開講場所：豊中キャンパスA110
提供：大阪大学
講師：鬼塚　真,佐々木　勇和
開講日時：2020年4月14日 ~
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法：毎回行う課題の完成度(50%)と出席状況(50%)から評価を行う．
受講生へのコメント：分析のツールを使う際には，PCの持参をお願いする場合がある

4月に関しては，ビッグデータ解析講義は「メディア講義」ということで，CLEに講義コンテンツと演習課題を掲載し，これらに沿って講義を受講していただきます．
アルゴリズムとデータ構造に関する基本的な知識およびプログラミングに関する一般的な知識は必要．

・ できるだけ， シラバスの時間(火曜の6限)に受講して頂きますが，通信トラブル等で時間内に受講できない場合は早めに受講してください．
・演習課題の提出期限は，講義の週の金曜日17:00までを予定しています．
・講義内容に関して質問がある場合は，CLE のビッグデータ解析の講義において，講義コンテンツ一覧のページにある各回の講義コンテンツのところ（吹き出しマークの部分）から質問を投稿してください．

何かトラブルがあれば，鬼塚 onizuka@ist.osaka-u.ac.jp まで連絡をください．

データマイニング技術を構成する多次元データ分析，相関ルールマイニング，クラスタリング，グラフマイニング，分類，推薦，異常検知に関するアルゴリズム，および分散環境におけるビッグデータ処理技術に関して学ぶ．

第1回目 ビッグデータ技術の最新動向と適用事例１
第2回目 ビッグデータ技術の最新動向と適用事例２
第3回目 多次元データ分析(OLAP分析)
第4回目 相関ルールマイニング1
第5回目 相関ルールマイニング2
第6回目 クラスタリング1
第7回目 クラスタリング2
第8回目 分類1
第9回目 分類2
第10回目 分類3
第11回目 グラフ分析1
第12回目 グラフ分析2
第13回目 グラフ分析3
第14回目 異常検知
第15回目 推薦技術