タイトル

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]
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
Learn basic data analysis techniques using Python.
Specifically, students will learn how to use basic Python, handle number sequences with Numpy, create spreadsheets with Pandas and draw graphs with Matplotlib.
授業の到達目標
Perform basic calculations, data processing, and data visualization using Python.
Understand basic probram operations using Python.
授業計画
【全体】
Each participant should bring his/her own computer and the exercise will be conducted in the form of plactice.
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 Programming Basics I I Learn the fundamentals of Python. This includes basic operations, the use of lists and dictionaries, and data extraction (indexing and slicing). Review exercises on your own.
第2回 Programming Basics II Learn the fundamentals of Python. This includes basic programming concepts such as if statements, for loops, and function definitions, as well as an introduction to object-oriented programming. Review exercises on your own.
第3回 numeric operation Learn to use the NumPy library for numerical computing. This section covers the basics of handling numbers and matrices, managing dimensions, treating numerical arrays as images (grayscale and color), and data extraction (indexing and slicing). Review exercises on your own.
第4回 Data Processing I Learn to use the pandas library for data analysis. This covers fundamental data handling, including data selection, sorting, and methods for dealing with missing values. You will also learn to compute descriptive statistics. Review exercises on your own.
第5回 Data Processing II Learn advanced data manipulation techniques with pandas. This includes computing statistics, combining and splitting datasets, and performing sophisticated data processing using functions. Review exercises on your own.
第6回 Visualization I Learn methods for data visualization using the Matplotlib library. This course covers a variety of plot types, including histograms, bar charts, scatter plots, box plots, and contour plots. Review exercises on your own.
第7回 Visualization II Learn methods for data visualization using the Learn methods for data visualization using the Matplotlib library. This course also covers the data structure of images and how to handle and display them. Review exercises on your own.
第8回 Visualization III Learn to create basic plots using the seaborn library. This section focuses on producing visually appealing and easy-to-understand visualizations. Review exercises on your own.
※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
Evaluation will be based on 70% report and 30% programming in lecture.
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
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
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
A computer and a google account are required.
キーワード
持続可能な開発目標(SDGs)

関連科目
履修条件
連絡先
Contact via Glexa.
オフィスアワー
Weekdays 9:00-19:00

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