数理・データサイエンスを学ぶためのアルゴリズムの基礎を解説する新刊発売

『数理・データサイエンス・AIのためのアルゴリズム入門』の魅力

2026年6月25日、株式会社近代科学社から発売された『数理・データサイエンス・AIのためのアルゴリズム入門』は、プログラミング経験のない大学1年生を主な読者対象に設計された教科書です。著者は、関東学園大学経済学部の准教授、鄭宇景氏。彼はデータサイエンスの研究と教育に情熱を注いでおり、本書もその一環として、これから数理やデータサイエンス、AI技術を学びたい学生に向けた手引きに仕上がっています。

本書の構成と特徴

本書は全14章から構成されており、アルゴリズムとデータ構造の基礎を段階的に学べる内容となっています。最初の章ではアルゴリズムの考え方について触れ、フローチャートの利用方法や論理的思考の基礎を解説し、その後、探索アルゴリズムや整列アルゴリズム、計算量などのトピックに進んでいきます。具体的には、次のような内容が含まれています。

1. アルゴリズムの基礎: アルゴリズムの定義や日常生活における例を通じて、基本的な考え方を身につけられます。
2. プログラミング基礎: Pythonを用いた基礎的なプログラミング概念、データ型、関数などについて学びます。
3. 基本的なアルゴリズム: 数列の合計や最大公約数を求める簡単なアルゴリズムの実装を通じて、アルゴリズム設計の基本を理解します。
4. サーチアルゴリズム: リニアサーチやバイナリサーチについて、実際の実装と共にその考え方を学びます。
5. ソートアルゴリズム: バブルソートやクイックソートといった整列手法を詳細に解説し、それぞれの特性や効率についても論じています。
6. データ構造: スタックやキュー、連結リストといった基本的なデータ構造の概念を学び、具体的なPythonの実装も紹介しています。

本書の大きな特徴は、各章で理論を日常の具体例から導入し、演習問題を通じて理解を深めることができる点です。これにより、初心者でも抽象的な概念を無理なく学べるように工夫されています。さらに、コンピュータの基礎知識や画像データの仕組みについても触れられており、独学者や大学の講義での使用に最適な内容となっています。

著者の背景

鄭宇景氏は早稲田大学政治経済学部卒業後、経済学研究科で学び、現在は関東学園大学の経済学部准教授として、データサイエンスの教育に取り組んでいます。彼の専門分野はマクロ計量経済学であり、その知識を生かして読者にアルゴリズムの本質を伝えています。彼の教科書が、多くの学生にとって役立つ資料となり、将来的なキャリアに繋がることが期待されます。