筑波大学教育課程編成支援システム

02RE703 データ工学特論I

2.0 単位, 1・2 年次, 秋AB 火3,4
天笠俊之, 塩川浩昭

授業概要

データ工学の基礎および最近のトピックについて講義する。まず、基礎となるデータベース技術について概観した後、データマイニングの主要な手法について述べ、さらにグラフデータ処理等に関連するトピックを取り上げる。なお、講義は英語で行われるが、適宜日本語による補足も行なう。データベース、データマイニング分野の基礎的データ工学手法を理解すると共に、グラフデータ処理等最新の技術動向についても学習する。

備考

01CH304, 0AL5409と同一。
英語で授業。
オンライン(オンデマンド型)

授業形態

講義

学位プログラム・コンピテンスとの関係

知の活用力、マネジメント能力、コミュニケーション能力、研究力、知識力

授業の到達目標（学修成果）

データベース、データマイニング分野の基礎的データ工学手法を理解すると共に、グラフデータ処理等最新の技術動向についても学習する。

キーワード

データベース, データマイニング, 高度データ応用

授業計画

データ工学の基礎および最近のトピックについて講義する。まず、基礎となるデータベース技術について概観した後、データマイニングの主要な手法について述べ、さらにグラフデータ処理等に関連するトピックを取り上げる。なお、講義は英語で行われるが、適宜日本語による補足も行なう。

第1回	データベース技術総括: リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース等の基礎的データベース技術をサーベイする。
第2回	データウェアハウス、OLAP: 情報統合、データウェアハウス、OLAP等について解説する。
第3回	データマイニングの基本概念(1): データマイニングの背景、目的、主な手法等について解説する。
第4回	データマイニングの基本概念(2): (1)の続き。
第5回	相関ルール: 相関ルール、アプリオリ手法、FP-Growth手法等について解説する。
第6回	クラスタリング(1): クラスタリングの概念、k-Meansクラスタリングについて解説する。
第7回	クラスタリング(2): 階層型クラスタリング、密度ベースクラスタリングについて解説する。
第8回	クラスタリング(3): クラスタリングの評価等について解説する。
第9回	グラフデータ処理(1): 近年幅広い分野で注目され応用にも活用されているグラフデータについて解説する。
第10回	グラフデータ処理(2): (1)の続き。

履修条件

データベース、情報検索の基礎的知識があることが望ましい。

成績評価方法

授業中のポイントでレポート課題を出題する。
成績は、全てのレポート課題の得点を総合して判定する。

学修時間の割り当て及び授業外における学修方法

次回の授業範囲を予習し、専門用語の意味等を理解しておくこと。

教材・参考文献・配付資料等

資料をmanabaにて配布する。

1. P. N. Tan, M. Steinbach, A. Karpatne and V. Kumar,Introduction to Data Mining, Pearson

オフィスアワー等（連絡先含む）

オフィスアワーは特に設けないので,事前に電子メール等で連絡を取ること。

天笠俊之 1002320 http://www.kde.cs.tsukuba.ac.jp/~amagasa/
塩川浩昭 23052473

その他（受講生にのぞむことや受講上の注意点等）

オンライン講義に関する情報
・この講義は「オンライン(オンデマンド型)」で実施する。
講義の動画はMicrosoft Streams上にアップロードする予定。
・講義資料はmanabaを通じて配布する。

シラバス参照