ビッグデータマネジメント・アナリティクス

受講登録は終了しました

※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。詳しくは利用規約と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:2021年8月31日 15時
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、19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、本講座以外にスマートエスイーでは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、オンラインでもご参加いただけるプログラムを用意しています。約半年間、スマートエスイー教育プログラムを受講いただき、学びを深めていただければ幸いです。

コース履修は9月8日から募集開始しました。

・コース履修　募集要項
https://smartse.jp/admission/#sec02
・コース履修　カリキュラム内容
https://smartse.jp/curriculum/course/

正規履修は12月に募集開始予定です。

コース履修はフルオンデマンド化し、教材を用いての個人演習を用意しています。一部の科目は演習をオンラインリアルタイム配信で指導いたします。
正規履修では、総合的チーム演習とマンツーマン指導の下で集大成としての価値創造を行う修了制作指導があります。
業務上の実課題の解決やDXを目指す方にもおすすめです。

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性能アップテクニック（1）
3-8 Cassandra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

元　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

参考図書・文献

『スケーラブルリアルタイムデータ分析入門―ラムダアーキテクチャによるビッグデータ処理』
Nathan Marz、James Warren （著）／オライリー・ジャパン、2016
『アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座』
アクセンチュアアナリティクス（著）、工藤卓哉、保科学世（監修）／翔泳社、2016

※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

JMOOCカテゴリー

カテゴリーⅢ

※JMOOCカテゴリーとは