シラバス情報

授業科目名
ビッグデータ活用
開講年次
3年
開講年度学期
2022年度前期
単位数
2.00単位
科目ナンバリング
E-IN-306L
担当教員名
木村 文則
担当形態
単独
【科目の位置付け】
この授業の基礎となる科目
次に履修が望まれる科目
【授業の目的と到達目標】
データマイニングとテキストマイニングについての基礎知識を学ぶ.また,これらを実践する際の一連の流れについても理解する.その上でさらにデータマイニングとテキストマイニングのツールについても理解を深め,それらのツールを実際に使えるようになることを目指す.
【授業の概要】
インターネットが普及したことにより,さまざまな情報が活用できるようになり,「ビッグデータ分析」が注目されている.本講義では,「ビッグデータ分析」の根幹をなす技術であるデータマイニングとテキストマイニングについての基礎知識を学ぶ.また、近年話題となっている人工知能などのトピックについても学習する.
【授業計画と授業の方法】
1. ビッグデータ分析の概要(講義)
2. 統計ソフトRの基本(講義、演習)
3. 散布図,相関係数,基本統計量(講義、演習)
4. 単回帰分析(1)(講義、演習)
5. 単回帰分析(2)(講義、演習)
6. 重回帰分析(1)(講義、演習)
7. 重回帰分析(2)(講義、演習)
8. 距離(講義、演習)
9. 階層的クラスタリング(講義、演習)
10. 非階層的クラスタリング(講義、演習)
11. テキストマイニング(講義、演習)
12. テキストマイニングの実践(1)(講義、演習)
13. テキストマイニングの実践(2)(講義、演習)
14. テキストデータの加工(講義、演習)
15. 人工知能(講義)
テキスト・参考書
資料を配布します
授業時間外の学修
Rで学ぶ日本語テキストマイニング
石田 基広, 小林 雄一郎
ひつじ書房
ISBN 978-4894766549

「データマイニング入門 -Rで学ぶ最新データ解析-」
豊田秀樹
東京図書
ISBN 978-4-489-02045-2
成績評価の方法と基準
提出課題(40)と最終レポート(60)により評価
備  考
・オンライン授業になる場合の対応
授業動画配信によるオンデマンド型授業を実施する。(授業動画は教材フォルダにアップロード)
担当教員の実務経験の有無
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実務経験の具体的内容