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  • 山岸 祐己講師(サービス情報学)

ビッグデータを活用し、世の中をより便利にする仕事へ

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統計解析や複数のプログラム言語が身につく

ビッグデータ活用の問題に取り組む山岸先生には研究室で学べるサービス情報学について、学生には現在の学びのお話を伺いました。

サービス情報学
コンピュータシステム学科
山岸 祐己講師
  • データマイニング、情報推薦、情報可視化
  • 静岡県立大学大学院 博士後期課程修了、日本学術振興会、スズキ株式会社 開発本部を経て、理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員と兼任で同大学の講師に
経営戦略や商品企画などのマネジメントする部署で活躍できます

ビッグデータを自動処理し、価値のある情報や傾向を効率的に可視化する力

市場が激変する昨今では、迅速な市場把握とサービス変更が企業の運命を左右します。この情報化社会で生み出されるビッグデータの活用は、新しいビジネスの意思決定を行うための現状把握と未来予測を効率化します。しかし、爆発的に増え続けるビッグデータを現場で活用できる人材は社会的に不足しています。本研究室では数理的観点での分析・検証をする研究を通して、ビッグデータを様々な業種で利活用できる技術者の育成をします。

情報の抽出・要約・可視化を行い、有益な情報や傾向を探ります

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WEBサイトのレビュー変化を調査し、商品開発を手伝えるデータを提供したい

化粧品のレビューがどのように移り変わるのかを追究したいと考え、コスメレビューのWEBサイトデータを用いて研究をおこなっています。データ抽出・可視化に必要なプログラムを複数学び、情報要約のために統計学分野の最適化問題を教わっています。その技術を用いて、レビュー変動のターニングポイントを抽出・要約・可視化を行い、企業の企画部署や販売店で活用できるデータや分析結果を作れればと思っています。

古山 陽菜さん 研究テーマ:コスメレビューの評点分布分析

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新たな手法によるデータサイエンスで世の中をもっと便利にしたい

中古車販売のWEBサイトデータを用いて、各車種の年式・型式による価格変動の可視化をおこなっています。統計的手法の考案だけでなく、計算高速化の技術研究にも力を入れ、数式を用いて仮説立てと検証を繰り返しています。高速化が可能になれば、より多くのデータの処理ができたり、各デバイスの性能に依存せずデータサイエンスを活用できます。この経験を活かし、統計によるデータ分析を利用するエンジニアを目指したいです。

塚本 慎司さん 研究テーマ:中古車の価格変動の要因抽出

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高校生へメッセージ

膨大なデータから、気づきにくい傾向の変化などの有益な情報を抽出できるスキルを身につけると、世の中をより便利にする仕事に関われます。皆さんの素朴な疑問やアイディアをデータ分析に活かしてみませんか?

※この画面の情報は、すべて取材した時点でのものになります。

この先生・教授から学べるのは…

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