次の内容について15週で講述する予定である．
1．導入：確率・統計および線形代数の応用による大量のデータの背後に隠れた規則性・知識の抽出（1週:山本）
3. 統計の基礎（4週:山本）
（平均と分散、確率変数と確率分布、二項分布、正規分布とその利用)
3．多変量のデータ分析の基礎（2週:山本）
（同時確率分布、周辺分布、共分散と相関係数）
4．データ解析の線形代数の基礎（7週：Flanagan）
（回帰、行列と連立一次方程式の解法、主成分、Lagrangeの未定乗数法、行列の固有値、因子分析、行列の積)
講義の進度，受講者の理解度によって回数の割り当てと内容の変更がありうる．
5. フィードバック（1週:山本，Flanagan）

学習した内容をコンピュータで実践するための演習を行う．数理・データサイエンスの内容に即した課題をPandAのコースページからダウンロードして取り組む．プログラミングの講義ではないので，初回に最低限の説明を行った後は，必要な知識技術等は全てコースページにおいてガイドする．
演習はウェブブラウザで利用可能であり，メディアセンターのPC，自己所持ノートPCだけでなくタブレットでも取り組むことが可能である．