開講年度
開講学部等
2025
大学院人間社会科学研究科（修士課程）
開講学期
曜日時限
授業形態
AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期
火5～6
5.0
時間割番号
科目名[英文名]
使用言語
単位数
2111000015
データ解析情報学特論[Advanced Data Analytics and Informatics]
日本語
2
担当教員（責任）[ローマ字表記]
メディア授業
杉井 学[SUGII Manabu]
ー
担当教員[ローマ字表記]
杉井 学 [SUGII Manabu]
特定科目区分
対象学生
対象年次
ディプロマ・ポリシーに関わる項目
カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
メディア授業
×
メディア授業とは，メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が，総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は，卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
授業の目的と概要
社会に蓄積する大量の情報（ビッグデータ）に重要な知見が埋もれていることを認識し、データドリブンな解析手法や活用方法を学ぶ。具体的には、ネットワーク通信情報や生物遺伝子情報などの文字列ビッグデータを対象としてその構造や解析手法を論ずる。また、Webデータや電子メールの文字列情報から特徴抽出を行い、ベイズ推定や機械学習を応用することで新しい知見を得る方法などについても解説し、データの扱い方（成型方法や変換方法）、解析方法の選択、重要情報の抽出などの一連の解析技術を学習する。
授業の到達目標
インターネットを構成するいくつかの基本的なプロトコルやシステム（TCP/IP、WWW、メール等）について仕組みを理解し、システム稼働時に記録されるデータ構造を理解する（DP2）。また、生物における遺伝子情報についても、その構造や意味を理解する（DP2）。これらの情報に関して、適切な解析手法を選択して必要な情報を取り出し、分析することができる（DP1, DP3）。
授業計画
【全体】
情報の本質や種類の解説を導入にして、既存の分析システムなどの解説を行う。さらに、文字列情報を中心にしたBLASTシステムを利用した生物遺伝子情報解析や電子メール情報解析によるスパムメール分類、Khcoderを利用したインタビュー内容の分析例と応用例等を解説する。
項目
内容
授業時間外学習
備考
第1回
情報とは
情報とは何かや情報の本質について解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第2回
ネットワークシステムと情報機器
インターネットなどの情報通信ネットワークを構成する機器について解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第3回
ネットワーク情報解析
ネットワークの構造、通信ログ解析、Webアクセスログ解析、検索キーワード解析などについて解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第4回
情報システムの具体例
地球測位システム（GPS）、地理情報システム（GIS）、ICカードや販売時点情報管理システム（POSシステム）などについてその仕組みとデータの活用方法を解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第5回
文字列情報解析の具体例
Rough reading、出現頻度分析、共起ネットワーク分析、スパムメール分類などについて解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第6回
生命情報解析の具体例
遺伝子情報の構造やタンパク質アミノ酸情報の構造をはじめ、それら情報の具体的な解析方法について解説
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第7回
前半総括
これまでの開設部分を総括し、受講生の研究テーマへの活用方法をディスカッション
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第8回
Linuxサーバの構築
LinuxOSをインストールしたサーバコンピュータを構築する。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第9回
各種サーバの構築１
SSHサーバ（openSSH）、Webサーバ（apache）のインストールとサービス設定
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第10回
各種サーバの構築２
メールサーバ（postfix）のインストールとサービス設定
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第11回
解析ソフトのインストール
Khcoderをインストールし、文字列の出現頻度分析、および共起ネットワークの作成を行う。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第12回
論文課題演習
受講者の研究テーマに関連するデータ解析手法に関する論文を取り上げ、内容を理解するとともに、その手法を実践した解析を演習する。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第13回
論文課題演習
受講者の研究テーマに関連するデータ解析手法に関する論文を取り上げ、内容を理解するとともに、その手法を実践した解析を演習する。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第14回
論文課題演習
受講者の研究テーマに関連するデータ解析手法に関する論文を取り上げ、内容を理解するとともに、その手法を実践した解析を演習する。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第15回
プレゼンテーションと後半総括１
論文課題演習で取り上げ実践した解析についてプレゼン発表を行う。
講義資料の事前学習
（時間：60分）
講義内容の事後学習
（時間：60分）
第16回
プレゼンテーションと後半総括２
論文課題演習で取り上げ実践した解析についてプレゼン発表を行う。
ふりかえり
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: 10% B: --% C: 20% D: 20%
成績評価法
最終プレゼンテーション 50%、授業内のレポート・課題 50%
教科書にかかわる情報
備考
特定の教科書は使用しないが、講義で使用する資料はMoodleシステムを通してダウンロードできるようにする。
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
ソフトウェアだけでなくハードウェアも扱う内容が含まれます。
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
履修条件
連絡先
manabu@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
木曜日・午後
ページの先頭へ