はじめに
　論理的・批判的に考えるとは

第1章　データサイエンスと統計学とAI
　ビッグデータとデータサイエンス
　AIによる機械学習とディープラーニング
　データとデジタル
　生成AIとこれから

第2章　2進法と2進数
1. プロローグ
　データサイエンスを支えるコンピュータの処理
2. 2進数とは
　2進数は、演算でも便利なのか
　再帰的アルゴリズム（数学的帰納法）
　素数とRSA暗号
　パスワードの安全性

第3章　データを使い熟すための能力とは
1. プロローグ
　平均速度を求めるには
　if思考を使い熟すために
　平均の種類
　4つの推論
2. 帰納的、演繹的、仮説的推論
　帰納的推論
　演繹的推論
　仮説的推論
3. データ科学推論
　正規分布と標準偏差
　偏差値
　加重平均・相乗平均・調和平均——いろいろな均し方
　仮説検定の考え方
　箱ひげ図——中央値からの複数のデータのちらばりの視覚化
　相関分析による量的変数の分析
　クロス集計表による質的変数の分析

第4章　探究学習や暮らしへのデータサイエンスの活かし方
1. データの活用は、データを収集して整理することから
　おはじき取りゲームで勝つには
　数えなくてもどの指か分かるには
　個々の売り上げの分析から、売り上げを増加するには
　 データに隠れた売れ筋を探り出すには
2. PPDACサイクルによる問題解決の方法
　ザリガニの大好物を見つけた！
　ランチの売り上げを伸ばすには——PPDACサイクルを使って
3. とっておきの使い方
　身近にある正規分布探し
　未成年の飲酒や喫煙を正直に答えさせるには
　身近にある「相関分析」探し
　論理的に話すトレーニング「3分間で述べる」
　シカゴに必要なピアノ調律師は何人か（フェルミ推定）
　隣に座った高校生が受験生である可能性は？（ベイズ推測統計）
4. データを日常の生活に役立てるために