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| 回数 | 授業スケジュール | 授業時間外学習・時間(分) |
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| 1 | ガイダンス，データサイエンスの役割 | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 2 | データサイエンスと情報倫理， | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 3 | データ分析のためのデータの取得と管理， | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 4 | ヒストグラム (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60) |
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| 5 | 箱ひげ図(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60) |
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| 6 | 平均値と分散 （データを扱う） (2-3) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60) |
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| 7 | 散布図と相関係数 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60) |
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| 8 | 回帰直線(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，ExcelやRの操作の練習をする．さらに入手できるデータを分析する．(60) |
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| 9 | データ分析で注意する点 | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 10 | クロス集計 (データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 11 | 回帰分析(データを読む・データを説明する) (2-1, 2-2) | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 12 | ベイズ推論，アソシエーション分析 | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 13 | クラスタリング | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 14 | ニューラルネットワーク | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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| 15 | 機械学習 | 【予習】教科書を読む(30)
【復習】講義で学んだ内容を復習して，関連する話題を調べて理解を深める．(60) |
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