科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
DS317
50
抽選対象
遠隔授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2024
後学期
その他
国際地域創造学部国際地域創造学科
講義コード
科目名[英文名]
単位数
g00717002
データサイエンスのためのＰｙｔｈｏｎプログラミング
2
担当教員[ローマ字表記]
山田 健太 [Kenta Yamada]
授業の形態
講義、演習又は実験
アクティブラーニング
学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
【授業内容】
商品の売り上げ，インターネット上の書き込み，GPSや遺伝子情報など身の回りの様々なものやサービスが電子化され，コンピュータには日々膨大なデータが蓄積される時代になりました．これらのデータを分析することにより，様々な仮説検証が行えるようになり新たな学術的な発見やサービス開発が行われ始めています．このようなデータを用いた分析やサービスを開発する上で，プログラミングは欠かすことのできない技術です．本講義では，データサイエンスの分野で最もよく利用されるプログラミング言語の一つであるPythonについて学習します．
【方法】
最初にPythonプログラミングの知識などを説明した後，実際に自分でコードを書き実行することで実践的な実力を身につけます．
URGCC学習教育目標
自律性、情報リテラシー、問題解決力
達成目標
・プログラミングやPythonの必要性を理解する[情報リテラシー]
・基本的なPythonプログラムをコーディングできるようになる[情報リテラシー]
・エラーの意味を理解し，自分で解決できるようになる[自律性，問題解決力]
評価基準と評価方法
毎回の授業内で作成する小レポート：70%
期末レポート：30%
履修条件
データサイエンス初級を受講していること．
授業計画
本講義はオンデマンド講義のため自分の都合の良い時間にオンデマンド講義を受け課題を提出してもらいます．
1. ガイダンス：授業の進め方．なぜPythonプログラミングを学ぶのか？
2. Pythonプログラミングのための環境構築
3. Pythonのデータ型①
4. Pythonのデータ型②
5. 繰り返し処理と条件判断処理①
6. 繰り返し処理と条件判断処理②
7. 文字列操作と正規表現①
8. 文字列操作と正規表現②
9. 中間まとめ
10. 関数とモジュール①
11. 関数とモジュール②
12. オブジェクトとクラス①
13. オブジェクトとクラス②
14. オブジェクトとクラス③
15. 最終まとめ
事前学習
単元の内容について書籍やインターネットなどで調べる．
事後学習
宿題の練習問題を解き技術の定着を図る．
教科書にかかわる情報
教科書全体備考
授業で配布する資料を教科書とします．
参考書にかかわる情報
参考書全体備考
受講生の理解度などをみて適宜参考書を紹介します．
使用言語
日本語
メッセージ
本講義はオンデマンド講義のため自分の都合の良い時間にオンデマンド講義を受け課題を提出してもらいます．
オフィスアワー
火曜12:00〜13:00 文系研究棟 521
事前に下記メールアドレスへ連絡しアポイントメントをとるようにしてください
メールアドレス
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