K11 ビッグデータマネジメント・アナリティクス

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(公立諏訪東京理科大学)、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コマ  時間数:12時間

計画

2022年度 K11 シラバス

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。

参考情報

2020年度 K11 iCDスキルマッピング β版
※今後見直しの可能性があります。