タイトル

開講年度 開講学部等
2025 大学院創成科学研究科（博士後期）
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 未定    
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
4261120350 ビッグデータ分析特論[Advanced Big Data Analysis] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
田村 慶信[TAMURA Yoshinobu] ー
担当教員[ローマ字表記]
田村 慶信　[TAMURA Yoshinobu]
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)
授業の目的と概要
近年，クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング，Web3.0，5Gといったような情報技術により，様々なデータがビッグデータとして蓄積されている．こうしたビッグデータの分析手法について議論する．
授業の到達目標
（1）データの前処理，データエンコーディング，可視化，およびAIなど，ビッグデータに関係する用語を説明できる．
（2）様々なビッグデータを分析し，得られた結果に対して，様々な視点から議論できる．
（3）他者の発表に対して質問ができる．
（4）内容を整理して発表できる．
（5）客観的かつ正確に学術論文を理解できる．
授業計画
【全体】
各自でビッグデータ分析に関係する海外ジャーナルを入手し，輪講形式により発表・議論する場とする．コロナ禍の状況に応じてオンラインツールを利用して行う．授業関係の連絡はメールにて行う．
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 ビッグデータ解析の基盤を支える情報通信技術 アプリケーション層における情報通信技術とビッグデータについて理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第2回 ビッグデータとAIがもたらすもの ログデータの解析やAIによる自動化が社会に与える影響について理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第3回 データの前処理 データエンコーディングについて理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第4回 データの可視化 データの可視化について理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第5回 ビッグデータ時代のデータマイニング 古典的なデータ分析とAIについて理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第6回 ビッグデータ基盤ソフトウェア ビッグデータ管理のための代表的なソフトウェアについて理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第7回 発表順番の決定と和文資料の調査 各自で興味のある情報通信分野における和文の文献について調査する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第8回 和文学術論文の理解と実践 選択した和文学術論文を熟読し内容を理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第9回 輪講形式による和文査読付学術論文の発表 選択した和文学術論文の内容を紹介する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第10回 和文査読付学術論文に対する議論 紹介された和文学術論文の内容について質疑応答形式で議論する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第11回 問題の整理と課題に関する議論 これまでの輪講形式による議論を整理する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第12回 英文学術論文の理解と実践 選択した英文学術論文を熟読し内容を理解する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第13回 輪講形式による英文査読付学術論文の発表 選択した英文学術論文の内容を紹介する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第14回 英文査読付学術論文に対する議論 紹介された英文学術論文の内容について質疑応答形式で議論する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
第15回 問題の整理と最終課題に関する議論 これまでの輪講形式による議論の振り返りと今後の課題について議論する． 予習・復習（学修時間の目安：４時間以上）
※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: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
授業内のレポート，学期末の最終発表で評価します．
授業内のレポート 30％，学期末の最終発表 70％
教科書にかかわる情報
教科書 書名 該当なし ISBN
著者名 出版社 出版年
備考
山口大学の電子ジャーナル・データベースのリモートアクセスによるサービスを利用します．
http://www.lib.yamaguchi-u.ac.jp/denshi/remote/
参考書にかかわる情報
参考書 書名 該当なし ISBN
著者名 出版社 出版年
備考
山口大学の電子ジャーナル・データベースのリモートアクセスによるサービスを利用します．
http://www.lib.yamaguchi-u.ac.jp/denshi/remote/
メッセージ
本講義は輪講形式で実施します．
キーワード
ビッグデータ，データエンコーディング，Web3.0，AI．
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 住み続けられるまちづくりを
(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。
(持続可能な都市)包摂的で安全かつ強靱（レジリエント）で持続可能な都市及び人間居住を実現する。
関連科目
情報通信工学特論I
履修条件
連絡先
tamuray@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
メールにて問い合わせてください．随時対応します．

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