K5116010 データ処理および数値解析

広島大学シラバス

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年度 2024年度開講部局工学部

講義コード K5116010 科目区分専門教育科目

授業科目名データ処理および数値解析

授業科目名
（フリガナ）データショリオヨビスウチカイセキ

英文授業科目名 Data Processing and Numerical Analysis

担当教員名杉尾　健次郎

担当教員名
(フリガナ) スギオ　ケンジロウ

開講キャンパス東広島開設期 2年次生後期４ターム

曜日・時限・講義室 (4T) 月5-6,水5-6：工220

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】　

講義・演習中心
講義に合わせた内容の演習を必携PCを用いて随時行います．

単位 2.0 週時間　使用言語 B : 日本語・英語

学習の段階 2 : 初級レベル

学問分野（分野） 25 : 理工学

学問分野（分科） 10 : 総合工学

対象学生 2年次生を中心とした全学部生

授業のキーワードプログラム言語，データ構造，データ分析，可視化，画像処理

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）機械システム工学系プログラムで必要となる計算機・データ処理・プログラム言語に関する基礎知識と技術を身に着け，実験や数値計算などの実践的内容へ進むための能力基盤の習得を目指す．

到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）機械システムプログラム
（能力・技能）
・機械システム工学の基礎の確実な習得と応用力の養成

材料加工プログラム
（能力・技能）
・機械システム工学および材料創生・加工の基礎の確実な習得と応用力の養成

エネルギー変換プログラム
（能力・技能）
・機械システム工学の基礎の確実な習得と応用力の養成

授業の目標・概要等 (1)プログラム言語Pythonの修得を通してデータ構造の重要性を理解する
(2)Pythonによるデータ分析を修得し，科学技術のための計算機利用の基盤を作る
(3)Pythonの多様なライブラリの利用を通して現代型プログラミングの基礎を修得する

授業計画第1回授業の位置づけの説明・実行環境の構築・Pythonの基礎(1)
第2回 Pythonの基礎(2)
第3回 Pythonの基礎(3)
第4回 Pythonの基礎(4)
第5回 NumPyの基礎(1)
第6回 NumPyの基礎(2)
第7回 pandasを使ったデータ操作(1)
第8回 pandasを使ったデータ操作(2)
第9回 pandasを使ったデータ操作(3)
第10回 Matplotlibによる可視化(1)
第11回 Matplotlibによる可視化(2)
第12回 OpenCVによる画像処理(1)
第13回 OpenCVによる画像処理(2)
第14回 scikit-learnによる機械学習(1)
第15回 scikit-learnによる機械学習(2)

期末試験を実施する．

教科書・参考書等初回から必携PCを必ず持参すること．
講義資料はBb9にて配布する．

参考書籍：
　Bill Lubanovic著「入門 Python3」オライリー・ジャパン ISBN978-4-87311-738-6
　Jake VanderPlas著「Python データサイエンスハンドブック」オライリー・ジャパン ISBN978-4-87311-841-3

授業で使用する
メディア・機器等　

【詳細情報】必携PC

授業で取り入れる
学習手法　

予習・復習への
アドバイス毎回プログラミング課題を課すのでそれらをやってくること

第1回以前　PCをネット接続できるようにしておくこと
第1回-第4回　Pythonを用いたプログラム
第5回-第6回　NumPyを用いたプログラム
第7回-第9回　pandasを用いたプログラム
第10回-第11回　Matplotlibを用いたプログラム
第12回-第13回　OpenCVを用いたプログラム
第14回-第15回　scikit-learnを用いたプログラム

履修上の注意
受講条件等この科目に先立つ基礎科目：
　情報活用演習，工学プログラミング基礎
この科目が役立つ応用科目：
　計算機プログラミング，機械創成実習，CAD, 機械工学実験I, 機械工学実験II

成績評価の基準等達成度は試験により評価する。成績評価は授業目標の到達度に日頃の学習態度を加えた総合評価により決定し、60％以上を合格とする。これらの配分は期末試験（50％程度）、学習態度（50％程度）とする。

