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。
科目紹介
統計解析とデータマイニング
科目概要
統計解析とデータマイニング
- 専門応用科目
科目コード：CS356
現代社会においてはさまざまな履歴(Webアクセス、投稿、購買、移動など)が逐一、データとして蓄積されるようになった。多種多様でリアルタイム性の高い大規模データを分析し、ビジネスにおける意思決定や問題解決に活用しようという動きはますます盛んになっている。こうした背景のもと、データ分析を行い未来を予測することができるスキルを持つ人材はデータサイエンティストとして重要視されている。本科目では、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、統計解析や各種データマイニング手法、機械学習などの理論を学習する。さらに、高機能な統計解析フリーソフトウェアの「R」を用いたデータ分析手法の実践を通じて簡単なデータ分析ができるスキルを身に付けることを目的とする。
担当教員紹介
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電気通信大学電気通信学部情報工学科卒。電気通信大学情報理工学研究科博士前期課程修了、同研究科博士後期課程単位修得済退学。人間の機械とのインタラクション時における意思決定課程や思考課程のモデル化に関心。
