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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	コンピューターリテラシーb／COMPUTER LITERACY (B)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム?学期 ／Term?Semester	2024年度／2024 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	金1／Fri 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	今福　啓
遠隔授業科目 ／Online Course	本科目は遠隔授業科目です。／ONLINE COURSE

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
今福　啓	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的?内容 ／Course Objectives	この講義ではプログラミング言語Pythonを使って、プログラム作成の基礎的な内容を学習します また実践的なプログラム作成を通じてデータサイエンスを扱い、プログラムを作成する際の考え方と技術、そしてデータ処理の基本を習得することを目的とします ---------- この講義では経済学部の学位授与方針に掲げる能力を育成するため、教育課程の編成?実施方針が示す学部基礎科目としてコンピューターに関連する基礎的な知識を習得し、コンピューターを実践的に使用するために必要となる力を身につけます 履修後は、履修系統図が示す2年次以降の学科専門科目、教職関連科目、演習科目の学修を円滑に進めることができます
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	この講義はすべてオンデマンド形式（動画を指定された期間内に各自で視聴して学習する）で行います 講義は自分のPC（WindowsまたはMac）あるいは大学のPC教室にあるコンピューターを使用して、担当教員から指定されたアドレスにある動画を視聴して配布するファイルを作成します （注）この講義は他の講義と同様に教室が指定されますが、オンデマンド形式のみとなるため教室での講義は行いません ただし担当教員によっては質問受付などのために補助的に教室を利用する場合があります 動画はどのクラスでも同じ内容となりますが、クラスごとに担当教員は異なります 具体的な講義の進め方、教員との連絡方法、成績評価の方法は担当教員に確認してください 第1回目の講義よりも前にPorta IIやmanabaに講義連絡が掲載されることがあるので、必ず確認してください
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	授業計画詳細情報にある事前?事後学修の内容を参照してください ---------- 大学設置基準が定める学修時間に従い、1回の講義につき事前学修120分、講義時間100分、事後学修120分の学修時間となることを想定しています
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 講義で使用するファイルを配布し、その内容に従って進めます
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	評価方法は担当教員ごとに異なりますので、担当教員に確認してください
関連科目 ／Related Subjects	コンピュータアーキテクチャ、情報通信ネットワーク、情報システム論、プログラミング論、データベース論、マルチメディア論、Webデザイン論、システムズ?エンジニアリング、データマイニング論、アルゴリズム論、AI入門、データサイエンス入門、情報システム概論
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	プログラミング言語の基礎知識を習得し、簡単な問題解決を行うプログラムを作成できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	講義の進め方、Googleアカウントの取得、講義で使用するソフトウェアの準備、成績の評価方法	講義で学習する内容、講義の進め方、成績の評価方法を確認し、講義で使うツールを利用できるようになる	【事前学修】講義で学ぶ内容について授業概要を確認する 【事後学修】講義で使用する環境を使用できることを確認する
2	Pythonの基礎	プログラム作成で使用するColaboratoryの設定と操作方法、プログラム作成で必要となる知識を学習する	【事前学修】Colaboratoryがどのように動作するか調べる 【事後学修】プログラムに行番号が表示できているか、インデントを正しく表示できているか、講義で説明した点を理解できたか確認する
3	最初に覚える命令	プログラムを作成する際に必須の命令を理解する	【事前学修】プログラム作成に必要な要素の変数、リスト、条件分岐、くり返しを調べる 【事後学修】事前学修の内容を正しく理解できたか確認する
4	関数	同様の内容をくり返し処理する際に活用する関数を学習する	【事前学修】プログラムにおける関数についてと、関数を使う利点を調べる 【事後学修】関数の作成方法を確認する
5	Googleドライブのマウントとファイル処理	Colaboratoryでのプログラム作成時にGoogleドライブを使用する方法を理解し、ファイルの利用に必要な命令を学習する	【事前学修】Colaboratoryでファイルを読み込む際の手順を調べる 【事後学修】Googleドライブをマウントする方法が複数あること、ファイルを読み込んで処理する方法を復習する
6	モジュール1 　モジュールの使い方、実用的なモジュールpandas、オブジェクトとクラス	モジュール、ファイル処理に使用するモジュールpandas、オブジェクトとクラスについて学習する	【事前学修】モジュールとは何か、オブジェクトとは何か、クラスとは何か概要を調べ、pandasについて調べる 【事後学修】モジュールの利用方法、クラスとオブジェクトを使用することの利点を復習する
7	モジュール2　実用的なモジュールmatplotlib	グラフを描画する際に利便性の高いモジュールmatplotlibの使い方を学習する	【事前学修】モジュールmatplotlibを調べる 【事後学修】matplotlibで作成できるグラフの種類を理解しているか、実際に使用できるか復習する
8	課題作成1（学習した文法の確認）	これまでの講義で学習したプログラミングの文法を使って、担当教員が指定する課題を作成する	【事前学修】これまでの講義で学習した内容を復習する 【事後学修】課題作成で使用した構文、関数、モジュールの使い方を正しく理解しているか復習する
9	関連するデータを結合して処理する	複数に分けられたファイルに含まれる、関連性のあるデータを結合して処理するプログラムを作成する	【事前学修】コンピューターリテラシーaの第12回で行ったExcelの内容を復習する 【事後学修】事前学修で復習した内容と、今回作成したプログラムの対応する箇所を確認する
10	e-Statのデータを集計して複数のグラフを作成する	政府統計の総合窓口e-Statにあるデータをダウンロードして、実データの処理方法に関する理解を深める	【事前学修】コンピューターリテラシーaの第13回で行ったExcelの内容を復習する 【事後学修】事前学修で復習した内容と、今回作成したプログラムの対応する箇所を確認する
11	データサイエンス1　データの集計とグラフ作成	データの持つ特徴を集計し、作成したグラフから特徴を把握する	【事前学修】データサイエンスとは何か調べる 【事後学修】講義で扱った集計方法、グラフの描画方法を復習する
12	データサイエンス2　機械学習	コンピューターが自分で学習する人工知能の手法である機械学習について理解してプログラムを作成する	【事前学修】機械学習とはどのような手法か調べる 【事後学修】機械学習における学習と検証のステップを復習し、プログラムのどの部分が該当するか確認する
13	データサイエンス3　手書き文字を機械学習で分類する	手書きされた数字の画像を使って、書かれている数値を人工知能が学習するプログラムを作成する	【事前学修】前回の講義で学習した機械学習を復習する 【事後学修】画像データのように2次元の構造のデータを機械学習する際に必要な点と学習の手順を復習する
14	課題作成2（講義全体で学習した内容の確認）	講義全体で学習した内容を確認し、担当教員が指定するプログラム課題を作成する	【事前学修】講義全体で学習した内容を復習する 【事後学修】講義で学修したプログラミング手法を正しく理解しているか復習する