シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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データベース | 2025 | 春学期 | 土2 | 国際経営学部 | 鳥居 鉱太郎 | トリイ コウタロウ | 3・4年次配当 | 2 |
科目ナンバー
GM-OI3-GE06
履修条件・関連科目等
PC roomのPCにおいて実習を行います。
履修者数に上限があるため、4/4(金)にC-plusにて抽選を行います。
詳細は事務室からの案内を確認してください。
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
事務処理系のコンピューターシステムはもとより、Big DataやAIを含むデータサイエンス分野においても重要な技術であるデータベースについて、データの概念からデータベースの構築方法、操作方法に至る重要事項を学ぶ。
科目目的
各種の情報処理システムで主役となるデータについて、いかに情報としてデータを活用するかはそのシステムの良し悪しに影響を与える。情報の本質を理解しながら、情報科学はじめデータサイエンス関連の基礎知識としてデータを科学的にとらえ使いこなす力を養う。
到達目標
リレーショナルデータベースの基本を理解し、その構築方法や関係データベース言語SQLによる操作方法についても理解することを目標とする。
授業計画と内容
1. DB: Data Base
2. DBMS: Data Base Management System
3. Introducing SQL
4. Creating database tables
5. Inserting data into tables
6. Retrieving data from tables
7. Sorting retrieved data
8. Simple data filtering
9. Complex data filtering
10. Generating calculated fields
11. Manipulating data
12. Grouping table data
13. Making complex queries
14. Joining database tables
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
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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レポート | 30 | テキスト単元ごとの基本的理解が成されたか否か |
平常点 | 25 | 各回の授業内容の理解度を確認 |
その他 | 45 | 小テスト:単元ごとに応用面を含めた実力を養えたか否か |
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
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
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
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)
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)
Windows PC
実務経験のある教員による授業
はい
【実務経験有の場合】実務経験の内容
データベースを含む事務処理系システムの設計・開発
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
情報処理の意味およびシステム化の手法を踏まえた実践的な内容を反映させる
テキスト・参考文献等
テキスト:Mike McGrath,『SQL4th Edition』, In Easy Steps Limited, 2020, ISBN: 978-1-84078-902-7.
参考書:増永良文, データサイエンティストのためのデータベース基礎, サイエンス社(2024), ISBN:978-4-7819-1606-4.
参考書:速水治夫, リレーショナルデータベースの実践的基礎(改訂版), コロナ社(2020), ISBN:978-4-339-02914-7.
参考書:James Moon, MariaDB STARTER: Your Easiest First Step, Independently published(2021), ISBN:979-8568122982.
その他特記事項
PCを用いた実習を毎回行います。