教員免許取得のための必修科目

授業の目的

データサイエンスで広く使用されているプログラミング言語であるPythonを用いて、プログラミングの基礎を学ぶ。プログラミング環境の構築から始め、Pythonの動かし方とスクリプトの書き方を学習して、プログラミングの活用方法について理解し、最終的には簡単な統計処理を実施できるまでを目的とする。

教育内容

データサイエンスの基礎となるプログラミング手法について学習する。プログラミング言語はPythonを対象とし、コンピュータの使い方からPythonのインストールと環境構築、クラウド環境の利用方法、プログラミングにおける数値や文字列の取り扱い、変数と型、Pythonの組み込み関数・配列処理、条件分岐や反復処理、モジュールの使用方法、ファイル入出力、異常検出と強制終了の方法について説明する。授業後半には、平均や分散などの統計処理を題材としたPythonによる統計処理の方法について解説する。

教育方法

板書・配布資料による講義をしたのち、各自のPCを用いてプログラミング演習を実施する。
授業では毎回レポート課題を課し（初回を除く）、次回の授業ではその内容の解説を行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP4、DP5

授業内容(シラバス)

到達目標

コンピュータにおけるPythonの仕組みについて理解し、プログラミング環境を構築できるようになること、またスクリプトまたは対話モードのPythonを使って数値計算や文字列を出力でき、条件分岐・反復処理や表形式データの読み込みから特定の条件を満たす行の抽出、平均や分散などの統計量を計算できるようになることで、将来的にデータサイエンスの課題を進める基盤構築を目指す。

評価方法

毎回の授業（初回を除く）にて実施する課題の消化状況（40％）と、レポート課題（60％）の成績で評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学修時間：87時間】
予習：初回の授業以降にて配布するプリントテキストを読み、疑問点を明確にしておくこと。また「データエンジニアリング演習」で学習した内容と併せて予習しておくこと。
復習：初回で構築するプログラミング環境を使って、授業で学習したPythonの利用方法の復習とプログラムの書き換えによる反復練習を実施すること。3回目以降の授業から課すレポート課題について実施しつつ、次回の授業の解説の内容を基にして理解を深めること。

備考・その他

・演習は各自のPCを使って実施するため、毎回持参すること（初回から必須）。
・レポート課題については、次回の授業にて解説を実施する。
・授業時間内に演習の時間を設けるため、不明な点については積極的な質問を推奨する。授業時間後にも質問時間を設ける予定だが、その他にもメール・対面にて質問を受け付ける。
【科目ナンバリング：FU202-CF02】
【関連科目：データサイエンスイノベーション演習、データエンジニアリング演習、データハンドリングと可視化】

教材