データベース01: データベースを使わない世界

1. ガイダンス
2. データベースを使わない世界

講義ノートURL
https://dbnote.hontolab.org/content/introduction/01.html

Transcript

1. “データベース”を使わない世界 ⼭本 祐輔 名古屋市⽴⼤学 データサイエンス学部 yusuke_yamamoto@acm.org 第1回 データベース 2024年4月15日 （ガイダンス +）
2. シラバス情報 科目名 データベース 2 開講学期 2年次 前期 科目区分 専門基礎（必修） 担当教員 山本 祐輔
3. ガイダンス 1 授業をどう進めるか？
4. データベースと言えば 何を思い浮かべる？
5. ⼀般⼈が思い浮かべるデータベース 新聞データベース 画像出典: https://www.pokemon.co.jp/ex/sun_moon/pokemon/ ポケモン図鑑的 たくさんのデータの集まりや図鑑的なもの
6. 情報科学屋にとってのデータベース データベース管理システムあるいは それによって管理されたデータの集合 画像出典: https://en.wikipedia.org/
7. 授業⽬的 データベース技術 （特に関係データベース） ⼤規模なデータを効率よく管理・処理するための データ分析者が最低限知っておくべき を学ぶ
8. この授業で学ぶこと lデータベースの概念 l関係データモデル l関係データベースの問い合わせ方法 l関係データベースの設計 l索引づけ lビッグデータ時代のデータベース
9. この授業で学ばないこと l前提知識の復習（集合と写像） l関係代数 & 関係論理 l問い合わせ最適化 lデータ格納方式 lトランザクション（障害回復，並列処理） 関係データベース操作 の理論的基礎 ハードウェアに近い話 データベースの内部処理 上記内容はデータエンジニアなら知っておくべき!!
10. 回 実施日 トピック 1 04/15 ガイダンス：データベースを使わない世界 2 04/22 データベースの概念 3 04/29（祝） 関係データモデル 4 05/13 SQL (1/3) 5 05/20 SQL (2/3) 6 05/27 SQL (3/3) 7 06/03 SQL演習 – レポート課題1 8 06/10 実体関連モデル (1/3) 9 06/17 実体関連モデル (2/3) 10 06/24 実体関連モデル (3/3) 11 07/01 正規化 (1/2) 12 07/08 正規化 (2/2) 13 07/15（祝） データベース設計演習 – レポート課題2 14 07/22 索引付け 15 07/29 NoSQL 16 08/05 期末試験 授業計画 11 関係データベース「操作」 関係データベース「設計」
11. 授業の進め⽅ 理解を深める クイズや演習 0：00 1:30 0：60 座学 細かな練習を通じて DB技術を体得 データベースの理論や技術 の理解 （プログラミングスキルは不要）
12. 授業で使⽤するもの（1/2） 配布スライド データベースの講義ノート 13
13. 授業で使⽤するもの（2/2） 14 Google Colaboratory - データベース問合わせ練習⽤ - ブラウザで動く - 要Googleアカウント draw.io - データベース設計練習⽤ - ブラウザで動く - ユーザアカウントは不要
14. 成績評価 授業中に課す課題（レポート）: 40% ・SQL演習（1回） + データベース設計（1回） ・授業内に設けた演習時間（+⾃宅）で回答を作成 期末試験: 60% ・授業中に出題範囲を宣⾔ ・⾃分で作成した資料を持ち込み「可」とする予定
15. 参考図書（1/2） 画像出典：https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274223730/ 画像出典: https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225161/ 16
16. 参考図書（2/2） https://www.saiensu.co.jp/search/?isbn=978-4-7819-1390-2&y=2017 17
17. 講義ノート https://bit.ly/3xqTSds l 参考図書を踏まえて作成 l コラムや練習問題が充実 l 無料
18. 連絡⽅法 担当教員メールアドレス yamamoto@ds.nagoya-cu.ac.jp 授業連絡 Microsoft Teams 学務情報システム データサイエンス学部LMS みなさん，どれを連絡⼿段として希望しますか？
