年度 |
2024年度 |
開講部局 |
教養教育 |
講義コード |
30106003 |
科目区分 |
情報・データサイエンス科目 |
授業科目名 |
ゼロからはじめるプログラミング[1法,1医,1歯,1薬] |
授業科目名 (フリガナ) |
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英文授業科目名 |
Starting Programming from Scratch |
担当教員名 |
福嶋 誠 |
担当教員名 (フリガナ) |
フクシマ マコト |
開講キャンパス |
霞 |
開設期 |
1年次生 後期 3ターム |
曜日・時限・講義室 |
(3T) 火9-10,金9-10:オンライン |
授業の方法 |
講義 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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オンライン(オンデマンド型)の講義 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
1
:
入門レベル
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学問分野(分野) |
25
:
理工学 |
学問分野(分科) |
02
:
情報科学 |
対象学生 |
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授業のキーワード |
プログラミング,Python |
教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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教養教育での この授業の位置づけ | Python言語によるプログラミングの基礎的知識・技能を学びます. |
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学習の成果 | 1. プログラミングの基本的な概念を理解する. 2. Pythonを用いて簡単なプログラミングを行うことができるようになる. |
授業の目標・概要等 |
プログラミングの基本的な概念を理解し,簡単なプログラミングをPythonを用いて行えるようになることを目標とします. |
授業計画 |
第1回 授業ガイダンス/Google Colaboratoryの使い方 第2回 変数と型(講義) 第3回 変数と型(演習) 第4回 条件分岐(講義) 第5回 条件分岐(演習) 第6回 繰り返し処理(講義) 第7回 繰り返し処理(演習) 第8回 関数(講義) 第9回 関数(演習) 第10回 クラス(講義) 第11回 クラス(演習) 第12回 データ分析入門(講義) 第13回 データ分析入門(演習) 第14回 機械学習入門(講義) 第15回 機械学習入門(演習) |
教科書・参考書等 |
講義資料・動画を提供します. |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
PythonプログラミングのためにGoogle Colaboratoryを使用します.講義資料・動画へのアクセス方法については授業掲示板でお知らせします. |
授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
講義資料・動画を復習に活用しましょう. |
履修上の注意 受講条件等 |
履修者は,Google Colaboratoryを利用するために,自身のGoogleアカウントを用意する必要があります. |
成績評価の基準等 |
提出課題の成績により評価します. |
実務経験 |
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
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メッセージ |
はじめてプログラミングを学ぶ学生向けの科目です.データサイエンスに関するトピックも最後に少しだけ扱います.データサイエンスについて基礎から学びたい学生には,他の情報・データサイエンス科目(「データサイエンス基礎」など)を選択することを薦めます. |
その他 |
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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。 |