講義概要
本講義ではビッグデータ処理方の習得を目的として， (1)トランプを用いた人力Hadoopゲーム，(2)JavaによるMapReduceプログラミング，および (3)作成したプログラムのAmazon Web Services環境への展開，の3つを演習形式で実践する．さらに演習を通じて得た理解・知識に基づき，ビッグデータという言葉の本質について議論する．
講師
- 所属
- 大阪大学大学院情報科学研究科
- 講師名
- 柗本 真佑
2010年、奈良先端科学技術大学院大学 博士後期課程修了。同年、神戸大学大学院システム情報学研究科 特命助教。2016年、大阪大学大学院情報科学研究科 助教。エンピリカルソフトウェア工学、ソフトウェアリポジトリマイニング、クラウドコンピューティングの研究に従事。
講義内容
- ビッグデータ概論
- ・ビッグデータの定義
- ・ビッグデータの活用事例
- Hadoop/MapReduce
- ・Hadoop/MapReduce概要
- ・MapReduceゲーム [演習形式]
- ・ビッグデータ処理実践 [演習形式]
- ・AWS EMRトライアル [演習形式]
- ビッグデータの本質
- ・手段としてのHadoop/MapReduce
- ・ビッグデータと統計学
- ・ビッグデータの価値とは?
受講要件
- 【受講要件】
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- ・ アルゴリズムやデータ構造といったプログラムに関する基礎的な知識を有すること。
- ・ プログラミング経験（特にJava）があれば望ましいが必須ではない。
- 【事前学習のポイント】
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- ・ Java未経験者は参考文献[1] 「Javaの入門」 の#01～#13 （Javaの基礎的な文法の部分，計約40分）の 事前受講を推奨する．
教科書
- 講義2週間前に電子ファイル送付（事前学習は特に求めない）．
講義に関連する解説記事・参考文献・図書等
- [1] 「Javaの入門 」, ドットインストール, http://dotinstall.com/lessons/basic_java_v2
- [2] 「ビッグデータ社会の到来」, 小林 啓倫, http://p.booklog.jp/book/38557