経営学部Faculty of Business Administration
COT200FA(計算基盤 / Computing technologies 200)情報学発展Ⅰ(システム科学)(2019年度以降入学者)Practical Informatics I (Systems Science)
髙田 美樹Miki TAKATA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | A5340 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 金1/Fri.1 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | 2~4 |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
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 | |
入学年度Admission year | |
カテゴリー(2019年度以降)Category (2019~) | 情報関係科目 |
カテゴリー(2018年度以前)Category (~2018) |
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Outline (in English)
Learn Data Science with Python programming. Practice From Collecting Data, visualization, analysis , to report.
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
プログラミング言語Pythonを利用してデータ分析の基礎を学ぶ.データの収集・可視化・分析・レポートに至る一連の流れを実習する.
到達目標Goal
1)プログラミングの考え方を理解し,利用できるようになる.
2)Pythonを用いてデータ処理の基本を学.
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、「DP1-4」、「DP4」、「DP5」に関連がかなりある
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. )
オンデマンド動画で予習をしてからオンラインまたは対面講義に参加.講義では、予習の知識を定着させるための演習を行う.
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
Ⅰ 春学期
※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:ガイダンス
プログラミングで何ができるのか.とりあえずやってみる.
第2回:Pythonの基礎(1)
簡単な計算と変数
第3回:Pythonの基礎(2)
条件分岐
第4回:Pythonの基礎(3)
繰返し
第5回:Pythonの基礎(4)
リストとタプルと文字列
第6回:Pythonの基礎(5)
辞書
第7回:Pythonの基礎(6)
関数の定義
第8回:Pythonの基礎(7)
関数の引数と戻り値
第9回:Pythonの基礎(8)
例外処理
第10回:簡単な統計処理
Numpyを利用して、多量のデータについて簡単な統計情報を得る.
第11回:データの可視化
matplotlibを利用して、各種グラフを作成する.
第12回:webスクレイピング
インターネットからの情報収集を行う.
第13回:制作実習(1)
収集した情報を可視化,分析するプログラムを作成する.
第14回:制作実習(2)
分析結果をレポートにまとめる.
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.)
オンデマンド動画で予習をしてからオンラインまたは対面講義に参加する.講義で行った演習を復習し,次回までにプログラムを完成させる.
予習・復習各2時間を標準とする.
テキスト(教科書)Textbooks
Google Classroom上に講義資料を提示する。
JMOOC Pyhon入門(無料・要登録)
https://www.fisdom.org/F00000118/
MOOCは公の機関であり,世界で活動を展開する非営利団体です.
参考書References
適宜、講義の中で紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の講義ので実習した内容と確認テスト 60%
最終レポート40%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
オンラインで学生の様子が把握しきれなかった.動画は、自分のペースで戻したり止めたりして学習できるという点で効果があったため,これを予習に利用し,対面またはオンラインと組み合わせる.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
予習用に,インターネットに接続されているWindowsまたはMacパソコンがあるとよい.
その他の重要事項Others
法政大学のメールアドレスにメールを送ることがあるので,メールの確認を怠らないこと.
関連科目
情報学入門
オフィス・アワー
授業時間内に質問を受け付ける.
メールでも対応する.
miki.takata.43@hosei.ac.jp