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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/20 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
プログラミングⅡ【DS】/Programming Ⅱ
授業コード
/Class Code
B601472003
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
経営学部/Business Administration
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
後期/AUTUMN
曜日・時限
/Day, Period
金2(後期)/FRI2(AUT.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
宮本 行庸/MIYAMOTO YUKINOBU
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 〈データサイエンスコース選択必修科目〉/*** MAJORS *** 〈Compulsory Alternatives in Data Science〉
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
宮本 行庸/MIYAMOTO YUKINOBU 経営学部/Business Administration
授業の方法
/Class Format
講義と実習
授業の目的
/Class Purpose
Pythonを使用して、小規模なプログラムを開発できるようになる。また、標準ライブラリを用いてデータを適切に分析するプログラムが記述できるようになる。
到 達 目 標
/Class Objectives
・Pythonを使用して、小規模なプログラムを記述し、実行できるようになる。
・標準ライブラリを用いてデータを適切に分析するプログラムが記述できるようになる。
授業のキーワード
/Keywords
Python、プログラミング、アルゴリズム、データ構造、関数、クラス、オブジェクト
授業の進め方
/Method of Instruction
パソコンを用いた講義・実習形式の授業。パワーポイント資料を用いて説明、例題を提示したのち、各自でプログラムを作成しながら理解を進める。
履修するにあたって
/Instruction to Students
各自でノートPCを準備すること(必須)。情報処理Ⅰを履修済みであることを強く推奨する。プログラミング経験は問わないが、難易度はやや高めに設定しているので、履修に際しては十分に留意のこと。欠席時数が3分の1を超える場合は評価を行わない。 
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
授業毎に約1時間
提出課題など
/Quiz,Report,etc
授業中に適宜指示する。
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
実習課題(80%)、授業中の取り組み(20%)で評価する。 
テキスト
/Required Texts
「みんなのPython 【第4版】」、柴田淳著、SBクリエイティブ
参考図書
/Reference Books
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 ガイダンス 講義の進め方、成績評価方法等の説明
2 第2回 前期の復習 前期に学んだPythonについての文法事項を復習する
3 第3回 クラスの継承 クラスおよび組み込み型の継承について学ぶ
4 第4回 モジュール Pythonにおけるモジュールの扱いについて学ぶ
5 第5回 スコープ スコープとオブジェクト、および名前空間の関係について学ぶ
6 第6回 例外処理 Pythonにおける例外処理について学ぶ
7 第7回 復習 前半の復習と問題解説
8 第8回 課題実習(1) これまでの内容に関する実習課題製作
9 第9回 標準ライブラリ(1) 標準ライブラリ(日付・正規表現・システム)について学ぶ
10 第10回 標準ライブラリ(2) 標準ライブラリ(数学・ネットワーク・ファイル処理)について学ぶ
11 第11回 データサイエンス(1) ライブラリを用いた数値計算およびグラフ描画の方法を学ぶ
12 第12回 データサイエンス(2) ライブラリを用いた簡単な機械学習について学ぶ
13 第13回 復習 後半の復習と問題解説
14 第14回 課題実習(2) これまでの内容に関する実習課題製作
15 第15回 総復習 後期の総復習、実習課題解説

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