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)、星井 祥吾(Yahoo! JAPAN)、天川卓也、大木和田留、伊藤幹也(オラクル)

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

第 1 回 座学・演習 ビッグデータ解析概論
第 2 回 座学・演習 全文検索アルゴリズム
第 3 回 座学 ビッグデータ基盤 アーキテクチャと データマネジメント概要
第 4 回 座学・演習 ビッグデータ基盤 アーキテクチャ演習
第 5 回 座学・演習 ビッグデータ基盤 データマネジメント演習
第 6 回 座学・演習 NoSQL の分類観点と Cassandra データモデル
第 7 回 座学・演習 Cassandra アーキテクチャとアンチパターン
第 8 回 座学・演習 Cassandra&Spark で構築する分析基盤

評価方法

レポート(100%)

テキスト・参考書

– Nathan Marz and James Warren、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、データ・アナリティクス実践講座、翔泳社、2016

開講場所

WASEDA NEO 教室10

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