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科目の概要

この授業では、ビッグデータ分析を行うために必要となる技術を広範囲に紹介する。 特に、ビッグデータを扱うためのデータ基盤、データモデリング、SQLによるデータ分析、データガバナンスについて触れる。

科目情報

履修想定年次
2年次
単位数
2単位
開講Q
1Q、3Q
科目区分
選択
授業の方法
オンデマンド科目
評価方法
確認レポート 50% , 単位認定試験 50%
科目ナンバリング
INF-2-C1-1030-014
到達目標
この科目では、ビッグデータの分析の概観を理解することを目指す。はじめに、2000年以降のビッグデータを扱う分散システム群(データ基盤)に関する知識を身につける。次に、データ基盤の中でもビッグデータ分析に用いられるデータウェアハウスの設計手法と、SQLを用いてデータを加工・集計する手法について学ぶ。最後に、ビッグ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について知る。
教科書・参考書
[教科書]
  • なし(オリジナル教材)
[参考書]
  • 西田圭介,[増補改訂]ビッグデータを支える技術——ラップトップ1台で学ぶデータ基盤のしくみ,技術評論社,2021
  • ラルフキンボール,データウェアハウス・ツールキット,カットシステム,2000
  • 青木峰郎,10年戦えるデータ分析入門,SBクリエイティブ,2015
  • 真野正,実践的データモデリング入門,翔泳社,2003
  • DAMA International,データマネジメント知識体系ガイド第二版,日経BP,2018
  • MartinKleppmann,データ指向アプリケーションデザイン―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理,オライリージャパン,2019
授業時間外の学修
各回の授業内容は繰り返し見返し、各回二時間ほど復習を行ってください。また、次回の学修内容についてもあらかじめ不明な単語や前提となる知識をWebで調べるなどして各回三時間ほど予習を行ってください。
特記事項
前提科目 データサイエンス概論 後継科目 ビッグデータ分析実践 ※実務家教員担当科目 2025年4月1日現在。内容が更新される場合があります。

授業計画

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