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年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA218001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	ビッグデータ
授業科目名 （フリガナ）	ビッグデータ
英文授業科目名	Big Data
担当教員名	RAYTCHEV BISSER ROUMENOV
担当教員名 (フリガナ)	ライチェフ　ビセル　ルメノフ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   ４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 火1-4：工219
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			前半は講義中心，後半は演習中心 （オンライン型と対面型のハイブリッド）詳細はガイダンスで説明します
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	３年次生 後期 セメスター(後期)
授業のキーワード	ビッグデータ，データ解析，大規模計算アルゴリズム
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． データ科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と多角的視野と高度な情報分析能力で課題を解決する能力． 知能科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰的に捉え，知能科学の幅広い知識に基づいた多角的視野と分析能力で課題を解決する能力．
授業の目標・概要等	非常に大規模で，高次元のデータを格納・処理・解析・可視化するための最も重要なアルゴリズムとデータ構造の原理を理解し，ビッグデータ関連各種応用に利用できる能力を実データ用いた演習で幅広く学ぶ．
授業計画	第１回：ガイダンスとビッグデータの基礎概念 第２回：大規模ファイルシルテム 第３回：マップレデュース１ 第４回：マップレデュース２ 第５回：局所性鋭敏型ハッシング１ 第６回：局所性鋭敏型ハッシング２ 第７回：リンク解析１ 第８回：リンク解析２ 第９回：ソーシャルネットワークのグラフマイニング 第１０回：演習１データ分析処理 第１１回：演習２データ分析処理 第１２回：演習３ビッグデータを用いたデータ分析処理 第１３回：演習４ビッグデータを用いたデータ分析処理 第１４回：演習５クラウドコンピューティングによる大規模機械学習 第１５回：演習６クラウドコンピューティングによる大規模機械学習 期末テストとプログラミング課題・レポート
教科書・参考書等	テキスト J. Leskovec, A. Rajaraman, J. D. Ullman： "Mining of Massive Datasets" 3ed, Cambridge University Press Jupyter notebooks
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	パワーポイントスライド，ビデオ
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	講義については，予習は不要ですが，授業に積極的に参加して下さい． 演習・プログラミング課題・レポートについては，自習する必要があります．
履修上の注意 受講条件等	演習ではPythonを使います．
成績評価の基準等	レポート課題と定期試験を総合して評価する．
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他	講義は日本語で資料は日本語と英語とする．
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。