授業の概要・目的

今日，文理の分野を問わず最先端の研究を進めていくには，大規模データの分析・管理技術が不可欠となって いる.本講義では，コンピュータで問題を解くために必要なモデル化やアルゴリズムと，その情報検索への応用， データの管理およびデータから有用な情報や知識を発見するマイニング技術，情報の分析結果の可視化とイン タラクション技術など，様々な分野で利用されているトピックを精選して，演習形式で具体的な問題を計算機 で解く方法を学ぶ.

大規模データの分析・管理技術はあらゆる分野の研究に必要とされている.本授業では，それらの技術の仕組 みの基礎を理解するとともに，「情報分析・管理論」と連携して，各自が具体的な問題に対して技術を実践でき るレベルに到達することを目標としている.

授業計画と内容

・ガイダンス(1 回)(担当 : 杉山)
演習の準備およびプログラミング言語 R のインストール，簡単な使い方
・問題のモデル化と問題の解き方，情報検索(3 回)(担当 : 杉山)
講義で扱った，グラフを用いたモデル化とアルゴリズム(オイラー閉路，最短経路)や PageRank につ いて，R で実際に問題を解く方法を学ぶ.また，問題を解くだけでなく，可視化などを通じて結果を分析 する基礎を身につける.
・データマイニング(5 回)(担当 : 増田)
データを分析して，有用な情報や知識を発見するデータマイニング技術(相関ルール，クラスタリング， 決定木，サポートベクターマシンなど)を，R で実行する方法を学ぶとともに，得られた結果を解析する.
・データベース(2 回)(担当 : 杉山)
大規模な情報を管理するデータベースを SQLite を用いて実現する方法を学ぶ.
・情報検索(2 回)(担当 : 杉山)
情報検索の技術を Web ベースのシステムを用いて体験し，その仕組みについて理解を深める.
・情報の可視化と対話技術(2 回)(担当 : 杉山)
分析結果などの情報の可視化，情報システムを利用者からのフィードバックに基づき改善する技術につい て，Python, Jupyter Notebook を用いた演習を行う.

履修要件

情報分析・管理論を，原則として受講していること.プログラミングを伴う演習を受講する 意欲があれば，プログラミング経験は問わない.
各自のノート PC 等の持ち込みを前提としているが，貸出用の PC も用意している.