システム情報研究科　コンピュータサイエンス専攻　科目一覧　- シラバス -

データ工学特論I
担当教員	北川博之、天笠俊之、塩川浩昭
電子メール	北川博之: kitagawa(AT)cs.tsukuba.ac.jp, 天笠俊之: amagasa(AT)cs.tsukuba.ac.jp, 塩川浩昭: shiokawa(AT)cs.tsukuba.ac.jp
URL
オフィスアワー	全員：指定しないので事前に電子メール等で連絡を取ること
科目番号	01CH304
分野	ソフトウェアシステム
基礎／専門の別	専門科目
授業形態	講義（一部演習を含む）
開講学期	秋AB
時限	火3,4
教室	総合B0110
キーワード	データベース、データマイニング、高度データ応用
Keyword	Database, Data Mining, Advanced Data Applications
前提条件	データベース、情報検索の基礎的知識があることが望ましい。
学位プログラム・コンピテンスとの関係	知の活用力、マネジメント能力、コミュニケーション能力、研究力、知識力
学習目標	データベース、データマイニング分野の基礎的データ工学手法を理解すると共に、グラフデータ処理等最新の技術動向についても学習する。
概要	データ工学の基礎および最近のトピックについて講義する。まず、基礎となるデータベース技術について概観した後、データマイニングの主要な手法について述べ、さらにグラフデータ処理等に関連するトピックを取り上げる。なお、講義は英語で行われるが、適宜日本語による補足も行なう。
授業計画	データベース技術総括リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース等の基礎的データベース技術をサーベイする。データウェアハウス、OLAP 情報統合、データウェアハウス、OLAP等について解説する。データマイニングの基本概念データマイニングの背景、目的、主な手法等について解説する。相関ルール相関ルール、アプリオリ手法、FP-Growth手法等について解説する。クラスタリングクラスタリングの概念、k-Meansクラスタリング，階層型クラスタリング、密度ベースクラスタリング、クラスタリングの評価等について解説する。グラフデータ処理近年幅広い分野で注目され応用にも活用されているグラフデータについて解説する。
教科書	資料を配布する。
参考書	P. N. Tan, M. Steinbach, A. Karpatne and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson
成績評価	期末試験および講義中に出題するクイズ等jjに基づき総合的に評価する。
TF・TA	TF・TA
その他の情報	英語で実施。