ビッグデータ分析概論

本科目の構成を説明する。 ビッグデータ分析の世界では、様々な専門領域が存在することを理解する。

ビッグデータの定着に寄与した二大技術であるHadoopとNoSQLについて学ぶ。

ビッグデータを扱う分散システム群（データ基盤）の一般的な構成について学ぶ。

データ基盤の構成要素の一つで、データ収集を司るデータインジェスチョンシステムとその要素技術について学ぶ。

データ基盤の構成要素の一つで、データ蓄積と加工を司るデータレイク/データウェアハウス/データマートとその要素技術について学ぶ。

データ基盤の構成要素の一つで、データ処理のフローを管理するシステム群とその要素技術について学ぶ。

データ基盤の構成要素の一つで、データを活用するために用いられるシステム群とその要素技術について学ぶ。

データモデリングを行う上で必要な情報実体関連図の記述方法について学ぶ。

オンライン分析処理とオンライントランザクション処理で共通する一般的なRDBMSのデータモデリングの基礎知識について学ぶ

データウェアハウス/データマート特有のデータモデリング手法について学ぶ。

SQLを用いて指定したデータを抽出する方法を学ぶ。

SQLを用いてデータを集計する方法を学ぶ。

SQLを用いてデータを突合したり、データを作成したりする方法を学ぶ。

データ活用の効果を最大化し、リスクを最小化するためのデータガバナンスとは何かを学ぶ。

本科目で学んできた内容を復習するとともに、各専門領域における新たな動向を紹介する。