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データサイエンティストなら抑えたい方法論、統計数理研究所が講義

2014年2月19日(水)志度 昌宏(IT Leaders編集部)

統計科学や数理科学の国内研究拠点である統計数理研究所が2014年3月12日に、「ビッググラフと最適化」と題したチュートリアル(少人数講義)を同研究所で開催する。ビッグデータを実ビジネスに活用するために身につけておきたい方法論について、第一線の研究者が解説する。データサイエンティストに興味があるが、「数理的・統計的にはちょっと」という方にはお勧めだという。

 「ビッググラフと最適化」のチュートリアルは、数理的な物の見方(方法論)の重要性をビジネスの現場で働く人々に認識あるいは再確認してもらうのが目的だ。グラフ理論や離散数学、最適化といった数理的な方法論によって、どんなビッグデータ活用が可能になるかが解説される。

 解説されるテーマは6つ。講演概要にあるテーマだけからでは、数学や数理科学について、それなりの知見がなければ理解が難しいようにみえる。しかし、統計数理研究所が想定する聴講者は、ビッグデータの利活用を考える企業の研究者で、最適化などの数理的方法論に関する知識を持たない入門者だという。

 最初の2講演「ビッグデータ解析に機械学習技術は有用か?」「下流から攻めるビッグデータ」では、ビッグデータ活用に求められる機械学習や統計的推測、最適化などの数理的方法論が解説される。

 続く2つの講演「巨大グラフ:数学的解析と高速アルゴリズム」「次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用」では、ソーシャルネットワークの解析や、防災計画の策定といった社会問題の解析など身近な課題において、グラフ理論や最適化法がどう使われているかが明らかになる。

 最後の2講演「大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法」「SCIP Optimization Suite によるシュタイナー木問題の解法」では、現在の最適化技術ではどんな規模の問題が解けるのかが解説される。

 本チュートリアルは、文部科学省の委託事業「数学協働プログラム(数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム)」の一環。具体的な社会的課題を解決するための産学連携による研究促進が目的だ。ビッグデータは、同プログラムの研究重点テーマになっている。

 数学協働プログラムの中核に位置する統計数理研究所は、2010~2015年度の中期目標・中期計画において、ビッグデータ時代に求められる人材育成を目標に掲げる。ビッグデータ関連の研究開発を進めるほか、若手のデータサイエンティスト養成にも取り組む。

 なお本チュートリアルの内容を超える数理的/統計的な取り組みについて興味が出てくれば、統計数理研究所の公開講座を利用することもできる。

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