理工・生命科学部教養科目KLAC Course
BSP100LC(初年次教育、学部導入教育及びリテラシー教育 / Basic study practice 100)情報処理技法Information Processing Technology
東原 正智Masanori HIGASHIHARA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工・生命科学部教養科目KLAC Course |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | H3251 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー<理工・生命科学部教養科目>Category | リテラシー系 |
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Outline (in English)
In this courses, you will learn the foundations of programming language Python and library(Numpy,Pandas).
You will learn about grammar of Python,object oriented programming,
test and more.
You will practice all these ideas in colab.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
この講義ではプログラミング言語Pythonについて学ぶ。また、ライブラリとしてNumpyやPandasを特に練習をする。この講義の目的は、Pythonの言語の基礎的な文法、NumpyとPandasを講義と実習によって習得することである。
到達目標Goal
Pythonの文法やライブラリ(Numpy、Pandas)を理解し、プログラムを作成できる。colabの使用方法を習得する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
情報センターにて講義を行う。開発環境はGoogle Colaboratoryで、言語はPython3系を使用する。
また、学生の質問や課題の解説は、スライドと動画を用いてフィードバックをする。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:Pythonの概要、開発環境のcolabについて
Pythonの概要
開発環境Google Colaboratoryの説明
第2回:Python文法
Pythonの基本、データ構造
・変数宣言、print出力
・リスト
・タプル
・辞書
・集合
第3回:Python文法
制御フロー
・条件文
・反復文
第4回:Python文法
モジュールとパッケージ
・import,as
・標準ライブラリ
第5回:Python文法
オブジェクトとクラス
・クラス
・オブジェクト
・特殊メソッド
第6回:Python文法
ファイル操作とシステム
・ファイル操作
・入出力
第7回:Numpy
Numpy
第8回:Numpy
Numpy
第9回:Pandas
Pandas
第10回:Pandas
Pandas
第11回:問題練習
今まで学習した内容の問題練習
第12回:データ解析入門
・概要
・回帰分析
・判別分析
第13回:データ解析入門
・決定木
・アンサンブル学習
・勾配ブースティング
第14回:データ解析入門、まとめ
・前処理、CV、評価
まとめ
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】特にプログラミング言語の知識を前提としない。
テキスト(教科書)Textbooks
講義はスライドを用意する。
参考書References
公式サイト:https://www.python.org/
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) (日本語) 陶山 嶺 (著)技術評論社
成績評価の方法と基準Grading criteria
出席点14%、レポート3回で86%を予定する。初年度のため理解度に応じてミニテスト
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
・わかりにくい内容や質問については、メール、スライド、動画にて回答する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報センターでのPCを使用する。
その他の重要事項Others
学生の理解を深めるたサポートページを用意している。