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	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
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.	回 ／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