科目ナンバー

PS-IM2-0002

履修条件・関連科目等

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

汎用性が高く、比較的習得しやすいプログラミング言語であるPythonを用いて、データサイエンスの基礎を学ぶ。本科目は初学者を対象にしており、情報処理の経験は問わない。Pythonによるプログラミングの基礎を取得するとともに、実際のデータを扱いながら、データの整理・分析・可視化の基本を実践的に学ぶ。

科目目的

本科目は、データサイエンスに必要なプログラミングの基本的なスキルを、Pythonの実践的な操作を通じて習得することを目的とする。さらに、習得したスキルを活用した応用的課題に取組み、Pythonを用いて統計解析やデータの可視化を行うための基本的能力を身につける。

到達目標

本科目の目標は、具体的には以下の通りである。
(1) Pythonの実践的操作を通じて、アルゴリズムの基本的な考え方を理解できる。
(2) Pythonの基本的な文法を理解し、簡単なプログラムを自ら作成できる。
(3) Pythonを用いて、簡単なデータ解析や可視化を行うことができる。

授業計画と内容

第01回: オリエンテーション:データサイエンスにおけるプログラミングの役割
第02回: Pythonの基本的なプログラミングのルール
第03回: Pythonの基本；変数とデータ型
第04回: Pythonの基本；条件分岐
第05回: Pythonの基本；繰り返し処理
第06回: Pythonとデータ構造
第07回: 実践演習1：第06回までの内容の確認と応用課題
第08回: Pythonによるデータサイエンス入門：データの読み込みと基本操作
第09回: Pythonによるデータサイエンス入門：データの整理と前処理
第10回: Pythonによるデータサイエンス入門：基本統計量の算出
第11回: データの可視化入門
第12回: データの可視化実践
第13回: Pythonを用いた統計解析の基礎的応用
第14回: 実践演習2：第08回から第13回までの内容の総合課題

＊進捗状況によって若干内容が前後することがある。

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／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

プログラミングの事前学習および復習

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）

出席率が70%に満たない者はE判定（不可）とする。

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

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）

演習室内のPCを使用する。

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」
いちばんやさしい Python入門教室 改訂第2版, 福村出版, ISBN-10 ‏ : ‎ 4800713218

その他特記事項

参考URL