ビッグデータ道場

概要

データサイエンスに関する講義において，座学でデータサイエンスの知識を学び，小規模なデータを使った演習でデータ分析の基礎力を身につけていることと思います．

本道場では，このような講義で得た知識を単なる知識で終わらせるのではなく，Web上にサービスを展開する民間企業に蓄積されているビッグデータに触れ，それらを分析し付加価値を与える技術を開発することを目指します．

そして，開発した技術と得られた知見をフォーラムや学会などで発表することも目指します．

学部の1，2年次から実データに触れ，技術や結果を文章化してまとめ，多くの人前でプレゼンできるのは貴重な体験ですので，データ分析技術の開発に興味のある人は，ぜひ参加してみましょう．

  • 2024年度説明会資料（要大学アカウント）

  • 募集要項

    • 実施期間：2024年度（週１～２回程度，夏休み，春休みも含む＜自由参加＞）
    • 実施場所：研A１２０３
    • 募集対象：学部２，３年生（１年生なども可）
    • 募集期間：随時
    • 説明会：2024年4月某日（お問い合わせください）
    • 担当教員：伏見卓恭（fushimity＠EDU）
    • 2023年度後期は，毎週木曜日19時～21時で活動していました
    • 2024年度前期は，毎週月曜日19時～21時 or 金曜日19時～21時で活動予定（調整中）

  • 民間企業提供データの例

    • Yahoo!
    • 楽天
    • リクルート
    • クックパッド
    • メルカリ
    • オリコン
    • インテージ
    • SanSan など

  • 想定している発表先

  • 習得できる技術

    • 自然言語処理：トピックモデル，transformer，大規模言語モデル，アライメント，感情分析
    • グラフ，ネットワーク：グラフエンベディング，グラフNN，重要ノード抽出，最短経路探索，グラフ信号処理，ナレッジグラフ
    • 時空間データ：Lasso，Ridge，SVM，勾配ブースティング，因果推論，XAI，行列分解，点過程，順序最適化，組合せ最適化，回帰型NN
    • 画像：畳み込みNN，敵対的生成ネットワーク，マルチモーダルモデル，拡散モデル，色調変換，画風変換
    • 機械学習一般：対照学習，ショット学習，強化学習，メタ学習，カリキュラム学習

  • 期待する人物像

    • データ分析してみたい人
    • データ分析技術に興味がある人
    • 実社会のビッグデータに触れてみたい人
    • 新たなデータ分析技術を開発してみたい人
    • 最新のデータ分析技術を勉強してみたい人
    • 低学年から学会発表を経験してみたい人

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