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)
土肥拓生(株式会社 Magic Moment)
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
実施方法
Zoom
計画
| 回 | 概要 | 講師 | 実施方法 | 講義形態 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ビッグデータ解析概論 | 山名早人 | Zoom | 座学 |
| 2 | 全文検索アルゴリズム | 清水佳奈 | Zoom | 座学 |
| 3 | 医療ビッグデータのデータ分析 | 石井一夫 | Zoom | 座学 |
| 4 | 気候変動データのビッグデータ分析 | 石井一夫 | Zoom | 座学 |
| 5 | ビッグデータ分析(機械学習の前処理等) | 岡崎正一 | Zoom | 座学 |
| 6 | NoSQL 各種データベースの説明 | 土肥拓生 | Zoom | 座学 |
| 7 | NoSQL データベース演習 | 土肥拓生 | Zoom | 座学 |
| 8 | グループワーク データベースを使用したビジネスモデルの検討 | 土肥拓生 | Zoom | 演習 |
機材
なし
ソフトウェア・演習環境
第3-4回 R（任意）
第6-8回 SSHアクセスが可能な環境（AWS上の演習環境にSSHでシェルログインするため）
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。
