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ビッグデータ分析

様々なシーンで蓄積されるビジネスデータの分析手法、活用法を体得する

データ分析をしながら学習することで、ビッグデータ化した際の手法の理解や応用方法を考える力を養うことを目指し、統計解析・データ分析に特化したプログラミング言語である「R言語」についても学習します。

出願締切り済み

受講案内

開講 受講
期間
出願期限 修得
単位数
スクー
リング
言語 対象となる本科コース
11月上旬 2か月 2018年10月11日(木) 1単位 なし 日本語 全コース1年次選択
開講 11月上旬
受講
期間
2か月
出願期限 2018年10月11日(木)
修得
単位数
1単位
スクー
リング
なし
言語 日本語
対象となる本科コース 全コース1年次選択

担当講師

受講料

出願締切り済み

出願期限 2018年10月11日

84,000

本科入学時の減免制度

入学金
11.5万円減免
単位移行
8.4万円減免

※単位移行分は2年次の授業料より減免されます。

<出願資格や手続きを確認する>

募集要項・入試日程

<不明点の解消やご相談は>

お問合わせはこちら

出願期限 2018年10月11日

出願は締切りました

ビッグデータ分析

特徴・学習内容

科目の特徴

1膨大なデータを整理し、有用なデータを見つけ出す

様々なビジネス情報が電子化され、ビジネスデータはビッグデータとして蓄積されてきています。データ量が増えれば含まれる情報量は増える反面、情報量の多さ故にビジネスに有効な知見を導き出すのがかえって難しくなると言うジレンマも生じています。 本講義では、これら蓄積されるビジネスデータを分析する考え方と方法を学習し、それぞれの目的に応じて、データから有効なビジネス知見を得る方法を習得することを目的とします。 ビジネスデータの分析には具体的なビジネスケースを活用し、実践力を強化していきます。

講義内容

本科目は主に下記講義内容にて、約2か月間をかけて学びます。

受講テーマ
1 ビジネスデータ分析とR
2 要約手法を使ったデータ分析
3 関係性分析を使ったデータ分析(1)
4 関係性分析を使ったデータ分析(2)
5 回帰分析によるモデル分析(1)
6 回帰分析によるモデル分析(2)
7 決定木と回帰分析の比較によるモデル分析
8 ロジスティック回帰
9 アソシエーションルール分析によるパターン抽出
10 集計分析を使ったデータ分析
11 クラスタリングによる分類(1)
12 クラスタリングによる分類(2)
13 因子分析・主成分分析による次元縮約(1)
14 因子分析・主成分分析による次元縮約(2)
15 手法の組み合わせによる応用
最終試験
単位認定の条件

下記を満たす必要があります。

  1. 1最終試験を提出し、合格すること

受講料

出願締切り済み

出願期限 2018年10月11日

84,000

本科入学時の減免制度

入学金
11.5万円減免
単位移行
8.4万円減免

※単位移行分は2年次の授業料より減免されます。

<出願資格や手続きを確認する>

募集要項・入試日程

<不明点の解消やご相談は>

お問合わせはこちら

出願期限 2018年10月11日

出願は締切りました

BBT大学院「単科生」制度の特徴

Point 1

MBA本科生と一緒に質の高い講義を受講できる

本科生と同じ講義を受講するため、質が高いのはもちろん、本科に進学した場合にも、齟齬なく本科の講義に順応することができます。

Point 2

オンラインでいつでもどこでも学習可能

BBT独自の遠隔教育(オンライン学習)で、いつでもどこでも、効率的に隙間時間を利用して学習を進められます。
詳しくはこちら

Point 3

本科に単位を移行可能。入学金・授業料を減免

修得単位は本科に移行が可能で、その分の授業料が減免になり、さらに本科入学金も免除になるため、MBA取得への道を後押しします。

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