第1章　現代社会におけるデータサイエンス
　1.1　データサイエンスの役割
　1.2　データサイエンスと情報倫理
　1.3　データ分析のためのデータの取得と管理
第2章　データ分析の基礎
　2.1　ヒストグラム・箱ひげ図・平均値と分散
　2.2　散布図と相関係数
　2.3　回帰直線
　2.4　データ分析で注意すべき点
第3章　データサイエンスの手法
　3.1　クロス集計
　3.2　回帰分析
　3.3　ベイズ推論
　3.4　アソシエーション分析
　3.5　クラスタリング
　3.6　決定木
　3.7　ニューラルネットワーク
　3.8　機械学習とAI（人工知能）
第4章　Excelによるデータ分析
　4.1　基本統計量とヒストグラム・箱ひげ図
　4.2　散布図と相関係数・回帰直線
　4.3　Excelやオープンデータ公開方法の変化
第5章　データサイエンス教育と社会への応用事例
　5.1　国家戦略
　5.2　行政分野
　5.3　企業経営分野
　5.4　健康分野
　5.5　スポーツ分野
第6章　より進んだ学習のために

※本書は，竹村彰通・姫野哲人・高田聖治編『データサイエンス入門 第2版（データサイエンス大系）』を，人文社会系の大学基礎教育科目向けにカスタマイズした書籍です．