| 回 | 授業テーマ | 学習内容(ｱｸﾃｨﾌﾞﾗｰﾆﾝｸﾞ･情報ﾘﾃﾗｼｰ教育・ICT活用を含む) | 教室外学習(予習・復習)の内容 | 教室外学習の時間（分） |
| 第1回 | データサイエンスとは何か | データサイエンスとはどのようなものであるのか学ぶ。また、データサイエンスの活用事例を概観する。データサイエンス1で採り上げた分析手法の復習をする。 | データサイエンスの概要を復習する。 | 復習：180分 |
| 第2回 | 判別分析 | 線形判別分析および交差検証について学ぶ。また、Rを使用して判別分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第3回 | ロジスティック回帰分析 | ロジスティック回帰分析について学び、モデル選択について理解する。また、Rを使用してロジスティック回帰分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第4回 | 主成分分析 | 主成分分析について学ぶ。Rを使用して主成分分析を実践できるようになる。固有値および固有ベクトルについて理解する。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第5回 | クロス集計表 | クロス集計について理解し、クラメールの連関係数やファイ係数について学ぶ。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第6回 | 対応分析 | 対応分析および多重対応分析について学ぶ。Rを使用して対応分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第7回 | 次元縮約について | 主成分分析、対応分析について復習する。対応分析と主成分分析の違いを理解する。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第8回 | クラスター分析① | 階層的クラスター分析について学ぶ。また、Rを使用して階層的クラスター分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第9回 | クラスター分析② | k-means法とk-medoids法について学ぶ。Rを使用して非階層的クラスター分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第10回 | アソシエーション分析 | トランザクションデータおよび相関ルールについて学ぶ。Rを使用してアソシエーション分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第11回 | ネットワーク分析① | 有向グラフおよび無向グラフについて理解し、ページランクなどの中心性について学ぶ。Rを使用してネットワーク分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第12回 | ネットワーク分析② | ネットワークにおけるコミュニティの検出について学ぶ。Rを使用してネットワーク分析を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |
| 第13回 | 機械学習とは何か | 機械学習とはどのようなものか学ぶ。教師あり学習と教師なし学習について理解する。 | 機械学習の概要を復習する。 | 復習：180分 |
| 第14回 | 決定木 | 機械学習の基礎的な手法である決定木について学ぶ。Rを使用して決定木を実践できるようになる。 | 授業で解説したRの操作を復習する。 | 復習：180分 |