データサイエンスプログラミングⅣ

授業コード

520958

オムニバス

科目名

データサイエンスプログラミングⅣ

科目名（英語）

Data Science Programming IV

配当学年

2年

単位数

3単位

年度学期

2025年度秋学期

曜日時限

火曜4限、火曜5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、橋浦　弘明、細沼　恵里

教室

情報工学実験室、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

担当教員の橋浦、高瀬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

プログラミング言語Pythonはデータ分析、機械学習、人工知能など、あらゆる分野のシステム実装に使われている言語であり、有用なライブラリも数多く存在する。この授業では、データ分析の知識を修得し、Pythonの基本を身につけるだけではなく、実用的な能力を育成する。

達成目標１

Pythonの基本的な使い方を身につけることができる【25%】

達成目標２

データ解析手法の基礎が理解できる【25%】

達成目標３

標準的なライブラリを使ってデータ分析ができる【25%】

達成目標４

Pythonを使って、データの可視化ができる【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

Pythonの環境構築と実行方法

第1章を読み内容を理解しておくこと（1時間）　
授業で使用したサンプルプログラムを実行し、動作を確認しておくこと（1時間）

第２回

変数・数値・文字列

第2章 2-1と2-2を読み、型と文字列の扱い方について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）

第３回

リストとモジュール

第2章 2-3と2-4を読み、リストとモジュールの利用方法について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）

第４回

条件分岐と繰り返し

第3章を読み、条件分岐と繰り返しについて理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）

第５回

組み込み型とオブジェクト：オブジェクト指向　

第4章の4-1と4-2を読み、オプジェクト指向について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　

第６回

中間テスト

これまでの授業内容を復習しておくこと（2時間）　

第７回

リスト、タプル、辞書、セット

第4章の4-3〜4-5を読み、リスト、タプル、辞書、セットの違いについて理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　

第８回

ユーザー定義関数　

第5章を読み、関数の定義、引数について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　　

第９回

クラスの基本：新しいクラスの作成とメソッドの定義

第6章 6-1と6-2を読み、クラスとメソッドは何かを理解し、クラスとメソッドの作り方、使い方について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　　

第10回

クラスの基本：継承

第6章 6-3を読み、継承とはなにかを理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　　

第11回

応用：テキストファイルの読み書き

第7章 7-1と7-2を読み、テキストファイルを読み込むための手順、読み込み・書き出し用いる関数について理解しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　　

第12回

応用：データの集計とグラフ描画

第7章 7-3を読み、matplotライブラリが使えるようにしておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、ソースコードを提出すること（1時間）　　　

第13回

応用：ボードゲームの作成

配布したソースコードとその説明資料をよみ、各関数がどのような処理を行なっているか確認しておくこと（1時間）
到達度確認問題に取り組み、レポートをを提出すること（1時間）　　　

第14回

Pythonのまとめ・演習

これまでの授業でおこなった内容を復習しておくこと（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

毎回の授業で行われる到達度確認問題（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

三谷純『Python ゼロからはじめるプログラミング』翔泳社（2021年） [ISBN-13: 978-4798169460]

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の基礎を学び、簡単なデータ処理、データ分析ができるプログラミグ能力を身に着ける。Pythonの基礎を身につけ、データサイエンスプログラミング V（応用）へと繋がる。また、人工知能、機械学習に関する講義において、網羅的に知識を得るのだけではなく、プログラムを実行しながら実践的に学ぶことで理解が深めることができる。

履修登録前の準備

条件分岐や繰り返し文など、基本的な制御構造や処理の流れについての詳細な解説を行わないため、データサイエンスプログラミングI・II（C言語）を履修済みであることが望ましい。

シラバス情報