人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies
COT100HA（計算基盤 / Computing technologies 100）ネットワークとマルチメディアNetworks and Multimedia
松本 倫明Tomoaki MATSUMOTO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 人間環境学部Faculty of Sustainabillity Studies |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | C2807 |
| 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 | 市ヶ谷 / Ichigaya |
| 教室名称Classroom name | 市BT‐情実習H |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 定員制 |
| 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（一般・総合型選抜、編入学試験入学者）Category |
リテラシー科目 スキルアップ科目 |
| カテゴリー（社会人RSP入試入学者）Category |
リテラシー科目 選択必修 |
| カテゴリー（2022年度以前）Category (～2022) |
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Outline (in English)
Course outline: Programming of Python.
Learning objectives: Students learn both basic knowledge and skills on Python programming.
Learning activities outside of classroom: The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
Grading criteria/policy: Assignment submissions (70%), class participation (30%).
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
Python は世界でもっとも普及しているプログラミング言語である。小さなスクリプトから、深層学習、人工知能、ビッグデータなどその用途は多岐にわたる。Python が使える人材は様々な分野で需要がある。この授業で得た経験は厳しい時代を生き抜く実践知となるだろう。
この授業では、Python を用いてプログラミングの初歩を学ぶ。プログラミング言語に共通する知識を学び、簡単なゲームを作り、データ解析を行う。
春学期に開講する「ネットワークとマルチメディア」とは内容が異なるので、履修の際は注意すること。
到達目標Goal
この授業を通じて習得されるプログラミング技術は以下のとおりである。
1. プログラミング言語の初歩を理解できる。
2. オブジェクト指向の初歩を理解できる。
3. 簡単なゲームを作成することがきる。
4. データを解析して可視化することができる。
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?
人間環境学部のディプロマポリシーのうち、「DP1」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. ）
実習形式で授業を進める。例題にもとづいて操作方法を学び、つぎに課題を行なって操作方法の理解を確認する。
課題提出後の授業、または学習支援システムにおいて、提出された課題からいくつかポイントを取り上げ、全体に対してフィードバックを行う。大学の行動方針レベルの変更に応じた授業形態の詳細は学習支援システムでお知らせします。
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[オンライン/online]：ガイダンス
授業の進め方に関する説明をする。
第2回[対面/face to face]：プログラムとは
プログラムにおける命令を学ぶ。
第3回[対面/face to face]：文字列
文字列の操作を学ぶ。
第4回[対面/face to face]：変数
変数の使い方を学ぶ。
第5回[対面/face to face]：繰り返し
ループ（for while）を学ぶ。
第6回[対面/face to face]：応用問題
理解度を確認するための課題を解く。
第7回[対面/face to face]：条件分岐
if 構文を学ぶ。
第8回[対面/face to face]：応用問題
理解度を確認するための課題を解く。
第9回[対面/face to face]：関数
関数を自作して使う。
第10回[対面/face to face]：応用問題
簡単なゲームを作る。リストを学ぶ。
第11回[対面/face to face]：モジュール
モジュールの利用を学ぶ。numpyと配列を学ぶ。
第12回[対面/face to face]：可視化
marplotlib による可視化を学ぶ。
第13回[対面/face to face]：データ解析
データを解析して可視化をする。
第14回[対面/face to face]：応用問題
データ解析の応用問題を解く。
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.)
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。課題を行う時間を授業中に設けるが、ひとによってはその時間で足りないかもしれない。その場合には授業時間外で課題を行う。
テキスト（教科書）Textbooks
いちばんやさしい Python 入門教室 改訂第2版、大澤文孝（著）、ソーテック社、2023年（初版ではなく第2版です。ご注意ください）
参考書References
ウェブから教材を提示する
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業内で複数の課題を提示する。これらの課題(70%)と平常点(30%)を総合的に評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
毎回の練習問題の比重を増やす、プログラミング能力の定着を促す。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報実習室を使用する。大学から配布されたIDとパスワードを用意すること。
その他の重要事項Others
受講生はパソコンの基本的な操作（キーボードの操作やファイルの保存）を既に修得していることが望まれる。
この授業では情報処理教室を使用するため、受講者数に制限を設けている。受講申し込みについては掲示やガイダンスで案内する。
関連の深いコース
履修の手引き「専門科目一覧・コース関連科目表」を参照してください。