1. 一日目　資料
   • 講義・演習の概要
   • データ分析（データサイエンス, data science）の重要性
   • Excelによるデータ処理の紹介
2. 二日目　資料
   • 統計の基礎
   • 平均・分散・中央値・四分位数　など
   • 幹葉図
   • 箱ひげ図
   • ドットプロット　など
   • 各種図表のＲによる作成方法
3. 三日目　資料　および　データ
   • Rの演習
   • 距離とクラスタリング(distance & clustering)
   • 決定木(decision tree)
4. 四日目　資料（講義と演習）
   　　　　　演習用データ（http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/ISBN978-4-489-02045-2.html）
   　　　　 （注）演習資料は講義後にアップします。
5. 五日目　資料
   • ILP (Inductive Logic Programming )の紹介
   • Predicate logic(述語論理)について
     • 述語論理式とは
     • 述語論理式の構文構造(syntax)
     • 述語論理の解釈・意味論(semantics)
   　　今日は授業評価アンケートを実施します。