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ・原則として個人のPCのネット接続トラブル等に関する質問は授業中は受け付けない．

その他

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2024年度	開講部局	工学部
講義コード	K5116010	科目区分	専門教育科目
授業科目名	データ処理および数値解析
授業科目名（フリガナ）	データショリオヨビスウチカイセキ
英文授業科目名	Data Processing and Numerical Analysis
担当教員名	杉尾　健次郎
担当教員名 (フリガナ)	スギオ　ケンジロウ
開講キャンパス	東広島	開設期	2年次生後期４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 月5-6,水5-6：工220
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】
講義・演習中心講義に合わせた内容の演習を必携PCを用いて随時行います．
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	2 : 初級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	10 : 総合工学
対象学生	2年次生を中心とした全学部生
授業のキーワード	プログラム言語，データ構造，データ分析，可視化，画像処理
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）	機械システム工学系プログラムで必要となる計算機・データ処理・プログラム言語に関する基礎知識と技術を身に着け，実験や数値計算などの実践的内容へ進むための能力基盤の習得を目指す．
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）	機械システムプログラム（能力・技能）・機械システム工学の基礎の確実な習得と応用力の養成材料加工プログラム（能力・技能）・機械システム工学および材料創生・加工の基礎の確実な習得と応用力の養成エネルギー変換プログラム（能力・技能）・機械システム工学の基礎の確実な習得と応用力の養成
授業の目標・概要等	(1)プログラム言語Pythonの修得を通してデータ構造の重要性を理解する (2)Pythonによるデータ分析を修得し，科学技術のための計算機利用の基盤を作る (3)Pythonの多様なライブラリの利用を通して現代型プログラミングの基礎を修得する
授業計画	第1回授業の位置づけの説明・実行環境の構築・Pythonの基礎(1) 第2回 Pythonの基礎(2) 第3回 Pythonの基礎(3) 第4回 Pythonの基礎(4) 第5回 NumPyの基礎(1) 第6回 NumPyの基礎(2) 第7回 pandasを使ったデータ操作(1) 第8回 pandasを使ったデータ操作(2) 第9回 pandasを使ったデータ操作(3) 第10回 Matplotlibによる可視化(1) 第11回 Matplotlibによる可視化(2) 第12回 OpenCVによる画像処理(1) 第13回 OpenCVによる画像処理(2) 第14回 scikit-learnによる機械学習(1) 第15回 scikit-learnによる機械学習(2) 期末試験を実施する．
教科書・参考書等	初回から必携PCを必ず持参すること．講義資料はBb9にて配布する．参考書籍：　Bill Lubanovic著「入門 Python3」オライリー・ジャパン ISBN978-4-87311-738-6 　Jake VanderPlas著「Python データサイエンスハンドブック」オライリー・ジャパン ISBN978-4-87311-841-3
授業で使用するメディア・機器等
【詳細情報】	必携PC
授業で取り入れる学習手法
予習・復習へのアドバイス	毎回プログラミング課題を課すのでそれらをやってくること第1回以前　PCをネット接続できるようにしておくこと第1回-第4回　Pythonを用いたプログラム第5回-第6回　NumPyを用いたプログラム第7回-第9回　pandasを用いたプログラム第10回-第11回　Matplotlibを用いたプログラム第12回-第13回　OpenCVを用いたプログラム第14回-第15回　scikit-learnを用いたプログラム
履修上の注意受講条件等	この科目に先立つ基礎科目：　情報活用演習，工学プログラミング基礎この科目が役立つ応用科目：　計算機プログラミング，機械創成実習，CAD, 機械工学実験I, 機械工学実験II
成績評価の基準等	達成度は試験により評価する。成績評価は授業目標の到達度に日頃の学習態度を加えた総合評価により決定し、60％以上を合格とする。これらの配分は期末試験（50％程度）、学習態度（50％程度）とする。
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ	・原則として個人のPCのネット接続トラブル等に関する質問は授業中は受け付けない．
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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