データサイエンス入門｜シラバス情報

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

データサイエンス入門

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

Introduction to Data Science

授業コード　Class code

9921DS1

科目番号　Course number

21MAPTS203

教員名

下川　朝有

Instructor

Asanao Shimokawa

開講年度学期

2024年度前期

Year/Semester

2024 First Semester

曜日時限

月曜5限

Class hours

Monday 5th Period

開講学科・専攻　Department

理学部第二部　数学科

Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅱ

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

演習

Seminar

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

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

データサイエンスのための入門的な内容について学習する。

目的　Objectives

データサイエンス、特にデータのまとめ方、視覚化、また基本的な解析手法について実装できるようにする。

到達目標　Outcomes

Pythonと呼ばれるソフトウェアの基本的な使い方について学び、データサイエンスのための基本的な内容について理解・実装できるようにする。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

なし

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

実習　Practical learning

-

準備学習・復習　Preparation and review

各回の講義内容を4時間程度復習し、演習問題を解けるようにすること。

成績評価方法　Performance grading policy

毎回行う演習課題を評価する。

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

-

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。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

講義内で資料を配布する。

授業計画　Class plan

1 ガイダンス・Anacondaのインストール

2 起動方法、実行・中断、マジックコマンド

3 基本文法、math、文字列のスライシング、型の変換、コメント、改行

4 比較演算子、if、for、while処理

5 組み込み関数、関数の定義、無名関数

6 リスト型、タプル型、シーケンス型、参照渡し

7 辞書型、集合型、ファイルの読み書き

8 インスタンス、クラス定義、モジュール利用、モジュール作成

9 Numpyによる数値計算、配列

10 Numpyによる配列演算

11 Numpyによる乱数

12 Matplotlib、PandasのSeries

13 PandasのDataFrame

14 最終課題

15 まとめ

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

-

教育用ソフトウェア　Educational software

-

Python

備考　Remarks

Pythonと呼ばれるソフトウェアを利用したプログラミング中心の授業となる。

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N