ビッグデータ分析のためのデータ管理基礎

近年、いわゆる文系・理系の垣根を超えて、研究・開発の現場ではビッグデータを扱うことが不可欠となっている。例としては、市場動向や売上データ、環境や人流データ等、センサーに代表されるIoT技術により得られるデータ、人々が生み出すコンテンツデータ等が挙げられる。最近話題となっている人工知能の発展も、利用できるデータが多様かつ巨大になってきたことが基礎になっている。このような背景のもと、本講義では、データをコンピュータで管理するために必要な技術であるデータベースについて学ぶ。特に現時点で最も普及している関係データベースの基礎、またビッグデータ分析の需要増大に伴って発展し続けているNoSQLデータベースの基礎を習得するとともに、実際のデータに対してこれらの技術を自身で適用できるようになることを目的としている。

"・関係データベースの概念を理解するとともに、その設計ができるようになること。
・関係データベースを用いて実際のデータを管理し、検索等の問合せによる分析ができるようになること。
・関係データベース以外のデータベースの概要について理解すること。"

"以下は予定であり、変更となる可能性がある。

1. ガイダンス
2. 関係データベース
3. 関係代数
4. SQL (基礎)
5. SQL (応用)
6. 概念スキーマ (基礎)
7. 概念スキーマ (応用)
8. 前半のまとめと中間試験
9. データベースによる集計処理
10. トランザクション
11. NoSQLデータベース (基礎)
12. NoSQLデータベース (MongoDB, 基礎)
13. NoSQLデータベース (MongoDB, 応用)
14. 全体まとめと発展的話題
15. 期末試験"

各自がオンライン教材を用いた予習・復習を行うことを前提に、躓きやすい点の解説や、課題のフォローアップと解説を中心に実施します。

各回のトピックに対応した課題に、講義中および講義外の時間を活用して取り組むことが必須です。

講義中に複数回実施する試験の結果と、課題の提出内容により評価を行います。なお5回以上欠席した場合には、理由の如何を問わず、単位は習得できません。

「CS概論2」のデータベース編の内容を理解し、かつ単位を取得済みであることを前提とします。

各回の講義に対応したオンライン教材を事前に提供します。

授業中に紹介します。