| 回 | 授業内容 |
| 第1回 | オリエンテーション、データ理解の必要性、情報可視化の定義・歴史・展開 |
| 第2回 | データ理解のための可視化の重要性(良い可視化とは何か?どのようなデータを可視化・見える化するか?) |
| 第3回 | データ構造と情報可視化手法 |
| 第4回 | データ理解のためのデータ可視化の基礎とデータを可視化の具体例としてのグラフ可視化 |
| 第5回 | 手法① 棒グラフ、積み上げ、ファンネルグラフで量の違いを示す |
| 第6回 | 手法② ヒストグラムで分布を把握する |
| 第7回 | 手法③ 箱ひげ図で3つ以上の分布を比較する |
| 第8回 | 手法④ 散布図と散布図行列で変数の関係を可視化する |
| 第9回 | 手法⑤ 折線グラフ、面グラフで変化を示す |
| 第10回 | 手法⑥ 円グラフ/ドーナツグラフで割合を示す |
| 第11回 | 手法⑦ ヒートマップ、色つきテーブル(カラードテーブル/ヒートマップ)で頻度を示す |
| 第12回 | 手法⑧ バブルチャート、パラレルチャート/レーダーチャートを使った比較で説得する |
| 第13回 | ビッグデータと情報可視化によるデータ理解 |
| 第14回 | 機械学習と情報可視化によるデータ理解 |
| 第15回 | VR/ARと情報可視化によるデータ理解 |