【授業の目的】
実世界に存在する膨大な情報は，そのままでは有効に活用することができない．収集したこれらのデータを管理して，効率的に共有し利用を図ることが必要である．これを実現するのがデータベースシステムで，情報化社会の基盤をなす重要な技術である．本講義ではデータベースに関する基本的な概念を理解し，データベースの基本的な機能であるデータの記述， データのアクセス，データの管理などについて学習し，データベースに対する理解を深める．
データモデルやデータベースの仕組みを理解することにより，技術者としての素養を高める．同時に，データマイニングの基本を学ぶ．
【授業の到達目標】
１）データベースの概念を知っている．【知識・理解】
２）関係データベースに関する基本的な仕組みを理解している．【知識・理解】
３）整合性制約について理解している．【知識・理解】
４）リレーショナル代数を理解し，基本的なSQLの記述ができる．【技能】
５）データマイニングの基本を理解している．【知識・理解】
【授業概要（キーワード）】
データベース，データモデル，リレーショナル・データベース，正規形，SQL，DBMS，データマイニング
【科目の位置付け】
基盤共通教育科目で培った知識を発展させて，情報科学または電気・電子通信工学の応用力や展開力を養うための講義，実験及び演習を体系的に配置する（情報・エレクトロニクス学科のカリキュラムポリシー 1-(2))
本授業の基礎となる科目：データ構造とアルゴリズム
【SDGs（持続可能な開発目標）】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
講義形式で授業を行う．授業では，適宜演習，小テストなどを行い，受講者の理解を確認しながら進める．
・日程
第１週 データベースシステムの概要
第２週 データモデル
第３-４週 リレーショナルデータモデル
第５-６週 ＳＱＬ
第７週 関数従属性
第８週 中間試験と解説
第９-１０週 正規化理論
第１１週 物理的データ格納法
第１２週 ＤＢＭＳ
第１３-１４週 データマイニング
第１５週 期末試験と解説
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
スライドや黒板の内容を読んだり書き写したりするだけでなく，用語や概念の理解に努める．小テストなどを通じて，理解を深める．授業中の私語など他の受講生の迷惑となる場合は退席してもらう．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
単位精度実質化のため授業外における以下の予習・復習等の自主的な学修に取り組んでください．予習・復習については教科書および配布資料を参考にしてください．授業で取ったノートや受け取った資料を見直し，理解できていない部分がないか確認してください．
【成績の評価】
・基準
データベースの概念を知っていること、関係データベースに関する基本的な仕組みを理解していること、整合性制約について理解していること，基本的なSQLの記述ができること，データマイニングの基本を理解していること，を合格の基準とする．
・方法
中間試験40点，期末試験40点，小テスト20点で合計100点．中間試験と期末試験を受けており，総合点100点中60点以上を取った者を合格とする．
【テキスト・参考書】
北上始，黒木進，田村慶一：データベースと知識発見，コロナ社 2018年. (2800円+税)
【その他】
・学生へのメッセージ
データベースの理解に努めるとともに，データや情報を体系的に扱うための知恵を学んでください．なお，受講者の理解度などに応じて講義内容を修正する場合があります．
・オフィス・アワー
質問等がある場合は、月曜日 9:00～11:00(予定), 7-231号室．またはWebClassのメッセージ機能を利用してください．
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