タイトル

開講年度 開講学部等
2026 理学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 金3～4 演習 7.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041220001 データサイエンスプログラミング[Programing for Date Science] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
西井　淳[NISHII Jun] ー
担当教員[ローマ字表記]
西井　淳　[NISHII Jun]
特定科目区分   対象学生 令和３年度以降入学者対象 対象年次 3～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
1. データ解析や機械学習のためのプログラミング手法を学習する。
2. データ解析や機械学習の結果を可視化して説明する手法を学習する
3. データ解析や機械学習のための論理的思考力を身につける
4. データ解析や機械学習における問題点を持つけ，解決するスキルを身につける
授業の到達目標
- データ解析や機械学習のための基本的なプログラムを作成できる。
- データ解析や機械学習の結果を可視化できる。
- 基本的な課題を解決するための方法を考え，課題解決に向けたデータ分析を行うことができる。
授業計画
【全体】
データ解析や機械学習のための基本的なプログラミング手法を学ぶ。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 導入と準備 本講義の主旨と概要
演習のためのプログラミング環境
基本的な制御構文 		elearningの課題をすること(4時間)
第2回 プログラミングの基本 関数とメソッド
リスト 		elearningの課題をすること(4時間)
第3回 プログラミングの基本 リスト
データの可視化 		elearningの課題をすること(4時間)
第4回 プログラミングの基本 いろいろな配列 elearningの課題をすること(4時間)
第5回 プログラミングの基本 クラスと継承 elearningの課題をすること(4時間)
第6回 プログラミングの基本 Numpy elearningの課題をすること(4時間)
第7回 プログラミングの基本 Numpyのデータ表現 elearningの課題をすること(4時間)
第8回 プログラミングの基本 いろいろな配列その2 elearningの課題をすること(4時間)
第9回 応用プログラミング 機械学習の手順 elearningの課題をすること(4時間)
第10回 応用プログラミング 機械学習のための基本関数作成 elearningの課題をすること(4時間)
第11回 応用プログラミング 機械学習のためのクラス作成 elearningの課題をすること(4時間)
第12回 応用プログラミング 学習結果の可視化 elearningの課題をすること(4時間)
第13回 応用プログラミング 学習結果の評価方法 elearningの課題をすること(4時間)
第14回 応用プログラミング 学習プログラムの作成 elearningの課題をすること(4時間)
第15回 応用プログラミング 学習プログラムの学習と評価2 elearningの課題をすること(4時間)
第16回 期末テスト 期末テスト 期末テストの復習(4時間)
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: 70%　D: --%
成績評価法
宿題20%と期末テスト80%で評価する。
評価内容，配点は変更する場合があります。その時には講義時に説明します。

注意事項
- 4回以上の欠席は欠格条件となります。
- インフルエンザ等の出席停止となる感染症の場合の欠席は，診断書の提出により上記の欠格条件の扱いに考慮します。
- 期末テストの欠席の扱いは以下のとおりとします。
- 部活の大会等は、1週間前までに申告すれば、別日程で受験を認める。
- 当日の体調不良は、授業開始前までに連絡があれば別日程で受験を認める。ただし、病院に行ったことを示す書類の提出が必要です。
教科書にかかわる情報
教科書 書名 詳細！Python 3 入門ノート ISBN 9784800711670
著者名 大重美幸 出版社 ソーテック社 出版年
備考
参考書にかかわる情報
参考書 書名 Pythonデータサイエンスハンドブック : Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 ISBN 9784814400638
著者名 Jake VanderPlas著 ; 菊池彰訳 出版社 オライリー・ジャパン 出版年 2024
備考
メッセージ
キーワード
Pythonプログラミング
機械学習
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
関連科目
プログラミング言語I,II
プログラミング演習I,II
データサイエンス技術Ⅱ
機械学習
履修条件
講義は，プログラミング言語I,IIの内容を理解していることを前提として行います。
連絡先
nishii (at) yamaguchi-u.ac.jp
総合研究棟303号室(東側)
オフィスアワー
月曜: 13:30-15:00
会議等で不在のことが多いので事前に連絡をください。
講義でわからない点は学習相談室で解決しましょう。

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