量的?質的といったデータの種類、その効果的な可視化（グラフ化）、平均?標準偏差などの基本統計量の計算方法、代表的な統計解析手法や機械学習（AI）のアルゴリズム、それらの手法の実社会への活用事例など、データサイエンスに関する広範な知識を身に付けます。

　データサイエンス入門で学んだ代表的な統計解析手法やAIをR言語で実装し、実データを用いた分析を行います。数値データだけでなく、テキストも分析対象とし、データの前処理から分析結果の解釈まで、基本的なデータ分析フローを体感してもらいます。