第1章　データサイエンスの必要性
　1.1　データとコンピュータ
　1.2　ディジタル社会で必要とされるデータサイエンス
　1.3　データサイエンティストに求められるスキル
　1.4　データサイエンスサイクル

第2章　データに関する基礎的事項
　2.1　アナログデータとディジタルデータ
　2.2　データの統計学的な分類
　2.3　構造化データと非構造化データ
　2.4　ビッグデータ
　2.5　メディアによる分類
　2.6　実験，測定におけるデータの扱い

第3章　基本的なデータ処理
　3.1　データの可視化
　3.2　ヒストグラム
　3.3　その他のグラフ
　3.4　グラフを作成する場合の注意点
　3.5　基本統計量
　3.6　箱ひげ図

第4章　Microsoft Excelを用いたデータ分析
　4.1　エクセルの各部の名称
　4.2　エクセルでのグラフの描画
　4.3　エクセルでの計算と関数

第5章　オープンデータとその応用
　5.1　オープンデータ公開のレベル
　5.2　クリエイティブ・コモンズにおける4種の条件
　5.3　オープンデータの応用事例

第6章　データ収集からデータエンジニアリングまで
　6.1　データ収集
　6.2　データ蓄積
　6.3　データエンジニアリング

第7章　データサイエンスにおけるデータ分析
　7.1　相関係数
　7.2　単回帰分析
　7.3　重回帰分析
　7.4　機械学習による分析

第8章　データサイエンスの事例
　8.1　問題設定
　8.2　データ収集
　8.3　データエンジニアリング
　8.4　データ分析

第9章　データの法的及び倫理的側面
　9.1　データに関係する法律
　9.2　国外の状況
　9.3　個人データ活用と倫理

章末問題解答

索引