平成29年度(AY2017) 社会工学専攻 | 社会工学学位プログラム (科目一覧) | サービス工学学位プログラム (科目一覧)
ビッグデータアナリティクス
担当教員 中林 紀彦(SOMPOホールディングス チーフ・データ・サイエンティスト)
科目番号 01CN803 単位数 2
分野 MSE:コア(必修)
授業形態 講義 標準履修年次 1,2年次
学期 春AB
曜日・時限 木曜日5,6時限
教室 3C201
学習目標 企業や社会が抱える課題を解決するための仮説をデータ分析にもとづき立案し、検証して仮説を実証するというビジネスアナリティクスの基本的なフレームワークを身につけ、データサイエンティストのリーダーとして即戦力となることを目指します
前提要件 大学一般教養レベルの線形代数、確率論、統計学の基礎
基礎的なプログラミング(スクリプト系言語、Pythonが望ましい)
授業内容 ビジネスの価値を高める(コスト削減、売上増、利益増など)ためのビッグデータ分析の概要を論じ、基礎的な分析スキルを実習を通じて身につける
 1. ビッグデータアナリティクス概論
 2. データサイエンティストとは?
 3. アナリティクス活用のフレームワーク
 特別講義:機械学習の基礎と実習
 4. 事業戦略からデータ戦略へ[実習]
 5. データ分析から施策へ[実習]
 6. 分析の評価[実習]
 7. オペレーションへの組み込み[実習]
 8. データ・ガバナンス
 9. 人工知能の概要と活用
 特別講義:Deep Learningの基礎
 特別講義:Deep Learningによるデータ分析
 10. まとめ(期末試験)
教科書 特になし。講義で用いた資料やURL等はデータで配付。
参考文献 トーマス・H・ダベンポート 分析力を武器とする企業 (日経BP社)
トーマス・H・ダベンポート 分析力を駆使する企業 発展の五段階 (日経BP社)
Pythonによるデータ分析入門 (オライリー・ジャパン)
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(@IT)
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1305/07/news003_2.html
ITエンジニアのための機械学習理論入門 (技術評論社)
データサイエンティスト スキルチェックリスト (データサイエンティスト協会)
http://www.datascientist.or.jp/news/2015-11-20.html
ビッグデータ時代到来 企業に求められる3つのスキル (ITmedia)
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1204/12/news011.html
成績評価 講義レポート、実習、期末試験(面接)で総合評価する。
授業での
英語使用
講義は日本語で行う。
備考 世話人:岡田

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