インターネット計測とデータ解析 (Internet measurement and data analysis)

• 2013年春学期 水曜4限 (14:45-16:15)
• 担当教員: 長 健二朗 (kjc at sfc.keio.ac.jp)
• TA: 空閑 洋平 (sora at sfc.wide.ad.jp)
• SA: 水谷 伊織 (iomz at sfc.wide.ad.jp)
• 授業ページ: http://web.sfc.keio.ac.jp/~kjc/classes/sfc2013s-measurement/
• 授業サポートメール (教員、TA、SAに届く): imda2013s at sfc.wide.ad.jp

科目概要

インターネットによって、多様で膨大なデータが容易に取得できるようになっ た。 そこから知見を引出し、新たなサービスを作り出すことが可能になり、 ビッグデータや集合知として注目されている。しかし、これらを正しく理解し、 道具として使いこなすためには、その背景にある統計、機械学習、システムに 関する総合的な理解が欠かせない。 本授業は、インターネット上でのデータ取得と大規模データ解析の概要につい て学び、情報社会で必須となる大量情報から新たな知識獲得をするための基礎 能力を身につける。

授業シラバス

主題と目的／授業の手法など

インターネット上でのデータ収集とその解析手法について学習し、ネットワー ク技術と大規模データ処理の総合的な知識と理解を得る。 授業では、具体的な応用例について、その基礎技術と背景にある理論を関連づ けて理解する。講義に加えて、毎回データ処理の演習を行い、習った理論をプ ログラムに実装してデータ処理をすることで、データ解析手法を身につける。

教材・参考文献

提出課題・試験・成績評価の方法など

履修上の注意

授業計画

第1回 イントロダクション (4/10)

第2回 データとばらつき (4/17)

第3回 データの収集と記録 (4/24)

第4回 分布と信頼区間 (5/1)

第5回 多様性と複雑さ (5/8)

第6回 相関 (5/15)

5/22 休講

第7回 多変量解析 (5/29)

第8回 時系列データ (6/5)

第9回 トポロジーとグラフ (6/12)

第10回 異常検出と機械学習 (6/19)

第11回 パケット解析 (補講 6/19 6限 l13)

第12回 データマイニング (6/26)

第13回 検索とランキング (7/3)

第14回 スケールする計測と解析 (7/10)

第15回 まとめ (7/17 e12)

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