第１章　リテラシーとしてのデータサイエンス（データサイエンスの目的と必要性
リテラシーとデータの見方確率的現象と決定論的現象）
第２章　確率（確率の定義と役割
確率の公理的定義
条件付き確率とベイズの定理）
第３章　データからの情報抽出（度数分布表とヒストグラム
統計グラフの活用
データの特性値（代表値、ばらつき）
標準化と標準得点
散布図、共分散
相関係数と回帰直線
回帰直線）
第４章　確率的な現象の扱い（確率的な現象と確率変数（離散型・連続型）
確率変数の期待値（平均）と分散
確率分布
同時分布と周辺分布、独立性
２次元正規分布
大数の法則、中心極限定理）
第５章　統計的な話題（シンプソンのパラドックス
無作為化回答法）