19. データベースを使わない世界 2 データベースを使う必要性はどこにある？
20. ある⼩売店のお話（1/3） ⼩売店店主の ⼭畑さん 山畑さんは家族で小さな小売店を営んで いる． 個人経営ながら山畑さんのお店は 繁盛している． とはいえ，街には大手 チェーン小売店が進出してきており，この まま順調に経営を続けられるかは不安だ． 何か手を打たなければならない． 2020年の4月，山畑さんは念願のショッ ピングサイトを立ち上げた． 言うまでもな い．ショッピングサイトを立ち上げたのは， オンラインにも顧客獲得の機会を求める ためだ． サイトは順調に立ち上がり，注文 もポツポツ入ってきている．
21. ある⼩売店のお話（2/3） ところで，最近世の中では「データサイエンス」なるもの が注目を集めているらしい． データを活かせばビジネスチャンスが広がる，とのことだ． 山畑さんは，Excelシートに入力しつつあった販売履歴 を分析してみようと思い立った． ⼩売店店主の ⼭畑さん ビジネス インサイト
22. ある⼩売店のお話（3/3） Excelシートには，いつ，誰が，何を，いくらで購入したか の情報が記録されている． ⼩売店店主の ⼭畑さん ビジネス インサイト ショッピングサイトは立ち上がったばかりであるため， Excelシートには200行しかデータが入っていないが， これからデータが貯まっていけば，売り上げを増やす ための課題が見えるかもしれない!!
23. 課題1 & 2 課題1 以下のURLから⼭畑さんが使っている Excelファイルをダウンロードし，中⾝を確認せよ https://bit.ly/4awIEms 課題2 Excelファイルを使って「岡⽥ 真綾」という⼈物が 何回買い物をしていたかを数えよ
24. 課題3〜5 オートフィルタ機能を使って，「ビタミン補助剤」 を購⼊している⼈をピックアップせよ 課題3 Excel関数のSUMを⽤いて，現時点での総売上⾦額 を計算せよ． 課題4 Excelのピボットテーブル機能を使って，集計期間 中に「最も購買回数が多かった商品」「最も売上⾦ 額の合計が⼤きかった商品」のそれぞれを求めよ 課題5
25. ⼭畑さんのお話の続き（1/3） ⼩売店店主の ⼭畑さん ショッピングサイト⽴ち上げ以降，順調に利⽤者数も 増えていった． やはりメディアに取り上げられたの が⼤きかったのだろう． あのタイミングで認知度が ⼀気に上がり，サイト利⽤頻度も加速度的に増えて いった． それに伴い，サイト運営に関わるスタッフ も増員した． 増員されたスタッフ
26. ⼭畑さんのお話の続き（2/3） 販売履歴の管理は当初⼭畑さんが⼀⼈で担当してい たが，さすがに⼀⼈では捌ききれなくなった． そこ で，ある時点から数名体制で販売履歴の記録をする ことになった． これまで販売履歴の管理に使って きたExcelシートをクラウドストレージに置き， 販売 履歴記録のスタッフのPC間で同期を取るようにした． こうすることで，同じExcelファイルの上で記録を つけられるようにしたのである．
27. ⼭畑さんのお話の続き（3/3） ⼗分に販売履歴データが蓄積されたと判断した⼭畑 さんは，いよいよ⼤規模に販売履歴データを分析 しようと思った． シートを開き⾏数を数えてみると その数90万⾏以上! データの数に⼩躍りした⼭畑さん． 早速Excelシートでの分析に詳しいスタッフと⼀緒に データ分析に取りかかった…
28. 課題1 & 2 課題1 以下のURLから⼭畑さんが使っている Excelファイルをダウンロードし，中⾝を確認せよ 完全版ファイル: https://bit.ly/3xxgWYc 課題2 Excelファイルを使って「岡⽥ 真綾」という⼈物が 何回買い物をしていたかを数えよ ⼩さめファイル: https://bit.ly/4as2sHv
29. 課題3〜5 オートフィルタ機能を使って，「ビタミン補助剤」 を購⼊している⼈をピックアップせよ 課題3 Excel関数のSUMを⽤いて，現時点での総売上⾦額 を計算せよ． 課題4 Excelのピボットテーブルを使って，集計期間中に 「最も購買回数が多かった商品」「最も売上⾦額の 合計が⼤きかった商品」のそれぞれを求めよ 課題5
30. お疲れ様でした シナリオ2の課題に 取り組んだ感想は？ イライラしたとか，何でもOK
31. Excelが固まる… 日付の書き方が統一されていない… 全角数字が混じっている… 1マスに複数の商品が… 途中から数字がおかしい…?（疑心暗鬼に）
32. Excel vs. 情報技術屋の「データベース」 Excel § 個人用の表計算ソフト § 対象データは⽐較的⼩さい § データの管理には不向き （正しく管理できるかは⼈に依存） “データベース” l 大規模データを効率よく処理 l データを正しく管理 l データを複数⼈/複数アプリで 同時に使うことを想定
