シラバス情報
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教員名 ： 橋浦 弘明
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授業コード
511001
オムニバス
科目名
データサイエンスプログラミングⅤ
科目名（英語）
Data Science Programming V
配当学年
3年
単位数
3.00単位
年度学期
2025年度春学期
曜日時限
火曜1限、火曜2限
対象学科
先_データ
コース
科目区分
専門科目
必選の別
選択科目
担当者
橋浦 弘明、北久保 茂
教室
1-301、1-302
実務家教員担当授業
担当教員の橋浦はソフトウェア開発の実務経験がある。
その経験を活かしソフトウェア技術に関する実践的なテーマや実例を授業で扱っている。 授業の目的と進め方
数値計算、ネットワークプログラミング、マルチメディア、画像解析等、 様々な分野のPythonのライブラリが公開されている。本科目では、データ サイエンスプログラミングIVに続く発展科目として、これらのライブラリ を活用し、より大規模かつ高度なPythonプログラムを設計・開発するため の知識を学び、具体的な応用課題の演習を通して、Pythonによる応用システムを構築する技能を身に付ける。
達成目標１
・Pythonから様々なライブラリが利用できる【20%】
達成目標２
・Pythonを用いたネットワークプログラミングができる【20%】
達成目標３
・Pythonを用いた数値計算ができる【20%】
達成目標４
・Pythonを用いた画像処理や機械学習処理が実現できる【20%】
達成目標５
・Pythonによる応用システムが構築できる【20%】
達成目標６
達成目標７
アクティブラーニング
ディスカッション
ディベート
グループワーク
プレゼンテーション
実習
○
フィールドワーク
その他課題解決型学習
授業計画
授業時間外課題（予習および復習を含む）
第１回
Pythonの基礎と環境構築
環境構築（Python, Visual Studio Codeのインストール）を行うこと（2時間）。
教科書第1〜2章の復習をしておくこと（1.5時間） 第２回
GUIプログラミング（tkinter）
教科書第3章の復習をしておくこと（2時間）
第３回
グラフ描画（matplotlib）
教科書第4章の復習をしておくこと（2時間）
第４回
スクレイピング（bs4）
教科書第5章の復習をしておくこと（2時間）
第５回
データベース（SQLite）
教科書第6章の復習をしておくこと（2時間）
第６回
自然言語処理（Janome）
教科書第7章の復習をしておくこと（2時間）
第７回
ネットワーク（socket）
教科書第8章の復習をしておくこと（2時間）
第８回
Webアプリケーション（Django）
教科書第9章の復習をしておくこと（2時間）
第９回
数値計算（NumPy）
教科書第10章の復習をしておくこと（2時間）
第10回
画像処理（OpenCV）
教科書第11章の復習をしておくこと（2時間）
第11回
機械学習（scikit-learn）
教科書第12章の復習をしておくこと（2時間）
第12回
畳み込みニューラルネットワーク（Keras）
教科書第13章の復習をしておくこと（2時間）
第13回
応用システムの構想
これまでに学んだ知識を元に応用的なシステムの構想を練ること（2時間）
第14回
応用システムの実現
これまでに学んだ知識を元に応用的なシステムの実装を行うこと（2時間）
課題等に対するフィードバック
課題については、授業内で解説の時間を設ける。
評価方法と基準
毎回の授業で行われる課題（30％）と期末試験（70%）で評価する。
評価点が60%以上をC評価以上とする テキスト
松田 晃一, Pythonライブラリの使い方 第2版 GUIから機械学習プログラミングまで, カットシステム, 2023年1月20日, 978-4-87783-537-8.
参考図書
科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）
プログラミング言語Pythonを用いて画像処理、自然言語処理、機械学習など様々な活用方法を身につけることにより、実践的なソフトウェア開発を養うことができる。これにより、卒業プレゼミや、卒業研究等へのスムーズな導入に繋がる。
履修登録前の準備
実習を行うのでノートPCを持参すること。
Pythonの基本的な制御構造や処理の流れや、開発環境の使い方については授業時間内で詳細な解説を行わないため、履修にあたってはデータサイエンスプログラミングI〜IV、データベースが履修済みであることが望ましい。 |
