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)

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(久留米大学)

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)

鷲崎弘宜(早稲田大学)

到達目標

以下の内容を理解することを目標とする。

  • ■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

事前学習・前提知識

  • 統計解析、データベース、要求分析の基礎知識

学習方法

座学  LMSにある動画を視聴

第1回 ビッグデータ解析概論

第2回 全文検索アルゴリズム

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)

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)

第5回 ビッグデータ分析(機械学習の前処理等)

第6回 NoSQLの分類観点とCassandraデータモデル

第7回 Cassandraアーキテクチャとアンチパターン

第8回 Cassandra&Sparkで構築する分析基盤

演習  オンデマンドによる個人演習とオンラインによるリアルタイム発表会

各動画を視聴し、それぞれの課題に取り組んで提出してください。最終課題はオンラインによる発表を行います。

※オンラインによる発表会 1コマ

課題・評価

  • 課題を提出することにより履修修了と認める

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