科目名 Course Title	データ工学特論［25M2083］ Advanced Data Engineering
授業言語 Language	Japanese，English
科目区分・科目種	情報科学コース	クラス	理学
コンピテンシー	◎創造的思考力，◎問題解決力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜2年

担当教員	Le Hieu Hanh
学期	後期
曜日・時限・教室	火曜 7 〜 8 限 共3-408【情報科学講義室2】

受講条件・その他注意
「データ工学演習」の講義と同時に履修すること。

授業の形態
講義

教科書・参考文献
Jiawei Han, Jian Pei, Hanghang Tong Data Mining Concepts and Techniques, 4th edition

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

アクティブラーニングの技法
ミニッツペーパー（リアクションペーパー）

評価方法・評価割合
実習成果=50%，授業への参加態度=50%

主題と目標
データサイエンスにおいて重要な役割を果たすデータマイニングの基礎的および最先端のトピックについて講義を行う。具体的には、データ統合、データクリーニング、データウェアハウス技術、OLAP、相関ルール、シーケンシャルパターンマイニング、クラスタリング、異常検知など、データマイニングの主要な手法について学習する。

授業計画
講義で取り上げるトピックは以下の通りで、15回の授業内で実施する。 ・データマイニングのイントロダクション ・データの特徴、データ統合、データ品質、データクリーニング、データ変換、次元削減 ・データウェアハウスと Online Analytical Processing (OLAP)技術 ・パターンマイニング（基本） ・パターンマイニング（最先端） ・クラシフィケーション（基本） ・クラシフィケーション（最先端） ・クラスター分析（基本） ・クラスター分析（最先端） ・異常値発見 ・データマイニングの動向

時間外学習
これまでの授業内容を復習した上で、次回の授業範囲を配布する内容に基づいて予習してください。

学生へのメッセージ
データマイニング手法はEコマース、医療、SNS等多くの場面で適用されており、重要な研究分野である。基本な知識から最先端動向までをお話しします。

学生の問い合わせ先
連絡先は初回の授業でお伝えします。