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.

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,JupyterNotebook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.