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2019年10月 4日 (金)

ウェブサイエンス《コンピュータサイエンス専攻/スイミー》

最近は暑さも和らいできましたね。

大学院ブログのCS専攻担当
スイミーです。

今回は大学院での授業紹介になります。
色々な授業がありますが、その中でも大学院の友人から評判が良い講義を紹介します。

紹介する授業は伏見助教が担当する「ウェブサイエンス」です!

最近はWeb2.0も普及し、Web上には膨大な量のコンテンツが蓄積されています。
授業ではそれらのビッグデータをマネジメントし、新たな価値を創造するための技術について学んでいきます。
授業前半ではグラフデータ処理の諸手法について学び、後半では時系列データやテキストデータなどの処理の方法について学びます。

8回の授業計画は以下のようになっています。
1回:グラフデータ処理(1):基本統計量
2回:グラフデータ処理(2):ランキング
3回:グラフデータ処理(3):コミュニティ抽出
4回:データ可視化
5回:バースト検出・変化点検出
6回:テキストマイニング
7回:情報検索と情報推薦
8回:ユーザプロファイルと行動モデル

ウェブ上のデータから有用な知識を発見するための技術について理解・習得するために、「実学に基づく専門能力」、「分析・評価能力」を身に着けることが最終到達目標となっています。

実際に授業を受ける際はある程度の数学の知識が必要らしいですが、大学院生としての最低限の知識があれば問題がないとのことです。

授業は講義形式で技術の概要について説明し、必要に応じて計算問題やアルゴリズムに関する練習問題を取り入れています。そうすることで履修者の理解の定着を図っています。練習問題は筆記がメインであり、必要に応じてプログラミングの問題も用意されています。

講義では実際のデータを講義で使用することを大切にしています。そうすることで実践的な授業を行うようにしています。実際のデータ処理を通して、うまくいくときといかない時を経験してもらうことを大切にしているらしいです。

授業を受講した生徒からは好意的なコメントが多く見受けられ、大学院の中でも人気の講義となっています。

これからの授業では国際会議の論文やQiitaの技術記事を基にして、最新の研究内容も取り入れていく予定らしいです。

今回は東京工科大学大学院の授業について紹介しました。
「ウェブサイエンス」の授業を担当している伏見助教には取材に付き合っていただきありがとうございました。

次回のブログもお楽しみに!

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