データサイエンスプログラミングⅡ

授業コード

520892

オムニバス

科目名

データサイエンスプログラミングⅡ

科目名（英語）

Data Science Programming II

配当学年

1年

単位数

2.00単位

年度学期

2025年度秋学期

曜日時限

月曜3限、月曜4限

対象学科

先_データ

コース

科目区分

専門科目

必選の別

必修科目

担当者

松浦　隆文、佐藤　進也、伊藤　暢彦

教室

5-501、情報処理演習室1、情報処理演習室2

実務家教員担当授業

担当教員の佐藤，伊藤は企業の研究所においてソフトウェア開発の実務経験がある。その経験を活かして，研究開発ために必要な基本的なプログラミングの技術と実際について講義する。

授業の目的と進め方

この授業では，巨大なデータを分析するのに必要不可欠なコンピュータプログラミングの応用的な技術を修得する。Ｃ言語について、文字列操作、関数、ポインタ、構造体、ファイル入出力などの応用技術について解説する。同時に、課題や演習を通して基礎的なデータ分析能力を体得する。

達成目標１

C言語の関数について説明できる。【25%】

達成目標２

C言語のポインタついて説明できる。【25%】

達成目標３

C言語の構造体について説明できる。【25%】

達成目標４

C言語による簡単なデータ分析ができる。【25%】

達成目標５

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

条件分岐、繰り返し処理、配列の復習

テキストの第1章〜第5章を復習しておくこと(2時間)．

第２回

文字列操作

テキストの第9章について予習し，演習を行うこと（2時間）．　

第３回

返り値のない関数

テキストの第6章の返り値のない関数について予習し，演習を行うこと．特に，関数定義，関数呼出しについて理解しておくこと（2時間）．　　

第４回

返り値のある関数

テキストの第6章の返り値のある関数について予習し，演習を行うこと．プロック有効範囲，ファイル有効範囲についても予習しておくこと（2時間）．　

第５回

関数と配列

テキストの第6章の配列の受け渡しについて予習し，演習を行うこと．また，変数の有効範囲と記憶期間についても調べておくこと（2時間）．　

第６回

ポインタの概念

テキストの第10章の10-1，10-2を読み，アドレスとは何か，アドレス演算子，間接演算子の使い方を予習し，演習を行うこと（2時間）．　　

第７回

ポインタの演算I（ポインタと配列）

テキストの第10章の10-3を読み，ポインタと配列について予習し，演習を行うこと（2時間）．　　

第８回

ポインタの演算II（ポインタを使った文字列処理）

テキストの第11章について予習し，演習を行うこと（2時間）．　　

第９回

構造体の概念

テキストの第12章について予習し，構造体の定義，メンバとドット演算子について理解し，演習を行うこと（2時間）．　　

第10回

構造体の応用

テキストの第12章について予習し，構造体配列について理解し，演習を行うこと（2時間）．　　　

第11回

ポインタと構造体

テキストの第12章について予習し，ポインタと構造体，アロー演算子について理解し，演習を行うこと（2時間）．　　　

第12回

テキストファイルの入出力

テキストの第13章について予習し，演習を行うこと（2時間）．　　

第13回

データサイエンス演習I（様々なデータファイルを読み込み，データの特性を明らかにするために平均値、中央値、分散、標準偏差，頻度分布などを求める．）

ファイルの入出力を復習し，平均値、中央値、分散、標準偏差の意味，求め方について予習・復習しておくこと(2時間）．

第14回

データサイエンス演習II（様々なデータファイルを読み込み，二つのデータの関係性を明らかにするための共分散、相関係数などを求める．）

共分散、相関係数の意味，求め方について予習・復習しておくこと(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

平常点（20点）と期末試験（80点）の合計により成績評価を行う。
60点以上をC評価以上とする。　　

テキスト

柴田望洋　『新・明解C言語入門編第2版』　ソフトバンククリエイティブ（2021年）　[ISBN-13: 978-4-8156-0979-5]　

参考図書

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

C言語の制御構造とその利用方法について学んだ春学期のデータサイエンスプログラミングⅠを基礎に、関数の作り方、使い方を深く理解する。構造体やファイル入出力についても学び、ここまででC言語の一通りの機能について理解し，簡単なデータ分析ができる力をつける。　

履修登録前の準備

ノートPCを用意し、開発ツール（Visual Studio等）をインストールしておくこと。　また，データサイエンスプログラミングIで学習した内容を復習しておくこと。

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