【AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる！】

　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。

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「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。

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【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。

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【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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【PDCAを題材に情報リテラシーを学ぶ！オンライン授業についても解説！】

　多くの大学・高専で教科書として採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』シリーズの2021対応版である。
　本書は、大変好評な2019版のコンセプトを踏襲し、レポートの書き方、発表の仕方、情報分析手順、情報倫理を具体的に解説する。また、地域と共に行うプロジェクトを想定し、プロジェクト学習のイメージを初学年次から体験できるように工夫している。加えて、コロナ禍で普及したオンライン授業についても解説した。
　単にOfficeソフトの使い方を学ぶだけでなく、いかにしたら学習に役立てられるかを考え抜いた教科書であり、大学、高専の学生に最適の書である。

※教科書に採用いただいた先生には、授業を進めて行く上で活用できる著者作成の図版、インストラクションガイド等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。

【Pythonプログラミングの“入門の入り口”になる教科書！】

　本書はプログラミング経験がない方やPC操作に不慣れな方でも無理なく読み進められる、Pythonプログラミングを始めるための“入門の更にその入口”となる教科書。
　プログラムを実際に動かしながら学んでいく構成のため、基礎がしっかりと身に付くだけでなく、米国で成功した著者直伝の実践的知識まで習得できる。応用力アップにつながる例題も豊富に掲載。本書掲載のプログラムはすべてウェブから入手できるので、講義や独習にも役立つ。
　Python入門者に、最初に手に取ってほしい一冊。

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信号処理は，電気回路などの知識をベースとして，音声・画像処理のために大切な知識として位置づけられています。
本書では，従来の信号処理のテキストにおける内容をできるだけ平易化し，必要と思われる数学的なアプローチも随所に記載をして，理解しやすさに重きをおいています。数学III程度の内容がある程度理解できるようであれば充分に読み進められるように配慮し，その補完として第2章において数学的な扱いをあえて示しています。
読者には，本書で学習し，既存の良書によりさらに高度な知識や教養を身につけて，社会に羽ばたいてほしいと願っています。

※教科書に採用いただいた先生には、PowerPoint作成時に活用できる著者作成の図版がございます。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。

Pythonでプログラミングの世界に踏み出そう！
本書は、基礎教育としてのプログラミング技術を学ぶことを目的とし、情報処理技術を身につけるための足がかりとなることを目指した構成となっている。プログラミング言語には、大学講義でも使用されるようになったPythonを使い、学生がプログラミングの基礎を無理なく習得できるよう工夫している。各章の演習問題は内容の復習だけでなく、ソースコード内のバグを発見し修正する過程を通してプログラミングの理解度が向上するよう設計している。プログラミングを一から学ぶために必要な情報が過不足なくまとめられた、情報系だけでなく広く教育現場で使えるPython言語のプログラミング教科書。

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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．

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本書は、工学系基礎教育としてのコンピュータ教育およびプログラミング教育を実現するための教科書です。工学的問題の解決に対するコンピュータやプログラムの利用に抵抗感をなくし、スムーズにコンピュータを使う素養を養うことを目的としています。
プログラミングの基礎は扱いますが、特定のプログラム言語全般を深く学ぶことは目標としません。そのかわり、後で必要となった時に、どのような言語でも容易に学ぶことのできる下地を作ります。
コンピュータは、単純な手続きの積み重ねで処理を実現します。この事実、つまり手続き的処理の理解が本書の第一の目標です。これによりコンピュータとは何なのかが理解でき、コンピュータを道具として利用するための能力が身につきます。
続いて、手続き的記述能力の獲得を目指します。これは平たく言えば、プログラムを書いて利用するための初歩的な能力です。具体的には、プログラム言語の基礎を学ぶと共に、シミュレーションや解析、統計処理等のためのソフトウェアツールを使いこなすための素養を養います。
各章末には演習問題を掲載し、略解を示すことで理解の助けとなるよう配慮しました。

※本書は、近代科学社より2015年に刊行された『コンピュータ科学とプログラミング入門 ―コンピュータとアルゴリズムの基礎―』のPython版です。

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