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授業テーマ	データマイニング技術の基礎知識の習得
授業のねらい・到達目標	卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する基礎的な知識を習得と共に，データを獲得・蓄積・加工・集計するための基本的な技術を身に付ける．
授業の方法	文献輪講と演習を行う．輪講では，担当者が発表資料や配布資料を準備し，参加者に対して説明を行う．その後，参加者全員で内容の確認と議論を行う．一方，演習として，輪講等で学習した内容を実践し，知識の定着をはかる．
履修条件	学科内規による
事前学修・事後学修，授業計画コメント	輪講に関しては，事前に資料等を読んで，内容を理解しておくことが求められます．また，演習に関しては，レポート課題等を課します

授業計画
1	ガイダンスおよび演習環境の整備
2	Unixリテラシー：導入 [準備]発表用資料の作成
3	Unixリテラシー：コマンドの連携 [準備]発表用資料の作成
4	関係データベース:導入 [準備]発表用資料の作成
5	関係データベース：高度な問い合わせ [準備]発表用資料の作成
6	関係データベース：データ分析への応用 [準備]発表用資料の作成
7	NoSQL・グラフデータベース：導入 [準備]発表用資料の作成
8	NoSQL・グラフデータベース：高度な問い合わせ [準備]発表用資料の作成
9	NoSQL・グラフデータベース：データ分析への応用 [準備]発表用資料の作成
10	データマイニング手法：導入 [準備]発表用資料の作成
11	データマイニング手法：高度な分析手法 [準備]発表用資料の作成
12	データマイニング手法：実践例 [準備]発表用資料の作成
13	総合演習，期末報告会の準備(1)
14	総合演習，期末報告会の準備(2)
15	期末報告会 [準備]報告会資料の作成

その他
参考書	荒木雅弘『フリーソフトで始める機械学習入門』森北出版 2014年三石大, 吉廣卓哉, 白鳥則郎『データベース: ビッグデータ時代の基礎』共立出版 2014年中井悦司『ITエンジニアのための機械学習理論入門』技術評論社 2015年参考書等は，随時指定する．また一部，オンライン教材を利用する予定である．
成績評価の方法及び基準	平常点(100%)
オフィスアワー	質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること．