山口大学教務システム - 1081010111-データサイエンス技術基礎

開講年度	開講学部等
2025	共同獣医学部
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
前期後半	火3～4	講義	10.0
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
1081010111	データサイエンス技術基礎[Data Science Technology Basic]			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
清水隆[SHIMIZU Takashi]					ー
担当教員[ローマ字表記]
清水隆　[SHIMIZU Takashi], 大濵剛　[OHHAMA Takashi], 日暮泰男　[HIGURASHI Yasuo], ISHARA UHANIE PERERA
特定科目区分		対象学生		対象年次	1～
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

Pythonを使用して、基本的なデータ分析の手法を学習する。
具体的には基本的なPythonの使用方法、Numpyによる数列の取り扱い、Pandasによる表計算、Matplotlibによるグラフの描画を習得する。

授業の到達目標


Pythonを使用して基本的な計算、データ処理、データの可視化を行うことができる。 Pythonを使用してプロブラムの基本操作を理解する。

授業計画

【全体】

各自コンピューターを持参し、演習形式で行う。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	プログラミング基礎I	Pythonの基本的な使い方を学習する。基本的な演算、リスト、辞書の使い方、データの抽出（インデキシング、スライシング）を学ぶ。	各自で復習練習を行う。

第2回

プログラミング基礎II

Pythonの基本的な使い方を学習する。if文、for文、関数の定義などの基本的なプログラミングを学ぶ。オブジェクト指向のプログラミングについて学習する。

各自で復習練習を行う。

第3回

数値計算

NumPy を使用し、数値や行列の基本的な取り扱い、次元の取り扱い、画像（モノクロ、カラー）としての数列の取り扱い、データの抽出（インデキシング、スライシング）等を学ぶ。

各自で復習練習を行う。

第4回

データ処理I

pandasを使用し基本的なデータの取扱、データの抽出、並び替え、欠損値の取り扱いなどを学ぶ。統計量の計算などを学習する。

各自で復習練習を行う。

第5回

データ処理II

pandasを使用し統計量の計算、データの結合・分割、関数を使った高度なデータ処理などを学習する。

各自で復習練習を行う。

第6回

データの視覚化I

Matplotlib を使用し、データの視覚化の方法を学ぶ。様々なグラフの種類（ヒストグラム、棒グラフ、散布図、箱ひげ図、高等図）について学習する。

各自で復習練習を行う。

第7回

データの視覚化II

Matplotlib を使用し、データの視覚化の方法を学ぶ。画像のデータ構造とその取り扱いについて学習する。

各自で復習練習を行う。

第8回

データの視覚化 III

seaborn を使った基本的なグラフの描画を学習する。見やすい作図を学ぶ。

各自で復習練習を行う。

※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: 100%　D: --%

成績評価法

レポート70%と授業内でのプログラミング30%により評価する。

教科書にかかわる情報

備考

参考書にかかわる情報

参考書	書名	詳細!Python3入門ノート				ISBN	9784800711670
参考書	著者名	大重美幸著	出版社	ソーテック社				出版年	2017

参考書	書名	東京大学のデータサイエンティスト育成講座 : Pythonで手を動かして学ぶデータ分析				ISBN	9784839965259
参考書	著者名	塚本邦尊, 山田典一, 大澤文孝著	出版社	マイナビ出版				出版年	2019

備考

メッセージ

パソコンとgoogleアカウントが必要です。

キーワード

持続可能な開発目標（SDGs）

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