この授業では「統計基礎」の内容を踏まえ、データサイエンスの理論と実践の定着と応用的理解を目的とする。現状について問題を発見し、その解決のために収集したデータを元に仮説やモデルを構築し、それに対する検証を行って問題を解決する能力を養う。具体的には、線型モデルの応用的な話題（変数選択、ロジスティック回帰、一般化線形モデルなど）、様々な多変量解析の手法（主成分分析、判別分析、分散分析、因子分析、クラスター分析、樹形モデルなど）を扱う。
