受講登録開始時期は別途ご案内いたします。

担当教員

情報理工学系研究科 情報理工学教育研究センター
数理・情報教育研究センター
森 純一郎 准教授

目標

最終的に自分である程度自由に、計算の手続きをPythonのプログラムとして表現できるようになることを目指す。

キーワード

データサイエンス、プログラミング、Python、AI

講義計画

スケジュール・テーマ等予告なく変更する可能性があります。
教材をオフラインで反転学習した上で、オンラインで解説動画を視聴し課題に取り組みます。
（反転学習60分 + 動画視聴 ・課題45分）× 全6回

オリエンテーション（5/9（木）18:30〜19:30）：講座受講のガイダンスを担当教員より行います。

第1回（5/9-5/22）	Colaboratory環境、数値演算、変数と関数の基礎
第2回（5/23-6/5）	文字列、リスト、条件分岐
第3回（6/6-6/19）	辞書、繰り返し、関数
第4回（6/20-7/3）	ファイル入出力
第5回（7/4-7/17）	モジュールの使い方
第6回（7/18-7/31）	pandas（オプション：matplotlib、NumPy）
最終課題（7/18-8/7)	講義全体の最後にコーディング課題に取り組む

講座の受講形式

• 第1回のオリエンテーションは、Zoomにてリアルタイムで参加いただきます。
• 各回のオンライン教材の提供および質問受付は、学習管理システムCanvas LMSにて行います。
• 各回のオンライン教材の該当項目をあらかじめ反転学習していただきます。
  教材は、オンラインのプログラミング環境Google Colaboratoryで対話的に実行しながら読み進めることができます。
  Google Colaboratoryの利用にはGoogleアカウントが必要です。
• 各回の反転学習後にオンラインで解説動画を視聴し学習内容を改めて確認します。
• 各回の最後に、課題として学習内容の理解を問うクイズに解答し提出します。
• 講義全体の最後には最終課題としてコーディング課題に取り組みます。
• TAによるオンラインでの相談会を随時開催します。

修了基準

各回のクイズ・最終課題の成績により総合評価の上、修了可否を決定します。

受講上の留意点

• 中学高校数学の知識をベースとして進めます。
• 動画は履修期間中、繰り返し視聴可能です。ただし、各回の期限内にクイズに回答提出が必要です。
• 予告なく講義内容・日程等変更する可能性があります。予めご了承ください。
  （受講者決定後は、Canvas LMSを通じてご案内します）