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ー
　1.2　デ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
第2章　データに関する基礎的事項
　2.1　データの種類
　2.2　ビッグデータ
第3章　基本的なデータ処理
　3.1　データの可視化
　3.2　数値指標（統計量）の取り出し
第4章　オープンデータとその応用
　4.1　オープンデータ公開のレベル
　4.2　クリエイティブ・コモンズにおける4種の条件
　4.3　オープンデータの応用事例
第5章　データ収集からデータエンジニアリングまで
　5.1　データ収集
　5.2　データ蓄積
　5.3　データエンジニアリング
第6章　データサイエンスにおけるデータ分析
　6.1　データ分析手法の選択
　6.2　統計解析
　6.3　データの可視化
　6.4　機械学習
第7章　データサイエンスのELSI
　7.1　準備
　7.2　データ倫理と社会的課題
　7.3　データサイエンスに関わる法令
　7.4　データサイエンスでの留意事項
　7.5　各国の動向
第8章　データサイエンスの応用事例と動向
　8.1　人文社会学系
　8.2　教育学系
　8.3　法学系
　8.4　経済科学系
　8.5　自然科学系
　8.6　医歯学系
　8.7　農学系
　8.8　企業・自治体におけるデータ活用