声認識、画像認識、推薦システム、自動運転、AlphaGO、Siri、、、実用化は枚挙に暇なし
世の中の流れ
AI戦略2019（内閣府）
https://gyazo.com/bf9f3d8584bbff1c0c1d8c3c38df3dd9
図は「AI戦略2019【概要】」（2019年7月）より引用
数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム
「AI戦略2019」をふまえ、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムによりリテラシーレベル、応用基礎レベルが策定
以下は「リテラシーレベル」のモデルカリキュラム
https://gyazo.com/d28d269fa2e8aa3d4d2749b5f25b064a
図は「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム」（2020年4月）より引用
ここでひとつ、こんな話題
2021年、以下のような内容のニュースが流れました
『新型コロナウイルスワクチンを2回接種して3か月以上経過した医療従事者〇〇人の抗体を調べたところ、半数の△△人は全体の中央値を下回っており、比較的抗体価が低い人が一定程度いることがわかった』
このニュースをパッと見て、どう思いますか？
データリテラシー
データのあふれる現代はとくに、データを正しく扱う力＝「データリテラシー」が必要
文系、理系を問わない
そもそもサイエンスはデータを扱う力が必要
データ分析の「ツール」は溢れている
Excel, SPSS, R, Python, Tableau…
データを用意してクリックすれば「それらしい」結果が自動的に出てくる
原理がわかっていなくても……
データリテラシーの重要性
ただ、重要性は増しているといえる
先端的な、いかにも「データサイエンス！」というものよりも、「データを正しく読める」「データを正しく描ける」センスが現代を生きるためには重要
これがないとニュースも自分で判断できない
理系ならできるかというと、そうでもない！
データリテラシーのためのオススメの本
FACTFULNESS(ファクトフルネス)
https://gyazo.com/f51de1f946f69d25c954100c10582b2b
ハンス・ロスリング, オーラ・ロスリング, アンナ・ロスリング・ロンランド（著）, 上杉周作, 関美和（訳）
日経BP社, 2019年
データの見方、世界の見方を歪める「10の本能（思い込み）」を乗り越えるための一冊
統計学の極意
https://gyazo.com/fa78eaa1d0e394f576c7fa6ccdde0722
デイヴィッド・シュピーゲルハルター 著 ／宮本寿代 訳
草思社, 2024年
最低限の数式（ほとんどありません）で、統計学的思考、データリテラシーのエッセンスを、多くの実例をもとに学べます
分析者のためのデータ解釈学入門ーデータの本質をとらえる技術ー
https://gyazo.com/9745f23ac63fa4bd9d8c83a5c655e33b
江崎貴裕（著）
ソシム, 2020年
本授業で扱ったデータリテラシーの視点にとても近い本です。
とてもわかりやすく書かれているので、本授業の内容の理解をさらに深めたい人にはとてもオススメです。