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。

PDF

K11 シラバス 2021年度コース履修