K11 ビッグデータマネジメント・アナリティクス

授業概要

本講義ではアナリティクス・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。

担当者

山名 早人・清水 佳奈(早稲田大学)、天川(日本オラクル)、星井 祥吾(Yahoo! JAPAN)ほか

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

– 統計解析の基礎知識、データベースの基礎知識、要求分析の基礎知識

履修時間

時数:8コマ  時間数:12時間

日程

8/3(金) 18:20 ~ 19:50
20:00 ~ 21:30
第 1 回:データマイニング概論: データ・DB の歴史、ビッグデータの基礎, データ作り・準備・マイニングの考え方、ビッグデータ活用の考え方: データの質、統計解析の結果の読み取りなど, 演習: 議論
第 2 回:データ処理のモデル化とアルゴリズム: 隠れマルコフモデル, インデクシング、文字列マッチング, 演習: 議論、HMM の構築
8/11(土) 09:00 ~ 10:30
10:40 ~ 12:10
13:20 ~ 14:50
第 3 回 ビッグデータマネジメント基盤の全体像および技術要素
第 4 回 ビッグデータマネジメント基盤の活用に必要となるデータガバナンス
第 5 回 ビッグデータマネジメントプロジェクトの進め方
8/17(金) 18:20 ~ 19:50
20:00 ~ 21:30
第 6 回 NoSQL: 背景、分類観点、代表的な NoSQL 紹介、事例、演習: DB 選択・シス
テム構成ほか
第 7 回 Cassandra: アーキテクチャ、データモデル、アンチパターン、演習: 利用・改
8/24(金) 18:20 ~ 19:50 第 8 回 総合演習: データセットについて 3 名程度のチームで分析した結果の発表、講評

開講場所

WASEDA NEO 教室10

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