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ビッグデータ解析

ビッグデータ解析

授業概要

ビッグデータを活用したデータ分析能力を養うことを目的として、ビジネスデータの分析、自然科学・社会科学データの分析、インターネットにおける情報推薦などで使用されている代表的なデータマイニング技術について学びます。具体的には、多次元データ分析、相関ルールマイニング、クラスタリング、分類、グラフマイニング、異常検知、情報推薦に関するアルゴリズム、および分散環境におけるビッグデータ処理技術に関して学びます。

講師紹介

鬼塚 真
大阪大学 情報科学研究科 教授
1991年
日本電信電話(株)入社
2000年
ワシントン大学 客員研究員(~2001年)
2010年
日本電信電話(株) 特別研究員(~2014年)
2011年
電気通信大学 客員准教授(~2012年)
2013年
電気通信大学 客員教授(~2014年)
2014年
大阪大学大学院 情報科学研究科 教授
佐々木 勇和
大阪大学 情報科学研究科 助教
2014年
名古屋大学 大学院情報科学研究科/名古屋大学未来社会創造機構 博士研究員
2016年
大阪大学 大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 助教

詳細情報

授業計画
第1回ビッグデータ技術の最新動向と適用事例1
第2回ビッグデータ技術の最新動向と適用事例2
第3回多次元データ分析(OLAP分析)
第4回相関ルールマイニング1
第5回相関ルールマイニング2
第6回クラスタリング1
第7回クラスタリング2
第8回分類1
第9回分類2
第10回分類3
第11回グラフ分析1
第12回グラフ分析2
第13回グラフ分析3
第14回異常検知
第15回推薦技術