K11 ビッグデータマネジメント・アナリティクス (コース履修)
領域
情報処理
モデル
システムオブシステムズ・品質アーキテクト
区分
選択
概要
アナリティクス・意思決定のためのIoT等ビッグデータの分析、およびマネジメントを通じた活用について学ぶ。
講師
山名早人(早稲田大学)
清水佳奈(早稲田大学)
石井一夫(諏訪東京理科大学)
鷲崎弘宜(早稲田大学)
岡崎正一(モバイルコンピューティング推進コンソーシアム)
到達目標
以下の知識およびスキルの取得を目標とする。
‐ビッグデータの特性について理解している。
‐ビッグデータを分析活用し、ビジネスに貢献できる。
準備学習・前提知識
‐統計解析、データベース、要求分析の基礎知識
履修時間
時数：8回 時間数：12時間
2021年度 計画
| 回数 | 概要 | 講師 | 配信 | 形式 | 機材 | ソフト | － | 事前学習：統計基礎講座 | － | オンデマンド | 座学 | － | － | 第1回 | ビッグデータ解析概論 | 山名早人 | オンデマンド | 個人演習 | － | － | 第2回 | 全文検索アルゴリズム | 清水佳奈 | オンデマンド | 座学 | － | － | 第3回 | 各種医療ビッグデータ(病態解析、医療経済分析、医療病院経営等) | 石井一夫 | オンデマンド | 座学 | － | ● | 第4回 | 医療ビッグデータ分析手法(一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデル等) | 石井一夫 | オンデマンド | 座学 | － | ● | 第5回 | ビッグデータ分析(機械学習の前処理等) | 岡崎正一 | オンデマンド | 座学 | － | ● | 第6回 | NoSQLの分類観点とCassandraデータモデル/Cassandraアーキテクチャとアンチパターン | 鷲崎/岡崎 | オンデマンド | 座学 | － | ● | 第7回 | Cassandra＆Sparkで構築する分析基盤 | 鷲崎/岡崎 | オンデマンド | 座学 | － | ● | 第8回 | レポート発表および質疑 | 鷲崎/岡崎 | リアルタイム | グループワーク | － | ● |
機材
なし
ソフトウェア
Ubuntu on Windows、Java8、CCM(Cassandra Cluster Manager)、YCSB
※インストール方法は講義前に別途指示
LinuxやMacOSXの環境でも実施可能だが、事務局から案内できるインストール方法はWindowsのみ
参考書
‐Nathan Marz/James Warren(著)、スケーラブルリアルタイムデータ分析入門、オライリージャパン、2016
‐アクセンチュア アナリティクス(著)、データ・アナリティクス実践講座、翔泳社、2016
評価
レポート
備考
本講義は統計学の基礎知識を有すること前提で進行する。
全員、必ず受講前に提供の事前学習を済ませること。