学期／Semester

2022年度／Academic Year
／First Semester

前期

開講期間／Course duration

2022/04/01〜2022/09/25

必修選択／Required / Elective

必修, 選択／required, elective

時間割コード／Time schedule code

20223805026001

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑ID‑3‑260‑1‑114

授業科目名／Course title

ビッグデータ分析／Big Data Analytics

曜日・校時／Day・Period

単位数(一般/編入/留学)／Credits(General /Transfer/Overseas)
科目番号／Course code

火／Tue 32.0//2.038050260

編集担当教員／Instructor in charge of the
神山 剛／Kamiyma Takeshi
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

神山剛／Kamiyma Takeshi

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)神山剛／Kamiyma Takeshi

科目分類／Course Category

共通科目, ＡＩ系科目

対象年次／Intended year

3

教室／Class room

[総合]総合教育研究棟2F多目的ホール, ［情報］１号館４Ｆ情報システム工学科演習室

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

講義形態／Course style

講義／Lecture

情報データ科学部3年生

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

kami▲nagasaki‑u.ac.jp（▲を@に置き換えてください）

担当教員研究室/Office

情報データ科学部棟3階

担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

事前にメールにてご連絡ください。

授業の概要及び位置づけ/Course overview

本科目では、大規模なデータを処理するためのコンピュータシステム、ソフトウェア設計法、処理方法、応用事例などを幅広く学習する。具体的には、ビッグデータの効率的な処理方法、分析手法、データを格納する分散データベースやツールなどを用いたデータ分析基盤の構成・利用方法，データの可視化・特徴抽出方法の仕組みと利用方法などついて学習する。また、ビッグデータ分析の応用事例についても紹介し、実際に大量のデータを分析することによって得られる効果や、技術的課題とその解決法などについても理解する。

授業到達目標/Course goals

扱うデータの種類や規模，分析の目的に対して，適切な処理環境や手法を用いることができる．

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
■B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching □C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking□D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
講義時間中に取り組む課題およびレポート課題の内容を評価し，その評価点が60%以上のものを合格
成績評価の方法・基準等/Method of evaluationとする．
ただし，原則全回出席し，全てのレポートを提出することを前提とする．
各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review
キーワード/Keywords

ビッグデータ，高性能演算，分散システム

教科書・教材・参考書/Materials
受講要件（履修条件）/Prerequisites

アクセシビリティ/Accessibility (for studentswith disabilities)

Pythonの文法やデータ型など基本的知識・演習経験があること長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

本科目は、ビッグデータ分析演習とのセットで実施しますので、あわせて履修登録してください。
予習・復習にしっかり取り組んでください。

実務経験のある教員による授業科目であるかY（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第1回

本科目の概要および進め方のガイダンス

第2回

データベースの基礎

第3回

SQL（1）

第4回

SQL（2）

第5回

分散データベースの構築・利用方法（1）

第6回

分散データベースの構築・利用方法（2）

第7回

人口統計データを用いた人口動態分析（1）

第8回

人口統計データを用いた人口動態分析（2）

第9回

人口統計データを用いた人口動態分析（3）第10回

自動車プローブデータを用いた位置情報分析（1）

第11回

自動車プローブデータを用いた位置情報分析（2）第12回

自動車プローブデータを用いた位置情報分析（3）第13回

地理情報を用いたデータ処理および可視化手法（1）

第14回

地理情報を用いたデータ処理および可視化手法（2）

第15回

地理情報を用いたデータ処理および可視化手法（3）