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テクノロジー系科目 統計解析とデータマイニング

統計解析とデータマイニング
統計解析とデータマイニング
統計解析とデータマイニング
統計解析とデータマイニング

この授業で得られるもの

スマートフォンの普及によっていまやわたしたちの日常となっている、インターネットでの情報検索、ネット通販やスマホ決済、SNSの投稿…。
それらの行動の履歴はデータとして蓄積され、「ビッグデータ」と呼ばれます。

この「ビッグデータ」を読み解き活用することは、今後のビジネスにおいて必要不可欠になっていくでしょう。そのような流れの中で、データ分析の専門家である「データサイエンティスト」は非常に重要な存在ですが、まだまだ人材が不足しているのが現状です。

この授業では、データサイエンティストにとって必要とされる知識やスキルのうち、
・統計解析
・各種データマイニング手法
・機械学習
などの理論を学習します。

また、統計解析のできる高機能なフリーソフト「R」を用いた、実践的なデータ分析のスキルを身に付けることができます。

データ分析の知識を身に付ける

ビジネスの意志決定や課題解決にデータを活用する。そのためには膨大なデータを分析し、その中から有用な情報を探し出す必要があります。
そこで役立つのが、統計解析やデータマイニングといった知識です。

データマイニングとは何か、どのようなプロセスで行うのか、そして統計解析およびデータマイニングの手法にはそれぞれどんなものがあるのかを正しく理解することを目的として学習をすすめていきます。
データ分析の基礎となる、
・基本統計量
・二変量統計
・統計的推定と仮説検定
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
などの知識を身に付けることができます。

具体的には、専門基礎科目で学んだ統計の知識をおさらいしつつ、各項目を学習しながら「R」という統計フリーソフトの基本的な使い方をマスターします。

Rを用いた実践的なスキルを習得する

授業後半では、
・クラスター分析
・アソシエーション分析
・機械学習
・テキストマイニング
といった、統計解析およびデータマイニングの各手法を基礎から学びながら、「R」を用いてより実践的なデータ分析のスキルを習得します。
1回の授業ごとに、各手法の概要説明と「R」でどのように応用するかの解説がセットになっているので、データ分析に特化した「R」の実践スキルがしっかり習得できます。

テクノロジーコース・ビジネスコース、どちらの学生にも役立つ内容になっています。ぜひ楽しんで受講してみてくださいね。

安間 文彦
安間 文彦
ANMA Fumihiko
  • 教授
  • IT総合学部長
  • 専門科目

東京工業大学工学部卒業、静岡大学情報学部修士課程、同工学部理工学研究科博士後期課程修了。その後、電気通信大学大学院情報システム学研究科助教を経て2014年より現職。データマイニング、推薦システムなどの人工知能理論を用いた知的学習支援や次世代eラーニングやソーシャルラーニングに関する研究に興味を持つ。