０．データベースの復習
(リレーショナルデータベース入門：１～３章，５章)
１．Web 技術
１．１ インターネット
１．２ Web とは
１．３ HTTP
１．４ HTML の基本
１．５ HTML の構文
２．Web データ技術
２．１ Web 上のデータ形式
２．２ HTML と CSV の欠点
２．３ XML の基本
２．４ XML の構文
２．５ DTD(Data Type Definition)
未定(２．６ XML スキーマ)
３．XML データ抽出と XML データベース
３．１ XML データからの抽出
３．２ XML データベース
３．３ JSON(JavaScript Object Notation)
４．データマイニング
４．１ トランザクションデータ
４．２ 連想規則マイニング
４．３ Apriori アルゴリズム
４．４ FP-growth
５．データ分類の基本
５．１ データ分類とは
５．２ 決定木
５．３ 属性選択尺度
５．４ クラス不均衡の評価
５．４ 分類器の評価
６．データ分類の発展
６．１ 集団学習
６．２ バギング
６．３ ブースティング
６．４ 決定株を用いた AdaBoost アルゴリズム
６．５ SVM（Support Vector Machine）
６．６ カーネル法による非線形 SVM
７．セマンティック Web 技術
７．１ セマンティック Web とは
７．２ RDF
７．３ RDF/XML
７．４ RDF と RDF スキーマの語彙
７．５ RDF(S)以外の共通語彙
７．６ セマンティックマークアップ
７．７ リンクトデータ
８．SPARQL
８．１ SPARQL とは
８．２ SPARQL 1.1 バージョン
９．記述論理の背景と概要
９．１ 記述論理の背景
９．２ 記述論理の枠組み
９．３ 知識ベース TBox と ABox
９．４ ファジィ記述論理
１０．Web オントロジー言語 OWL
１０．１ Web オントロジー言語 OWL
１０．２ OWL と記述論理の対応関係
１０．３ OWL 表現
１０．４ Web オントロジー言語 OWL 2
１１．大規模データベース
１１．１ ビッグデータ
１１．２ NoSQL データべース
１１．３ 大規模データの分散処理
１２．並列分散処理ソフトウェア：Hadoop
１２．１ 分散ファイルシステム:HDFS
１２．２ 分散処理フレームワーク:MapReduce
１２．３ MapReduce アプリケーションの活用例
１２．４ MapReduce のアーキテクチャ
１２．５ Java による MapReduce の実装
１３．NoSQL データべースの紹介
１３．１ 分散データべースと CAP 定理
１３．２ HBase
１３．３ MongoDB
１３．４ Redis
未定(１３．５ Memcached）
未定(１３．６ Cassandra）
未定(１３．７ Riak）