講座の目的	統計解析から機械学習まで、数多くのデータマイニング手法を理解し、実際に利用できるスキルを養成します。
身に付ける ことができる 知識・技術 技能・能力等	クラウドコンピューティング技術の発展に伴い、文書、イメージ、グラフ形式データ、センサー・データなどの非構造化データを含む「ビッグデータ」が注目を集めています。本講座では、「ビッグデータ」から知識を抽出することを目的としたデータマイニング技術を扱います。具体的には、その代表的要素技術である統計解析、クラスタリング、パターン認識、機械学習を中心に、ビジネスインテリジェンスやマーケティングなどへの具体的な適用例を交えながら解説します。本講座では、データマイニングの基礎技術を理解し、その応用としてどのようなことが実現可能かイメージできることを目指します。
講座概要	データマイニングの要素技術である統計解析、クラスタリング、パターン認識、機械学習等の基礎的な内容に触れると共に、最新の研究事例なども頻繁に取り入れていきます。また、その応用事例としてビジネス分野へのインパクトを中心にその特徴の解説を試みます。
講座内容	第１回：データマイニングとは　～データベースにおける知識発見とデータマイニングの概念～ 第２回：学習とは何か　～機械学習アルゴリズムを用いる際の方法論的問題の理解～ 第３回：データマイニングとデータウェアハウス　～両者の関係、特にデータウェアハウスの役割～ 第４回：知識の発見段階　～知識発見の手順～ 第５回：統計解析技術　～あらましと検定法～ 第６回：ベイズ統計　～ある事情が起こる確率によりある事情を分類する方法～ 第７回：多変量解析　～複数の変数を持つデータの統計処理方法～ 第８回：主成分分析　～複数の説明変数を持ついくつかのデータの特徴を明確にする方法～ 第９回：クラスタリング１　～あるデータ群を数値データの類似性に基づいて分類する方法～ 第１０回：クラスタリング２　～非階層的クラスタリング方法～ 第１１回：パターン認識　～観測されたパターンをあるカテゴリに分類する方法～ 第１２回：パターン認識と機械学習　～教師あり学習と教師無し学習～ 第１３回：データマイニングの手順　～データマイニングのための環境整備方法～ 第１４回：ビジネスインテリジェンスへの応用　～実例によるビジネスへのインパクト～ 第１５回：課題発表