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ビッグデータマネジメント・アナリティクス

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga119
  • 受講開始日:2019年7月10日
  • 想定される勉強時間/週:3時間程度

講座内容

早稲田大学を中心に35以上の大学,企業,業界団体による全国規模の産学連携ネットワークにより社会人教育プログラム「スマートエスイー」 ( https://smartse.jp/ )を2018年度から開講しています。
スマートエスイープログラムでは、IoT(Internet of Things; モノのインターネット),ビッグデータ,人工知能(AI)を駆使してサイバー世界とフィジカル世界を融合させ,多様なニーズに応じて適応的にモノやサービスを提供可能な超スマート社会をリードするイノベーティブ人材を育成するために,15以上の講座を実施しています。

この講座では、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を目指して、ビッグデータの特性とその分析について理解することを目指します。

なお,実際のデバイスやデータを用いた演習,実習,議論については,ぜひ,約半年間,東京・日本橋の社会人学び直し拠点WASEDA NEOにてスクール形式で実施するスマートエスイーの教育プログラムを受講いただき,学びをより深めていただければ幸いです。



Week1

  • 1-1 ビッグデータはいつから
  • 1-2 データ活用事例
  • 1-3 全世界のデジタルデータ量は?
  • 1-4 ビッグデータの基礎-頻出パターン抽出‐(1)
  • 1-5 ビッグデータの基礎-頻出パターン抽出‐(2)
  • 1-6 ビッグデータの基礎-頻出パターン抽出‐(3)
  • 1-7 結果を正しく判断する目が重要
  • 1-8 ビッグデータの基礎‐機械学習‐

Week2

  • 2-1 全文検索とは
  • 2-2 転置インデックス
  • 2-3 Overview of indexing methods
  • 2-4 A basic idea of short read mapping
  • 2-5 Construction of SA(1)
  • 2-6 Construction of SA(2)
  • 2-7 Rank/CF

Week3

  • 3-1 NoSQLが登場した背景
  • 3-2 NoSQLの分類(1)
  • 3-3 NoSQLの分類(2)
  • 3-4 代表的なNoSQL
  • 3-5 NoSQLのユースケース
  • 3-6 Cassandraの概要
  • 3-7 Cassandraの性能アップテクニック(1)
  • 3-8 Cassandraの性能アップテクニック(2)
  • 4-1 Cassandraのデータ構造
  • 4-2 データの断片化
  • 4-3 NoSQLを採用する際の注意点
  • 5-1 データ分析基盤の全体像
  • 5-2 データ処理・蓄積・分析基盤
  • 5-3 Spark on Cassandraで構築するIoT基盤

講師・スタッフ紹介

山名 早人

早稲田大学 基幹理工学部 情報理工学科 教授


清水 佳奈

早稲田大学 基幹理工学部 情報理工学科 教授


星井 祥吾

ヤフー株式会社

前提条件

<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

課題内容

・各週選択形式の確認テスト

修了条件

得点率60%以上

学習期間

3週間

参考文献


※本講座はスマートエスイープログラムの実際の講座を録画し、動画教材用に編集して作成しております。


※講義動画収録時期:2018年


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  • 講座番号:ga119
  • 受講開始日:2019年7月10日
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