プログラミングC(Python基礎)

応用データサイエンス学位プログラム

MADS7030

コース情報

担当教員: 山下 加奈恵

単位数: 1

年度: 2024

学期: 1クォーター

曜限: 水5

形式: 対面授業

レベル: 500

アクティブラーニング: なし

他学部履修: 不可

評価方法

出席状況

21%

レポート

28%

授業内期末試験

授業期間中

20%

中間試験

授業期間中

15%

その他

・その他の評価項目は積極性(授業内発表,フォーラムでの情報発信,質問,他受講生との学び合いフォロー等)

16%

詳細情報

概要

近年ではOSSの進展により,特にデータ活用の分野では,プログラミング言語を活用するのはエンジニアや研究者だけではなくなっている。Pythonは,プログラム言語の学習にも適しており,データ解析やAI,機械学習に親和性の高い言語である。本講座では,はじめてプログラミング言語に触れる学生や入門レベルの学生を対象として,Python3を使用したデータ分析に最低限必要なプログラミングスキルの習得を目指す。サンプルデータを用いた実習を通じて,データ加工や集計,可視化の基礎を学ぶ。

目標

1)Pythonの基本的なコーディングルールを理解する 2)データの構造を理解するために必要となる要約統計量の出力や集計・可視化を独力でコーディングできるようになる 3)データを分析するために必要な加工処理を調べながらでも実施できるようになること

授業外の学習

1) 各回の授業にて出題する演習課題(事後課題)について復習として実施し,理解を深める。復習時間として,2~4時間程度必要とする。 2) 授業で学んだことを実践しスキル向上を狙う総合演習において,授業時間外での対応が必要となる。中間および最終での実施となり,約4時間程度必要とする。

所要時間: 2~4時間程度

スケジュール

  1. ※以下は予定であり,授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがある イントロダクション/プログラミング基礎:Python文法
  2. データ理解:Pandasによるでーあ操作,要約統計量と可視化
  3. データ理解:分析に必要なデータ加工
  4. データ加工演習(テスト&中間演習問題)
  5. データ理解:データ操作応用
  6. 総合演習:データ加工・分析の実践
  7. 総合演習:分析結果プログラム共有・発表 授業の総括

教科書

独自のテキストを使用する

    参考書

    • Pythonチュートリアル第4版

      著者: Python Software Foundation

      出版社: ライリージャパン・2021年2月1日

    © 2025 上智非公式シラバス. All rights reserved.