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Pythonは、データサイエンスにおいてに重要なプログラム言語の一つである。この授業では、Pythonの基礎について演習を通じて学び、データサイエンスの処理に必要な技能を身につける。
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Python の基本的な構文を理解し、基本的なライブラリを用いた効率的なプログラムの作成方法を修得する。また、数値計算、テキスト処理、データ処理のための簡単なプログラムを作成できるようになる。
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大学院ディプロマ・ポリシーにおける「幅広く豊かな学識に立脚し、専門分野において創造性豊かに自立して研究活動を実践でき、高度な専門性・国際性を必要とする職業を担うための能力を身に付ける。」に関連する。
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Pythonの基本的な構文を理解し、演習を通して、大量データや機械学習に必要なプログラミング技能を身につける。授業科目「データサイエンス応用・Pythonプログラミング」に必要な基礎知識となるプログラミング思考を修得する。
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講義と演習である。授業で説明する資料はMoodleに掲載する。Pythonの演習はWebブラウザで利用できる環境を提供する。
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| No. | 内容 |
| 第1回 |
プログラミング（Python）を学習する意義と実行環境の構築
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| 第2回 |
プログラミングの基礎（基本演算と変数）
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| 第3回 |
プログラミングの基礎（制御構造）
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| 第4回 |
要素をもつデータ型
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| 第5回 |
関数の利用
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| 第6回 |
ライブラリーの利用
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| 第7回 |
ファイル処理
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| 第8回 |
データ整形処理
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| 第9回 |
オブジェクト指向
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| 第10回 |
ライブラリーの利用（Numpy）
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| 第11回 |
ライブラリーの利用（pandas）
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| 第12回 |
ライブラリーの利用（pandas）
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| 第13回 |
ライブラリーの利用（Matplotlib）
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| 第14回 |
ライブラリーの利用（Matplotlib）
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| 第15回 |
ライブラリーの利用（その他）
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各回の復習を兼ね、各自Pythonでプログラムを作成すること。
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プログラミング言語の修得は難しいと考えられがちだが、基本的な構造は、順接、選択、反復の三つだけである。また多くのプログラミング言語があり、言語ごとに仕様や記述方法が異なるが、基本的な考えや手法は同じである。プログラミングはビデオの視聴や講義の聴講だけで修得することは難しいので、自ら積極的に「手」を動かすこと。
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データサイエンス応用・Pythonプログラミング、Pythonによる数理解析、画像処理と実践応用演習
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