33. 余談）データ⼈材とその価値 技術レベル Excel使い ・Excelの関数やマクロを使う ・総合職では⼤活躍
34. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い ・Excelの関数やマクロを使う ・総合職では⼤活躍 相関分析/仮説検定屋 ・Rにこだわる ・研究・開発畑なら必要 技術レベル ビジネス上の価値
35. 余談）データ⼈材とその価値 技術レベル ビジネス上の価値 似非データサイエンティスト ・どの学部でも学べる ・AIと機械学習の区別ができない ・データサイエンティストと名乗ったはら恥ずかしい 相関分析/ 仮説検定屋 Excel使い
36. 余談）データ⼈材とその価値 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習ホビーイスト データがあればちょっとした 機械学習コードは書ける データサイエンティストの卵 ・情報系学部の卒業生 ・AIと機械学習の区別ができる ・中小企業でDS人材として雇われると悲劇 相関分析/ 仮説検定屋 Excel使い 似非データサイエンティスト
37. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い 相関分析/ 仮説検定屋 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習 ホビーイスト 似非データサイエンティスト 非情報系の研究開発職なら 使える人材になれる可能性あり データサイエンティストの卵
38. 従来のデータ分析 vs. ビッグデータ分析 ビッグデータ分析 仮説発見 従来のデータ分析 仮説検証 （統計的検定・アンケート調査のような） （パターン，隠れたルールetc.） 注意） どちらの分析も何を対象とするか（クエスチョン）は決まっていないと何も始まらない 39
39. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い 相関分析/ 仮説検定屋 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習 ホビーイスト 似非データサイエンティスト データサイエンティストの卵 ビジネス的に価値が出てくるライン
40. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い 相関分析/ 仮説検定屋 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習 ホビーイスト 似非データサイエンティスト データサイエンティストの卵 ビジネス的に価値が出てくるライン データサイエンス系学部で しっかり学ぶ価値があるライン
41. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い 相関分析/ 仮説検定屋 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習 ホビーイスト 似非データサイエンティスト + ⼤規模データ分析者 ・データベースを扱える ・⼤規模データ処理コードが書ける ・ある程度機械学習ができる 機械学習エンジニア ・データベースを扱える ・深層学習コードがかける データサイエンティストの卵 戦力になるデータ人材
42. 余談）データ⼈材とその価値 Excel使い 相関分析/ 仮説検定屋 技術レベル ビジネス上の価値 機械学習 ホビーイスト 似非データサイエンティスト + ⼤規模データ分析者 機械学習エンジニア 戦力になるデータ人材 データサイエンティストの卵 ポイントの1つは⼤規模データを扱うスキルがあるか
43. データサイエンス作業の分担と職種 https://www.oreilly.com/ideas/data-engineers-vs-data-scientists データサイエンティスト データエンジニア 高度な数学・統計知識 機械学習 高度な分析技術 高度なプログラミング データベース データパイプライン 分散処理 機械学習エンジニア データラングリング 機械学習の運用 機械学習のチューニング
44. Excel vs. 情報技術屋の「データベース」 Excel § 個人用の表計算ソフト § 対象データは⽐較的⼩さい § データの管理には不向き （正しく管理できるかは⼈に依存） “データベース” l 大規模データを効率よく処理 l データを正しく管理 l データを複数⼈/複数アプリで 同時に使うことを想定 ⼤規模データを扱うならデータベースを学ぶ意味は⼤いにあり