履修条件・関連科目等

　本講義は情報科学、情報リテラシー演習およびVisualプログラミングを履修していることを前提とする。これらの科目で修得したコンピュータの基本的な使い方や本学における計算機システムの利用法などについて復習しておくこと。

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

　情報処理に不可欠なプログラミング言語の知識を身につける。本講では、実社会で広く用いられているプログラミング言語Pythonを用いて講義する。

科目目的

大量なデータを高速に加工していろいろな形式に変換する技術として，Pythonというプログラミング言語を活用できるようになること．

到達目標

　この授業ではプログラミング言語Pythonの文法を理解し、アルゴリズムをプログラムとして自由にコーディングできるスキルを修得すること目標とする。
【前提知識】
　プログラミングは実際に自分で考えてコーディングをし、そのとおりに手を動かしてコンピュータに入力をして、実行させることを繰り返さないと身につかないものであり、講義時間内に限らず時間を見つけてしっかりと実際にコンピュータ用いた復習を行うこと。また、自分で課題を見つけて取り組んでみることも大切である。

授業計画と内容

1 Pythonの基礎
2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎
3 記述統計と単回帰分析
4 確率と統計の基礎
5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）
6 Pandasを使ったデータ加工処理
7 Matplotlibを使ったデータ可視化
8 機械学習の基礎（教師あり学習）
9 機械学習の基礎（教師なし学習）
10 モデルの検証方法とチューニング方法
11 数値計算基礎（非線形方程式の根）
12 数値計算基礎（常微分方程式と物理現象）
13 数値計算基礎（偏微分方程式）
14 総合演習問題

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／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）

　毎回授業前にmanabaから講義のスライドと尾な正データをダウンロードして学習すること。また，毎回の課題に取り組み，理解度を高めるように努力すること．

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）

課題や試験のフィードバック方法

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

実施しない

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

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

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

資料は毎回配布します。

その他特記事項

参考URL