筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻科目一覧
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
授業形態 講義(一部演習を含めることもある)
開講学期 秋AB
時限 月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
分類に基づく手法、階層的手法、密度ベースの手法、カテゴリ属性に対するクラスタリング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 and V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley
成績評価 期末試験、演習内容に基づき総合的に評価する。
TF・TA TF・TA
その他の情報 英語による講義
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