科目ナンバー

SE-IG1-CA12

履修条件・関連科目等

特にない。コンピュータの使用経験が無いことを前提として講義を行う。情報処理の講義で学習した項目に関連した演習を行う。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

本科目では、現代のビジネスや研究で必要とされるデータ分析とプログラミングの基礎を学んでいく。Excelを用いた基本的な統計処理からスタートし、Pythonによるデータ処理スキルを段階的に習得していく。そして、これらの知識を実践的に応用し、効率的で柔軟な統計・データ処理ができるようになることを目指す。

科目目的

本科目の目的は、Excelによる表計算およびPythonの実践を通じてコンピュータをツールとして使いこなし、簡単なプログラミングを通して、統計処理の基礎技能、プログラミングの基礎知識、応用力を身につけることである。

到達目標

本科目を通じて、Excelの高度な利用、Pythonのスキル、統計・データ処理に対する実践的能力を習得することを目標とする。

授業計画と内容

授業内容は、授業の進展に応じて調整する。

(1) Excelの基本操作法の復習
(2) 論理演算
(3) 関数の基本
(4) Excelを使った統計処理
(5) Excel統計処理の中間テスト
(6) Excel統計処理のプレゼンテーション
(7) Pythonの基礎①（環境のセットアップ、基本的な文法１（変数、リスト、辞書））
(8) Pythonの基礎②（基本的な文法２（制御文、関数））
(9) Pythonの基礎③（オブジェクト指向、ライブラリ）
(10) Pythonを使ったデータ処理①（データ操作）
(11) Pythonを使ったデータ処理②（統計処理、可視化）
(12) Pythonプログラミングの中間テスト
(13) Pythonプログラミングのプレゼンテーション
(14) 到達度確認

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

自習可能な教材や情報は提示するので、課題を実行するための知識は各自で習得してほしい。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

・ITパスポート保有または取得の場合、小規模な点数アップあり。
・基本情報技術者保有または取得の場合、大幅な点数アップあり。
・課題において、既存のプログラムを盗用した場合、単位は剥奪となる。参考にする場合は引用をプレゼンとコードに明記し、どこまでを参考して、どこからがオリジナルか、明記することが必須。これらが欠けた場合は減点。
・生成型AIを課題に作成に使用した場合、明記が必要。ただし、採点は厳しめとなる。なお、採点の際に生成型AIの使用はチェック可能であり、疑わしい場合は、審査される。明記なしに使用した場合は、単位剥奪となるので要注意。
・４回以上欠席の場合、単位は与えない。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

PC室、自前のPCを用いた実践を基本とする。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

【テキスト】
市販のテキストは用いない。紙・電子媒体双方での配布資料を行いながら、演習を進める。

その他特記事項

受講者の理解度と前提知識によって演習内容が多少前後する場合がある。

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