第１章データサイエンスへのいざない
- １−１データ（Ｄａｔａ）
- １−２データサイエンス（Ｄａｔａｓｃｉｅｎｃｅ）
- １−３データサイエンティスト
- １−４データサイエンスにおける分析手法
第２章データサイエンスのためのＰｙｔｈｏｎプログラミング
- ２−１プログラミングの基本
- ２−２データの構造
- ２−３Ｐｙｔｈｏｎの準備と実行
第３章データサイエンスのためのデータ収集
- ３−１公開データの収集
- ３−２アンケート調査
- ３−３Ｗｅｂスクレイピング
第４章データサイエンスのためのデータ前処理
- ４−１データの蓄積
- ４−２データ加工の技術
- ４−３データクレンジング
第５章データサイエンスのための確率統計
- ５−１直感と数学
- ５−２数え上げ
- ５−３集合と場合の数
- ５−４確率
- ５−５基本統計量
第６章統計的検定を用いたデータサイエンス
- ６−１確率分布
- ６−２推測統計
第７章Ａ／Ｂテストを用いたデータサイエンス
- ７−１Ａ／Ｂテスト
- ７−２「平均値の差の検定」と「独立性の検定」
- ７−３アンケート調査によるデータの分析
第８章データサイエンスのためのアルゴリズム
- ８−１ソフトウェアとアルゴリズム
- ８−２組み合わせ爆発
- ８−３探索問題
第９章回帰ＡＩを用いたデータサイエンス
- ９−１回帰（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）
- ９−２回帰分析
- ９−３重回帰分析
第１０章分類ＡＩを用いたデータサイエンス
- １０−１分類ＡＩ
- １０−２決定木
- １０−３アンサンブル学習
第１１章クラスタリングＡＩを用いたデータサイエンス
- １１−１クラスタリング
- １１−２階層的クラスタリング
- １１−３非階層的クラスタリング
第１２章レコメンドＡＩを用いたデータサイエンス
- １２−１連関分析
- １２−２協調フィルタリング
第１３章時系列データ分析ＡＩと自然言語処理ＡＩを用いたデータサイエンス
- １３−１時系列データ
- １３−２文章データ分析
第１４章画像分析ＡＩを用いたデータサイエンス
- １４−１ＡＩによる画像分析
- １４−２ニューラルネットワーク
- １４−３畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）