シラバス照会

<< 最終更新日:2024年03月25日 >>
基本情報
科目種別 専門教育科目 授業番号 L0145
学期 後期 曜日
科目 データマイニング 時限 4限
担当教員 高間 康史 単位数 2
科目ナンバリング
※2018年度以降入学生対象

担当教員一覧

教員 所属
高間 康史 情報科学科

詳細情報
授業方針・テーマ Webに代表される多種多様な大規模データが入手可能になった現在,データの利活用に欠かせないデータマイニングの諸技術について学ぶ.
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標
データマイニングの諸技術に基づき,多様なデータの活用方法について論理的に考えることができる.(専門分野の知識・理解,論理的思考力)
授業計画・内容
授業方法
第1回 シラバス確認,ガイダンス
第2回 データと前処理
第3~5回 相関ルールマイニング
第6~8回 分類モデル構築
第9, 10回 クラスタリング
第11回 外れ値検出
第12~14回 情報推薦
第15回 まとめ

講義を中心とした授業を実施するが,適宜自習用課題を指示する.
授業外学習 授業中に指示する自習用課題などによって,次回講義までに復習を行うこと.
テキスト・参考書等 講義資料をkibacoで配布します.
参考書:J. Han, J. Pei, H. Tong, Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.), Morgan Kaufmann (Elsevier Inc.), 2022.
成績評価方法 期末試験 80%,授業への関与 20%
試験については,主に専門的知識の基本的理解ができているかを確認する.
質問受付方法
(オフィスアワー等)
質問などがある場合は ytakama@tmu.ac.jp までメールで連絡してください.
特記事項
(他の授業科目との関連性)
備考