プログラミング基礎２（Ｘ１組）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

プログラミング基礎２（Ｘ１組）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Basic Programming 2 （Ｘ１組）

授業コード　Class code

9989B71

科目番号　Course number

89DMDTC103

教員名

江夏　洋一

Instructor

開講年度学期

2023年度後期

Year/Semester

曜日時限

火曜4限

Class hours

開講学科・専攻　Department

経営学部　国際デザイン経営学科

Department of International Digital and Design Management, School of Management

単位数　Course credit

1.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

対面授業 On-site class（状況に応じて、形式を急遽変える場合もあります）

概要　Description

本講義は、プログラミング基礎 1 で学んだ Python の文法やデータ構造の知識に基づいて、より高度なプログラミングの修得を目指す。
具体的な単元に、ファイル操作やライブラリを使用などを含むとして、プログラミング基礎 1 でのコンピュータによる実習を継続し、国際化社会における現実の問題と関連付けながら、応用課題に対する実力の定着を図る。

目的　Objectives

Python を用いたプログラミングの基本的な考え方と計算法、及びその応用を講義する。
国際デザイン経営学科のカリキュラム・ポリシーの 6 に規定される、「基礎学力を強化した上で、「専門科目」との接続を図る」ための科目であり、また、カリキュラム・ポリシーの 1 に規定される、「定量的および定性的なアプローチにより、経営・経済活動及び人間行動を解析・理解するための科学的理論体系と分析手法」の基礎を身に着けるための科目の一つである。

到達目標　Outcomes

経営上の問題解決や意思決定に関わるデータの分析やシミュレーション等の問題を視野に入れて、より発展的なプログラミングやテキスト分析、地図情報分析などを扱えるようにすることを本講義の到達目標とする。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

基礎学力

履修上の注意　Course notes prerequisites

実習は各自のノートパソコン（BYOD 機）を使って行います。
パソコン貸し出しは原則行いませんので、日頃の取り扱いには気を付けましょう。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

小テストの実施　Quiz type test／実験　Experiments／実習　Practical learning

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準備学習・復習　Preparation and review

事前閲覧可能となる当該回の授業資料を予習すること（２時間程度）。
そのうえで，指定された演習課題に取り組み，小レポートとして提出を行うこと（２時間程度）。

成績評価方法　Performance grading policy

各授業回の演習課題の提出状況を評価します。
到達度評価試験も、行う場合は、配点比率を
試験：６０％、課題提出：４０％
を目安として、取り組み意欲を評価します（試験の有無については状況を見て追って告知します）。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

桑田喜隆・小川祐紀雄・早坂成人・石坂徹、Jupyter Notebook で始めるプログラミング、学術図書出版社
他にも各自の習熟度に見合う本を自主的に探し、知識を補いましょう。

授業計画　Class plan

第1〜2回：グラフの利用
第1回：matplotlib とは・簡単なグラフを書く
・matplotlib（p.86〜）
・簡単なグラフを描く（p.87〜）
・折れ線の色、プロットのマーカー、線の太さや種類、横軸などのオプション指定

第2回：計算結果をもとにグラフを書く
・計算結果をもとにグラフを描く（p.91〜）
・軸や凡例などに関するオプション指定
・numpy パッケージの linspace() を使った，滑らかなグラフの描画
・２軸グラフ

第3〜4回：アルゴリズム I 線形探索と二分探索
第3回：アルゴリズムとは・探索とは・線形探索アルゴリズム
・線形探索アルゴリズム（p.101〜）
・線形探索アルゴリズムの処理時間

第4回：二分探索アルゴリズム
・ソートにおける数や文字列の大小関係
・二分探索アルゴリズム（p.105〜）
・二分探索アルゴリズムの処理時間

第5回：アルゴリズム II ソート
・ソートとは（p.111〜）
・選択ソートとその処理時間

第6〜7回：テキストマイニング※
第6回：音声データの文字起こし

第7回：ワードクラウド実装

第8〜9回：シミュレーション I 酔歩問題
第8回：シミュレーションとは・（１次元の）酔歩問題
・シミュレーション（p.119〜）
・１次元の酔歩問題（p.120〜）

第9回：２次元の酔歩問題
・２次元の酔歩問題（p.122〜）

第10〜11回：シミュレーション lI モンテカルロ法
第10回：モンテカルロ法とは・円周率 π や対数の近似値計算※
・モンテカルロ法とは（p.128〜）
・円周率や対数の近似値計算

第11回：カレーライス費用の見積もり
・材料費の確率分布を設定した上でのカレーライス費用の見積もり

第12〜13回：関数の極値※
第12回：勾配降下法

第13回：線形回帰（単回帰）分析

第14〜15回：NumPy によるベクトルや行列の演算※
第14回：ベクトルや行列を表す ndarray オブジェクト

第15回：固有値分布と円則・全体の振り返り
・N 次行列の固有値分布＜円則＞
・N 次対称行列の固有値分布＜ウィグナー（Wigner）の半円則＞
・全体の振り返り

※参考書の範囲外の内容を含めますが、講義回の中でフォローします。

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

非線形微分方程式の解挙動に関する数値実験での経験を生かし、プログラミングの講義を行います。

教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

単元の習熟度によって、進度を変更する場合もあります。

シラバス情報